消失点

摘要： 提出了一种基于地面移动平台的多目标跟踪系统.系统将利用移动平台上摄像头的部分外参,构建与视频流对应的地面栅格图.系统将用HOG算法检测目标,并在构建的地面栅格图中计算地面占用,来跟踪目标.为了保证移动平台下多目标跟踪的鲁棒性,算法可以根据视频序列中消失点变化情况补偿目标运动模型,并与地面栅格图中的目标三维信息相结合.通过与其他算法在相同视频序列中的结果比较,发现所提出的算法是有实际效果的.

摘要： 针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法.首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别.验证结果表明,该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3％,平均耗时0.036 s,具有很好的实时性和鲁棒性.

摘要： 针对单目视觉所成的单幅图像,提出单幅图像的三维重建与测距方法.该方法运用基于消失点的单幅图像三维重建方法,借助Python测算出各个单幅图像的消失点并计算相机的内外参数,在此基础上借助Matlab软件构建了单幅图像的三维重建模型,然后分析并计算图像中物体距离.通过实验验证了提出的方法具有较好的效果,灵敏度分析证明该方法具有较强的稳健性.

摘要： 针对交通监控场景中对车辆速度测量的需求,提出了一种相机标定方法和车辆速度测量方案.首先,通过深度学习YOLO检测算法和光流跟踪算法对图像中的车辆目标进行检测和跟踪,根据获得的轨迹集合使用级联霍夫变换计算出道路方向上的消失点,从而检测出道路上的标志线.之后根据消失点和标志线,使用试探焦距思想完成相机标定任务.最后通过计算多帧之间瞬时速度的平均值来实现车辆速度的测量.通过真实交通监控场景的实验结果表明,这种基于消失点的自动相机标定方法具有较好的稳定性和较高的标定精度,能够满足车辆速度测量和实际工程应用的需求.

摘要： 针对车道线检测中的光线变化、阴影遮挡等问题,本文提出一种基于机器视觉的车道线检测方法.首先,利用锐化滤波算法增强图像边缘,在感兴趣区域内进行Gabor卷积运算,得到具有尺度不变性的纹理边缘信息并估计车道线消失点,最后利用Hough变换拟合车道线.结果 表明,该方法在精确、适应性和实时性方面均取得较好结果.

摘要： 目的 云台相机因监控视野广、灵活度高,在高速公路监控系统中发挥出重要的作用,但因云台相机焦距与角度不定时地随监控需求变化,对利用云台相机的图像信息获取真实世界准确的物理信息造成一定困难,因此进行云台相机非现场自动标定方法的研究对高速公路监控系统的应用具有重要价值.方法 本文提出了一种基于消失点约束与车道线模型约束的云台相机自动标定方法,以建立高速公路监控系统的图像信息与真实世界物理信息之间准确描述关系.首先,利用车辆目标运动轨迹的级联霍夫变换投票实现纵向消失点的准确估计,其次以车道线模型物理度量为约束,并采用枚举策略获取横向消失点的准确估计,最终在已知相机高度的条件下实现高速公路云台相机标定参数的准确计算.结果 将本文方法在不同的场景下进行实验,得到在不同的距离下的平均误差分别为4.63％、4.74％、4.81％、4.65％,均小于5％.结论 对多组高速公路监控场景的测试实验结果表明,本文提出的云台相机自动标定方法对高速公路监控场景的物理测量误差能够满足应用需求,与参考方法相比较而言具有较大的优势和一定的应用价值,得到的相机内外参数可用于计算车辆速度与空间位置等.

摘要： 为了降低卡车厢体体积测量的成本,对相机内参求解、卡车位姿解算及车厢顶点坐标计算等进行研究,提出了基于正交消失点及圆投影先验的单幅图像卡车体积解算方法.首先,检测出卡车图像中三正交方向消失点,根据消失点求解相机内部参数;然后,将世界坐标系建立在车轮圆心处,利用相机内参数与车轮的单圆投影先验解算出卡车相对于相机的位姿信息,并求出车厢平面方程.最后,联立车厢平面方程与相机成像运算的矩阵方程计算车厢顶点坐标,进而求出卡车车厢体积.实验结果表明:车厢的长度测量误差小于0.3m,卡车厢体体积测量值和真实值的误差在5％以内.提出的方法有效解决了传统测量方法实施复杂,成本较高等问题,适用于卡车体积的实时测量.

摘要： 相机标定是计算机视觉领域中从二维图像获取三维空间信息必不可少的步骤,传统的标定方法利用3个正交方向的消失点来进行标定,实际场景中不容易同时得到三个正交的消失点。本文在多幅图像中利用消失点不变性约束对两个相互正交方向的消失点来对相机进行自标定,实验结果验证了本文算法的有效性。

摘要： 人工建筑物上，存在许多空间上相互平行的直线，这些直线经过透视投影后将在成像平面上相交于一点，称为消失点。依据Hough变换的对偶性，图像平面内共线的点对应于参数空间中共点的线，反之，参数空间．中共线的点则对应于图像平面内共点的线。于是，在法线式表示下，图像平面内相交于消失点的一束直线则对应于参数空间中一条正弦曲线上的一组点;此时，正弦曲线的参考点正是消失点。于是可以通过在参数空间作正弦曲线拟合来直接求取消失点。

摘要： 本文提出了一种利用正方形中两组相互正交方向的消失点进行摄像机标定的新方法.首先要求摄像机至少从三个不同的方向对正方形模板进行拍摄,根据射影几何中的交比和调和共轭的性质,计算出正方形中平行边方向和对角线方向的两对消失点.然后利用消失点与光心的连线平行于该组平行直线的性质,线性求解摄像机全部内参数.实验结果表明,本文所提方法不仅简单、方便、标定精度高,而且因不涉及图像匹配,无需知道正方形的大小和位置等几何信息而具有较好的实用性。

摘要： 为了简化摄像机标定,提出了一种基于消失点的摄像机标定方法,该方法仅需根据场景中3组已知的相互正交的平行线就能标定摄像机的内参数.该方法分为两步:(1)根据场景中3个正交方向上的消失点计算摄像机的主点位置以及像机的焦距,首先得到摄像机内参数的初步估计;(2)以此估计值作为初值,通过非线性优化来得到摄像机内部参数的精确估计.最后使用模拟图象和真实图象对该方法进行了实验.结果表明,该标定方法是可行的,具有较高的精确度和较强的鲁棒性.

摘要： 本研究从美学角度考察了以数字电影的魔幻性视觉效果制作的真实再现的特性.美术史家贡布里希(E.H.Gombrich)在其著作中曾经从"期待的地平线"和"精神性反应机制"言及到再现的历史.他说,美术家认为客观描述的再现亦基于其所熟悉的再现习惯和技巧,而观众则通过自身的视觉性期待认知其再现,以此说明了在美术中所说的历史再现是由累积以往时代的再现方案构成的.他还阐明了再现是根据美术承载的不同的目的构成的,美术的历史不是经过简单的进步发展,而是通过了各时期的格式性习惯形成默契的产物,即通过"图式和修正"试验和反复探索的过程.rn 吉尔·德勒兹(Gilles Deleuze)则在"感觉的逻辑"中主张艺术不是模仿或拟态,而是变形和抽象.总之对抽象的线,即向所有方向展开,或卷入的变形的有目的的线做了影射言及,这是瞄准了可概括为去除消失点和逃离线的泛滥的、表现远近的透视线的解体.rn 还特别言及了抽象可从所有种类的形式化中脱离出来把异质的东西融为一体,创造出新结构的一贯性.尽管就绘画再现的部分提出了诸多相对性主张,但是在再现方法和功能上,现代的所有数字影像物投射于屏幕的形象从根本上维持着远近界限清晰的客观视点.可见,在这个方面仍忠实于古典的绘画再现体系.rn 为此,研究者在考察数字电影的写实性再现方式之前,把贡布里希所说的再现体系是消失点和透视线相连的主张做为本研究的前提,继而揭示下面的研究问题.

摘要： 在射影几何的概念里：平行直线相交于无限远点，平行平面相交于无限远直线，空间所有的无限 远元素共同构成无限远平面。无限远元素在图像中的成像称为消失点、消失直线和消失平面。消失点（直 线）反映了直线（平面）的方向信息，消失元素的相互关系体现了它们所对应的空间元素的不同几何关系。本文研究了：在双视图下，如何利用已知的共轭三角形，获得空间任意直线（平面）的消失点（直线）的方法，并详细分析了消失点列的射影不变量与空间直线方向角的对应关系，并把这种对应关系用于描述空间直线间、平面间、直线与平面间的几何关系之中。对多组双视图实验，判断空间元素的几何关系，实验结果验证了方法的有效性。

摘要： @@车辆检测系统一般需要具有处理速度快、计算量小以及高可靠性等特点，但是目前已有的车辆监测系统往往不能同时具备这些特点。而且，这些系统通常采用的方法对重建3D场景的误差、车辆运动产生的图像噪声以及视频检测器的便宜还不具备足够的稳健性。

摘要： 针对基于物理模型的图像去雾方法采用交互式的不方便性,本文提出了一种基于二色大气散射模型的图像自动化去雾方法。首先利用Hough变换自动检测出消失点,再根据消失点处的像素值分割出天空区域,最后用深度启发法来消除雾对图像的影响.实验中将自动化图像去雾方法与直方图均衡及多尺度Retinex算法进行比较可知,使用本文方法所得到的图像在噪声抑制和图像的色彩保持上都优于其它两种方法。

摘要： 本申请公开了一种曼哈顿场景消失点、消失线检测方法及装置，该方法中针对每条直线，计算与该直线同方向同长度的相邻两条直线的线积分的差值，根据差值计算得到该直线的边缘响应，根据各直线的边缘响应以及非极大值抑制方法得到消失线，建立待检测图像的曼哈顿场景参数的贝叶斯概率模型，在待检测图像中搜索竖直方向消失点的位置，通过霍夫变换的方式确定水平方向消失点的位置，根据水平方向消失点的位置对曼哈顿场景参数进行初始化，基于贝叶斯概率模型和模拟退火算法对初始化后的曼哈顿场景参数进行优化得到消失点的位置。在本申请的技术方案中，能够鲁棒的检测出待检测图像中反映结构信息的直线，可以检测到全局最优的消失点避免陷入局部最优。

摘要： 本发明公开了一种基于平行约束的车道线消失点补偿方法及装置，属于车辆辅助驾驶领域，该方法包括：获取车载相机采集的路面图像，识别路面图像在图像坐标系中的左右两条车道线，并在每条车道线上分别选取多个车道线特征点；利用消失点初始位置分别求取每条车道线上选取的各车道线特征点在世界坐标系中的坐标位置；若左车道线上的各车道线特征点的世界坐标与右车道线上的各车道线特征点的世界坐标不具有平行特性，则对消失点位置进行补偿，并根据补偿后的消失点位置进行坐标转换，直至左右车道线上的各车道线特征点的世界坐标具有平行特性，将最后补偿的消失点位置作为消失点的最终位置。通过本发明提高了消失点补偿的精度。

摘要： 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于级联霍夫变换的消失点检测方法，包括如下步骤：步骤1：采集道路车辆视频，得到每一帧图像的车辆目标；步骤2：进行Harris角点提取，得到每一帧图像的车辆目标上的特征点；步骤3：获取车辆直线轨迹；步骤4：对车辆直线轨迹进行筛选，筛选后的车辆直线轨迹集合记为L；步骤5：通过级联霍夫变换对筛选后的直线轨迹集合L从图像空间转换到菱形霍夫空间中进行投票，得到投票后的极大值点坐标；步骤6：将极大值点的坐标转换到图像空间中，最终得到图像空间中消失点坐标，完成消失点的检测。采用该方法适用于各种天气条件，避免了特殊天气下消失点的误检，大大提高了消失点检测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种结合角度特征信息的复杂场景非结构化道路消失点检测方法，首先使用Gabor滤波器基于图像提取特征确定投票点，实现了基于角度和纹理相关性的方法投票权重更新；再通过改进的区域生长方法对道路区域中的投票点权值进行动态调整；最后通过改进的局部区域软投票方法用以最后确认道路消失点的所在位置。本发明提供的复杂场景非结构化道路消失点检测方法在复杂场景下道路消失点检测准确度高，尤其是包含较多竖直障碍物，例如电杆、路灯和栏杆等干扰元素存在较多的场景下表现出了高准确性和高检测效率。

摘要： 一种基于消失点的道路图像分割方法，涉及一种图像处理方法。以解决传统的基于双目匹配的道路识别算法存在的道路识别结果的准确率较低、算法运行时间较长，以及基于深度学习道路识别算法的道路识别结果的准确率容易受到样本数据的影响的问题。本发明利用消失点的特性将图像中的道路部分与道路上空部分分隔开，这样就可以去掉图像中道路上空部分的冗余信息，提取去除道路上空部分后的道路彩色图像放入基于深度学习算法进行训练，或直接利用基于双目匹配的道路识别算法处理，去掉道路上空部分的冗余信息后图像整体面积减小，所以本算法缩短了运行时间，同时提高了道路识别的准确率，最终能够快速、高准确率的得到可行驶道路区域的图像。本发明用于图像处理技术领域用。

摘要： 本发明提供一种图像中消失点快速搜寻方法及其系统，包括：估测图像中的等长线段在坐标转换后的长度变化；用迭代演算方式反推所述图像中消失点所在的最佳位置。本发明提供的技术方案比现有方法更能精确的求得消失点的最佳位置，并且非常显著的降低了计算复杂度。

摘要： 提供了消失点提取装置、提取消失点的方法及自动驾驶装置。所述消失点提取方法包括：获得包括第一图像的消失点的直线；基于根据所述第一图像中包括的对象以及包括所述第一图像的所述消失点的所述直线对所述第一图像进行处理，获得所述第一图像中的多个采样点，使得所述多个采样点被确定为所述第一图像中的坐标与所述直线的像素的坐标和所述第一图像中包括的所述对象的像素的坐标都重叠的像素；在第二图像中获得与所述第一图像中的所述多个采样点中的至少一个采样点相对应的至少一个匹配点，所述第二图像是继所述第一图像被生成之后生成的；以及基于所述第二图像的所述至少一个匹配点获得所述第二图像的消失点。

摘要： 本申请公开了一种曼哈顿场景消失点、消失线检测方法及装置，该方法中针对每条直线，计算与该直线同方向同长度的相邻两条直线的线积分的差值，根据差值计算得到该直线的边缘响应，根据各直线的边缘响应以及非极大值抑制方法得到消失线，建立待检测图像的曼哈顿场景参数的贝叶斯概率模型，在待检测图像中搜索竖直方向消失点的位置，通过霍夫变换的方式确定水平方向消失点的位置，根据水平方向消失点的位置对曼哈顿场景参数进行初始化，基于贝叶斯概率模型和模拟退火算法对初始化后的曼哈顿场景参数进行优化得到消失点的位置。在本申请的技术方案中，能够鲁棒的检测出待检测图像中反映结构信息的直线，可以检测到全局最优的消失点避免陷入局部最优。

摘要： 本发明提供了一种道路消失点提取方法、车载传感器标定方法及装置，该道路消失点提取方法包括：获取目标车辆采集的环境图像数据；从环境图像数据中提取各视频帧中的相同特征点；对各相同特征点进行直线拟合，得到拟合直线；分别计算每两个拟合直线的相交点，构建相交点集合；基于各相交点间的距离关系，从相交点集合中确定道路消失点。通过利用环境图像数据中各个视频帧中的相同特征点在车辆运动过程中在图像帧间呈现的关系，来拟合直线并计算相交点，并通过相交点间的距离关系进行消失点的筛选，保障了道路消失点提取结果的准确性，这种通过特征点采集来拟合直线，实现了在不需要具备结构化的道路信息时，道路消失点的自动提取，场景适应性强。

摘要： 涉及一种校准车辆的摄像头间距的方法，校准装置(a)将从摄像头的多个行驶图像输入到对象检测网络以检测多个对象并生成多个对象检测信息，并且将其输入到车道检测网络以检测多个车道并生成车道检测信息，(b)通过对多个对象检测信息进行剖析来生成多个对象剖析信息，并通过对多个车道检测信息进行剖析来生成多个车道剖析信息，将多个对象剖析信息输入到基于对象的间距估计模块以选择第1目标对象和第2目标对象并生成第1间距和第2间距，通过将消失点检测信息和多个车道剖析信息输入到基于车道的间距估计模块来生成第3间距和第4间距，(c)将第1间距至第4间距输入到间距确定模块以生成确定间距。