双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法和系统与流程

1.本发明涉及机器视觉技术领域，尤其是涉及一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法和系统。


背景技术：

2.双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支，通过直接模拟人眼观察和处理景物的方式来进行测量，是一种速度快、精度高、操作简便的非接触式测量方法，特别适用于一些不适合人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合。随着人工智能和计算机技术的快速发展,国内外已经双目视觉这一领域取得了一系列的成果。这些成果主要应用于仿生机器人和无人驾驶汽车等方面，比如，美国波古顿动力公司和清华大学智能技术与系统国家重点实验室都设计了仿生(拟人)机器人，可以实现躲避障碍物，甚至清华大学智能技术与系统国家重点实验室所设计的机器人可以步行、慢跑、跨越障碍、拾取物体以及其他与人类相似的较高级运动；而在无人驾驶汽车方面，南京航空航天大学的张凤静等利用双目立体视觉测量汽车安全车距，由此保证汽车的安全驾驶。这些市场上已有的产品或者应用都是近距离的，如果采用地基雷达进行滑坡监测，务必使用中远距或远距离的三维建模设备进行三维地形数据采集。由于地基雷达的二维数据无法直观判断滑坡区域，采取双目视觉采集处理的三维光学图像数据与地基雷达数据进行融合的方法直观地显示滑坡区域。
3.现有的地基监测雷达存在许多问题，其二维数据坐标系为方位向坐标和距离向坐标，不容易直观的判断滑坡区域，较难解析其具体滑坡区域的地理位置。必须将二维数据与三维光学图像数据进行映射，通过三维光学图像数据能够直观的显示滑坡区域。然而现有获取高精度三维光学图像数据的方式大部分为无人机采集、人工打点等方式，存在费用高、时间长等缺陷，且部分地区存在无人机禁飞等特殊情况，无法及时获取准确的三维光学图像数据。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法和系统，以解决现有技术中存在的技术问题。
5.本发明的第一方面提供了一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法，所述方法包括：
6.s1：数据采集：通过对双目系统进行标定和拍摄操作，获取光学深度数据；
7.s2：系统参数设置及初始化：通过计算机设置文件路径及参数；
8.s3：生成三维光学图像数据：根据设置的文件路径及参数，读取对应文件，生成对应文件的三维光学图像数据；
9.s4：选择雷达类型模式：通过读取设置的文件路径及参数的信息，判断雷达类型为直线扫描雷达还是旋转扫描雷达，根据不同雷达类型选择三维光学图像数据与雷达数据的
融合算法；
10.s5：三维光学图像数据的处理：将三维光学图像数据转为球坐标系，根据不同类型雷达测量的地理坐标对球坐标系进行角度调整；读取雷达数据并与球坐标系下的三维光学图像数据进行融合，根据方位向和距离向的约束条件进行匹配融合；
11.s6：融合结果进行验证：根据设定的显示方法，将雷达数据与三维光学图像数据融合的结果图进行显示。
12.根据本发明第一方面提供的方法，所述文件路径及参数包括：参数及数据路径文件路径，生成三维光学图像数据的文件类型路径，读雷达数据路径及名称，融合结果输出路径，以及选择文件类型参数的设定。
13.根据本发明第一方面提供的方法，所述将三维光学图像数据转为球坐标系之前，所述方法还包括：
14.数据预处理：将三维光学图像数据的8页存储形式转换为8列存储方式。
15.根据本发明第一方面提供的方法，对于直线扫描雷达，将三维光学图像数据转为球坐标系的具体方法包括：
16.首先获取直线轨道两端点坐标，计算出直线轨道的中心点，并将所述直线轨道的中心点作为直线扫描雷达的原点；将预处理过的三维光学图像数据以直线扫描雷达的原点为新原点，使三维光学图像数据与雷达数据在同一坐标系下；然后将同一坐标系下的三维光学图像像数据进行球坐标系转换，并将结果转换成角度单位；最后，将三维光学图像数据的水平角度初始位置转换成与雷达数据一样的水平角度初始位置。
17.根据本发明第一方面提供的方法，对球坐标系直线扫描雷达测量的地理坐标进行角度调整的具体方法包括：利用180
°
减掉三维光学图像数据在球坐标系下对应的θ数据，再以雷达扫描最开始位置为基准，将三维光学图像数据搬移到此基准位置，得到初始调整数据；利用对初始调整数据加减360
°
实现数据角度范围在0
°‑
360
°
之间，再减去90
°
得到中间处理数据；最后将中间处理数据中大于180
°
的数据减掉360
°
，得到最后的角度调整数据。
18.根据本发明第一方面提供的方法，对于旋转扫描雷达，将三维光学图像数据转为球坐标系的具体方法包括：
19.首先旋转扫描雷达以雷达转台为原点；将预处理过的三维光学图像数据以旋转扫描雷达的旋转中心为新原点，使三维光学图像数据与雷达数据在同一坐标系下；然后将同一坐标系下的三维光学图像数据进行球坐标系转换，并将结果转换成角度单位；最后，将三维光学图像数据的水平角度初始位置转换成与雷达数据一样的水平角度初始位置。
20.根据本发明第一方面提供的方法，对球坐标系旋转扫描雷达测量的地理坐标进行角度调整的具体方法包括：利用180
°
减掉三维光学图像数据在球坐标系下对应的θ数据，再以雷达扫描最开始位置为基准，将三维光学图像数据搬移到此基准位置，得到初始调整数据；利用对初始调整数据加减360
°
实现数据角度范围在0
°‑
360
°
之间，得到最后的角度调整数据。
21.根据本发明第一方面提供的方法，所述读取雷达数据的具体方法包括：
22.读取雷达数据，读取的数据组成为方位向与距离向；
23.处理已读取雷达数据，首先处理获得雷达图像扫描的角度信息，将此数据定义为极角，并转换为角度单位；再处理雷达图像扫描设定的距离信息，将此数据定义为径向距
离；
24.分别得到雷达数据中极角和径向距离最大值和最小值，选出需要处理的极角范围，将小于极角最小值和大于极角最大值的数据先保存起来，而在极角最大值和最小值之间的数据范围内选出需要处理的极角数据；将小于径向距离最小值和大于径向距离最大值的径向距离数据先保存起来，最后将需要处理的数据提取，单独进行处理提高运算速度；
25.根据本发明第一方面提供的方法，根据方位向和距离向的约束条件进行匹配融合的具体方法包括：
26.被处理的三维光学图像数据与雷达数据一一融合，以选出的三维光学图像数据的长度为循环次数，调用最小函数，其中参数分别为三维光学图像数据和雷达数据径向距离差的绝对值和极角差的绝对值，返回值为融合成功那一点的行列号。
27.本发明的第二方面提供了一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融系统，
28.所述系统包括：数据采集模块、系统参数设置及初始化模块、生成三维光学图像数据模块、选择雷达类型模式模块、三维光学图像数据的处理模块和对融合结果进行验证模块；
29.所述数据采集模块：通过对双目系统进行标定和拍摄操作，获取地形图数据；
30.所述系统参数设置及初始化模块：通过计算机设置文件路径以及参数；
31.所述生成三维光学图像数据模块：根据设置的文件路径及参数，读取对应文件，并生成对应文件的三维光学图像数据；
32.所述选择雷达类型模式模块：通过读取设置的文件路径及参数的信息，判断雷达类型为直线扫描雷达还是旋转扫描雷达，根据不同的雷达类型选择三维光学图像数据与雷达数据的融合算法；
33.所述三维光学图像数据的处理模块：将三维光学图像数据转为球坐标系，对球坐标系根据不同类型雷达测量的地理坐标进行角度调整；读取雷达数据并与球坐标系下的三维光学图像数据进行融合，根据方位向和距离向的约束条件进行匹配融合；
34.所述融合结果进行验证模块：根据设定的显示方法，将雷达数据与三维光学图像数据融合的结果图进行显示。
35.本发明的第三方面提供了一种存储器，所述存储器存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，实现如第一方面所述的一种双目视觉立体影像三维光学图像与地基雷达数据融合方法的步骤。
36.本技术提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
37.通过双目视觉对三维光学图像进行采集，能够更为快速的处理出精度较高的三维彩色光学立体影像数据。采用双目视觉与雷达数据进行融合，提高了地基雷达在边坡监测应用过程中的时效性、便携性。双目视觉三维成像，通过图像的角度进行编码，成像效果与雷达扫描范围相符，能够更好的降低融合过程中存在的角度误差。
附图说明
38.在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用
于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
39.图1为本发明所采用的一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法的流程图；
40.图2为本发明所采用的一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合系统的结构图。
具体实施方式
41.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
42.实施例1：
43.图1本发明所采用的一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法的流程图，如图1所示，本发明实施例1提供了一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法，包括：
44.s1：数据采集：通过对双目系统进行标定和拍摄操作，获取光学深度数据；
45.s2：系统参数设置及初始化：通过计算机设置文件路径及参数；
46.在一些实施例中，文件路径以及参数包括：参数及数据路径文件路径，生成三维光学图像数据的文件类型路径，读雷达数据路径及名称，融合结果输出路径，以及选择文件类型参数的设定；
47.s3：生成三维光学图像数据：根据设置的文件路径及参数中的参数及数据路径文件中的参数，读取对应文件，生成对应文件的三维光学图像数据；
48.s4：选择雷达类型模式：通过读取设置的文件路径及参数中的参数及数据路径文件中的信息，判断雷达类型为直线扫描雷达还是旋转扫描雷达，根据不同雷达类型选择三维光学图像数据与雷达数据的融合算法；
49.s5：三维光学图像数据的处理：将三维光学图像数据的8页存储形式转换为8列存储方式，并提取有效数据点进行后面的处理，无效数据暂时保存；将三维光学图像数据转为球坐标系，根据不同类型雷达测量的地理坐标对球坐标系进行角度调整；读取雷达数据并与球坐标系下的三维光学图像数据进行融合，根据方位向和距离向的约束条件将其进行匹配融合。
50.在一些实施例中，对于直线扫描雷达，将三维光学图像数据转为球坐标系的具体方法包括：
51.首先获取直线轨道两端点坐标，计算出直线轨道的中心点，并将所述直线轨道的中心点作为直线扫描雷达的原点；将预处理过的三维光学图像数据以直线轨道扫描雷达的原点为新原点，使三维光学图像数据与雷达数据在同一坐标系下；然后将同一坐标系下的三维光学图像数据进行球坐标系转换，并将结果转换成角度单位；最后，将三维光学图像数据的水平角度初始位置转换成与雷达数据一样的水平角度初始位置；
52.由于雷达扫描是从左侧向右侧顺时针进行，而常用的坐标系是从右侧到左侧逆时
针进行；对球坐标系直线轨道雷达测量的地理坐标进行角度调整的具体方法包括：利用180
°
减掉三维光学图像数据在球坐标系下对应的θ数据，就可以保证其坐标系是常用坐标系，再以雷达扫描最开始位置为基准，将三维光学图像数据搬移到此基准位置，得到初始调整数据；通过上述操作，会出现大于360
°
和小于0
°
的数据，因此利用对初始调整数据加减360
°
实现数据角度范围在0
°‑
360
°
之间，再减去90
°
得到中间处理数据；最后将中间处理数据中大于180
°
的数据减掉360
°
，得到最后的角度调整数据。
53.根据上述方法，进一步，对于旋转扫描雷达，将三维光学图像数据转为球坐标系的具体方法包括：
54.首先旋转扫描雷达以雷达转台为原点；将预处理过的三维光学图像数据以旋转扫描雷达的旋转中心为新原点，使三维光学图像数据与雷达数据在同一坐标系下；然后将同一坐标系下的三维光学图像数据进行球坐标系转换，并将结果转换成角度单位；最后，将三维光学图像数据的水平角度初始位置转换成与雷达数据一样的水平角度初始位置；
55.由于雷达扫描是从左侧向右侧顺时针进行，而常用的坐标系是从右侧到左侧逆时针进行；对球坐标系旋转雷达测量的地理坐标进行角度调整的具体方法包括：利用180
°
减掉三维光学图像数据在球坐标系下对应的θ数据，就可以保证其坐标系是常用坐标系，再以雷达扫描最开始位置为基准，将三维光学图像数据搬移到此基准位置，得到初始调整数据；通过上述操作，会出现大于360
°
和小于0
°
的数据，因此利用对初始调整数据加减360
°
实现数据角度范围在0
°‑
360
°
之间，得到最后的角度调整数据。
56.优选的，所述读取雷达数据的具体方法包括：
57.读取雷达数据，读取的数据组成为方位向与距离向；
58.处理已读取雷达数据，首先处理获得雷达图像扫描的角度信息，将此数据定义为极角，并转换为角度单位；再处理雷达图像扫描设定的距离信息，将此数据定义为径向距离；
59.因为三维彩色光学立体图像数据中会出现一些无效数据，所以我们只对有效数据进行处理。分别得到雷达数据中极角和径向距离最大值和最小值，选出需要处理的极角范围，将小于极角最小值和大于极角最大值的数据先保存起来，而在极角最大值和最小值之间的数据范围内选出需要处理的极角数据；将小于径向距离最小值和大于径向距离最大值的径向距离数据先保存起来，最后被处理的数据就选择出来。
60.其中，根据方位向和距离向的约束条件将其进行匹配融合的具体方法包括：
61.被处理的三维光学图像数据与雷达数据一一融合，以选出的三维光学图像数据的长度为循环次数，调用最小函数，其中参数分别为三维光学图像数据和雷达数据径向距离差的绝对值和极角差的绝对值，返回值为融合成功那一点的行列号。
62.在一些实施例中，保存上述操作产生的数据结果，先将保存的无效数据放进矩阵，再将融合成功的数据放进矩阵，因为上述操作都是基于球坐标系，所以矩阵的前三列要替换成三维光学图像数据最原始的存储形式。整个数据是以赤道和子午线为基准，显示出的图像不便于观察，通过求结果中前两列均值，将基准转变为所处理的区域，从而便于观察。最后，数据以.dat文件类型保存；
63.s6：融合结果进行验证：根据设定的显示方法，将雷达数据与三维光学图像数据融合的结果图进行显示；
64.其中，显示三维光学图像数据并根据行列号对应的雷达形变数据通过色彩差异进行选择。
65.实施例2：
66.根据实施例1所述的一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合方法，在一些具体的方案中，具体说明一下本方法的应用和实施，如下：
67.进行设备部署，先采用双目视觉进行数据采集，再使用旋转扫描雷达进行雷达数据采集。先使用双目视觉设备进行标定、图像拍摄、数据采集等过程，并部署旋转扫描雷达进行雷达数据采集。监测目标为中远距山体，实现了对山体的快速三维建模。并通过旋转扫描雷达采集的雷达数据与其进行融合。
68.首先对双目视觉设备进行标定，拍摄了20组标定板照片，处理获得双目视觉设备两摄像头的内参矩阵及外参数据，标定角度为初始0度位置。标定完成后将双目视觉位置顺时针旋转90度，拍摄一组山体地形图，获取光学深度数据的三维角度信息，并将彩色信息附到三维光学图像数据上。更换旋转扫描雷达从初始0度位置进行雷达数据采集，采集范围为0
‑
180度，并处理雷达数据获取山体在两小时内每分钟的形变数据。
69.双目视觉采集的三维光学图像数据中心为初始位置顺时针旋转90度，采集范围为71.55
‑
108.45度，提取该范围的雷达形变数据与双目视觉采集的三维光学图像数据，根据对应的极角角度和对应的径向距离进行融合。最终通过软件对其融合后的结果进行显示。
70.本次实施过程获取的三维光学图像数据达到了较高的精度，并且能够较好的与旋转扫描雷达采集的数据进行准确的匹配融合。较好的实现了对中远距地形的三维成像，提高了获取三维光学图像数据的速度，使得雷达数据能够较为精准的与三维光学图像数据进行匹配融合，使得雷达数据更容易被解释。
71.实施例3：
72.根据实施例1
‑
2所提供的一种双目视觉立体影像三维光学图像与地基雷达数据融合方法，本实施例3提供了与对应的一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合系统，图2为本发明所采用的一种双目视觉三维光学图像与地基雷达数据融合系统的结构图，如图2所示，所述系统200包括：数据采集模块201、系统参数设置及初始化模块202、生成三维光学图像数据模块203、选择雷达类型模式模块204、三维光学图像数据的处理模块205和对融合结果进行验证模块206。
73.所述数据采集模块201：通过对双目系统进行标定和拍摄操作，获取光学深度数据；
74.所述系统参数设置及初始化模块202：通过计算机设置文件路径及参数；
75.所述生成三维光学图像数据模块203：根据参数及数据路径文件中的参数设定，读取对应文件，生成对应文件的三维光学图像数据；
76.所述选择雷达类型模式模块204：通过读取参数及数据路径文件中的信息，判断雷达类型为直线扫描雷达还是旋转扫描雷达，根据不同雷达类型选择三维光学图像数据与雷达数据的融合算法。
77.所述三维光学图像数据的处理模块205：将三维光学图像数据转为球坐标系，根据不同类型雷达测量的地理坐标对球坐标系进行角度调整；读取雷达数据并与球坐标系下的三维光学图像数据进行融合，根据方位向和距离向的约束条件将其进行匹配融合。
78.所述融合结果进行验证模块206：根据设定的显示方法，将雷达数据与三维光学图像数据融合的结果图进行显示。
79.实施例4：
80.本发明实施例4提供了一种存储器，包括：所述存储器存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，实现上述实施例1
‑
2所述的双目视觉光学立体影像与地基雷达数据融合方法的步骤。
81.在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
82.应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
83.上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
84.对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
85.本说明书中描述的主题及功能操作的实施例可以在以下中实现：数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、包括本说明书中公开的结构及其结构性等同物的计算机硬件、或者它们中的一个或多个的组合。本说明书中描述的主题的实施例可以实现为一个或多个计算机程序，即编码在有形非暂时性程序载体上以被数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作的计算机程序指令中的一个或多个模块。可替代地或附加地，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，该信号被生成以将信息编码并传输到合适的接收机装置以由数据处理装置执行。计算机存储器可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。
86.本说明书中描述的处理及逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程计算机执行，以通过根据输入数据进行操作并生成输出来执行相应的功能。所述处理及逻辑流程还可以由专用逻辑电路—例如fpga(现场可编程门阵列)或asic(专用集成电路)来执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路。
87.适合用于执行计算机程序的计算机包括，例如通用和/或专用微处理器，或任何其他类型的中央处理单元。通常，中央处理单元将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。计算机的基本组件包括用于实施或执行指令的中央处理单元以及用于存储指令
和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备，例如磁盘、磁光盘或光盘等，或者计算机将可操作地与此大容量存储设备耦接以从其接收数据或向其传送数据，抑或两种情况兼而有之。然而，计算机不是必须具有这样的设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，例如移动电话、个人数字助理(pda)、移动音频或视频播放器、游戏操纵台、全球定位系统(gps)接收机、或例如通用串行总线(usb)闪存驱动器的便携式存储设备，仅举几例。
88.适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备，例如包括半导体存储器设备(例如eprom、eeprom和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及cd rom和dvd
‑
rom盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。
89.虽然本说明书包含许多具体实施细节，但是这些不应被解释为限制任何发明的范围或所要求保护的范围，而是主要用于描述特定发明的具体实施例的特征。本说明书内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实施。另一方面，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外，虽然特征可以如上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除，并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变型。
90.类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执行，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中均需要这样的分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中，或者封装成多个软件产品。
91.由此，主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围以内。在某些情况下，权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍实现期望的结果。此外，附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺序，以实现期望的结果。在某些实现中，多任务和并行处理可能是有利的。
92.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。