基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提出了基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法，包括步驟：(1)無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖；(2)取得影像圖精確的地理坐標信息；(3)結(jié)合拍攝影像提取到的顯著特征點，得到影像圖中像素和真實空間平面的長度換算關(guān)系；(4)根據(jù)用戶輸入的待測量目標，計算得到目標的實際尺寸。通過本發(fā)明專利技術(shù)，能夠有效降低傳統(tǒng)方法中人工測量的工作量和時間。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法
本專利技術(shù)涉及無人機應用、視覺識別、圖像識別技術(shù)、道路交通事故系統(tǒng)生成
，尤其涉及到基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法。
技術(shù)介紹
道路交通事故處理，主要任務包括勘視、檢測、測量、繪圖、拍照和錄像等活動。通過這些活動，繪制道路事故現(xiàn)場圖和還原道路交通事故現(xiàn)場，從而查明事故原因，判明當事各方及有關(guān)人員的責任。目前，無人機航攝應用中獲取圖像目標的實際尺寸，通常采用人工測量標準參考物或放置標準長度的塔尺，再利用比例關(guān)系得到目標尺寸。然而，這種道路交通事故現(xiàn)場圖的繪制方法，主要存在繪制時間長的缺陷，這既不利于快速恢復道路交通，還加重了道路擁堵；另一方面，還存在一些關(guān)鍵參數(shù)容易遺漏等缺陷。
技術(shù)實現(xiàn)思路
為了克服已有技術(shù)中存在的缺陷，本專利技術(shù)提供了基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法，采用基于機器視覺和圖像識別技術(shù)的無塔尺(無標記)測量技術(shù)，能有效降低傳統(tǒng)方法中人工測量的工作量和時間。基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法，其特征在于，所述方法，包括如下步驟：(1)無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖；(2)取得影像圖精確的地理坐標信息；(3)結(jié)合拍攝影像提取到的顯著特征點，得到影像圖中像素和真實空間平面的長度換算關(guān)系；(4)根據(jù)用戶輸入的待測量目標，計算得到目標的實際尺寸。本專利技術(shù)提供的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法，包括步驟：(1)無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖；(2)取得影像圖精確的地理坐標信息；(3)結(jié)合拍攝影像提取到的顯著特征點，得到影像圖中像素和真實空間平面的長度換算關(guān)系；(4)根據(jù)用戶輸入的待測量目標，計算得到目標的實際尺寸。通過本專利技術(shù)，能夠有效降低傳統(tǒng)方法中人工測量的工作量和時間。附圖說明圖1為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的示意圖。圖2為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的現(xiàn)場圖示意圖；圖2(a)為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的原圖示意圖；圖2(b)為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的圖像信息示意圖；圖2(c)為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的特征點示意圖。圖2(d)為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的塔尺示意圖。圖3為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的像素坐標和大地坐標系之間轉(zhuǎn)換的示意圖。具體實施方式下面是根據(jù)附圖和實例對本專利技術(shù)的進一步詳細說明：本專利技術(shù)公開了一種基于無人機航攝、機器視覺和圖像識別技術(shù)的無塔尺(無標記)測量技術(shù)的道路交通事故處理方法。在一個實施例中，本專利技術(shù)包括固定在無人機上的包括一個或多個攝像機的數(shù)字航攝儀(未示出)，并且可以前后抓拍到一個或多個圖像。在一個實施例中，本專利技術(shù)包括圖像特征提取模塊：通過分析被UAV(UnmannedAerialVehicles無人機)抓拍到的圖像，分離出的一個或多個道路交通事故現(xiàn)場圖像、道路邊緣圖像、環(huán)境圖像、痕跡圖像等，確定和保存所述一個或多個道路交通事故圖像、道路邊緣圖像、環(huán)境圖像、痕跡圖像等。在一個實施例中，本專利技術(shù)包括道路事故現(xiàn)場圖快速生成與圖像特征提取模塊集成：能夠獲得一個或多個道路交通事故現(xiàn)場圖像、道路邊緣圖像、環(huán)境圖像、痕跡圖像等的位置和距離信息。本專利技術(shù)公開了基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法。在一個實施例中，包括無人機，地面端(未示出)。在另一個實施例中，地面端包括接收無人機航拍圖像或視頻。本專利技術(shù)公開了基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法。在一個實施例中，該方法包括通過無人機的數(shù)字航攝儀抓拍至少一幅道路事故現(xiàn)場前后圖像。在另一個實施例中，該方法包括從所抓拍的至少一個圖像中提取至少一個道路事故現(xiàn)場圖像，例如，車輛圖像、道路邊緣圖像、環(huán)境圖像、痕跡圖像、特征點。以下附圖描述了本專利技術(shù)的各種實施例的特征，附圖描述了本專利技術(shù)的進一步細節(jié)。這些圖僅描述本專利技術(shù)的選定實施例，不應考慮以任何方式限制其范圍。圖1為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的示意圖。基于機器視覺和圖像識別技術(shù)的無塔尺(無標記)測量技術(shù)，首先無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖S1；并取得影像圖精確的地理坐標信息S2；再結(jié)合拍攝影像提取到的顯著特征點，得影像圖中像素和真實空間平面的長度換算關(guān)系S3；最后，根據(jù)用戶輸入的待測量目標，計算得到目標的實際尺寸S4。圖2為本專利技術(shù)所述的基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法的現(xiàn)場圖示意圖。已有技術(shù)，無人機航攝應用中獲取圖像目標的實際尺寸，通常采用人工測量標準參考物或放置標準長度的塔尺，再利用比例關(guān)系得到目標尺寸。然而，通過本專利技術(shù)，采用基于機器視覺和圖像識別技術(shù)的無塔尺(無標記)測量技術(shù)，根據(jù)用戶輸入的待測量目標，能夠計算得到目標的實際尺寸，有效降低了傳統(tǒng)方法中人工測量的工作量和時間。圖2的具體說明描述如下：(1)無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖，如圖2(a)的原圖；(2)取得影像圖精確的地理坐標信息，如圖2(b)示出的圖像信息；(3)結(jié)合拍攝影像提取到的顯著特征點，得到影像圖中像素和真實空間平面的長度換算關(guān)系，如圖2(c)示出的特征點。(4)驗證本專利技術(shù)提供方法的計算結(jié)果，如圖2(d)中示出的5m塔尺(需要放大word視圖查看)。本實施例涉及UAV及數(shù)字航攝儀、地面端(未示出)，更進一步地涉及到UAV的數(shù)字航攝儀、地面端的視頻服務器和道路事故現(xiàn)場圖生成的集成方法。本專利技術(shù)的實施例，形成了利用無人機及數(shù)字航攝儀、地面端視頻服務器、地面端圖像特征提取和地面端道路事故現(xiàn)場圖生成的集成方法。在這方面，無人機抓拍了道路事故的前后兩幅現(xiàn)場圖像，利用諸如改進Grabcut算法、Haar、人臉識別、紅外、彩色圖像檢測、SIFT(scale-invariantfeaturetransform尺度不變特征點)等機器視覺和圖像識別技術(shù)，從地面端被抓拍到的道路事故現(xiàn)場圖像分割出車輛圖像、道路邊緣圖像、環(huán)境圖像、痕跡圖像，發(fā)現(xiàn)特征點，并存儲在地面端中的視頻服務器上，通過本專利技術(shù)提供的方法，能夠自動計算和標注交通元素之間的距離。圖2包括無人機及數(shù)字航攝儀和地面端(未示出)，申請人注意到，為了簡便，數(shù)字航攝儀及無人機和其他組件一般用簡化的示意圖來描述。這種描述，包括組件和幾何配置，僅僅供說明之用。申請人還注意到，無人機及數(shù)字航攝儀和其他組件可以包括用于執(zhí)行本專利技術(shù)公開中所涉及到的道路交通事故現(xiàn)場圖像。例如，無人機及數(shù)字航攝儀可以包括但不限于一個或多個光學元件、一個或多個孔、一個或多個圖像傳感器和一個或多個可調(diào)節(jié)支架。在本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
1.基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法，其特征在于，所述方法，包括如下步驟：/n(1)無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖；/n(2)取得影像圖精確的地理坐標信息；/n(3)結(jié)合拍攝影像提取到的顯著特征點，得到影像圖中像素和真實空間平面的長度換算關(guān)系；/n(4)根據(jù)用戶輸入的待測量目標，計算得到目標的實際尺寸。/n

【技術(shù)特征摘要】
1.基于機器視覺和圖像識別的無塔尺交通事故現(xiàn)場測量方法，其特征在于，所述方法，包括如下步驟：
(1)無人機在目標上空固定姿態(tài)拍攝移動前后的兩張影像圖；
(2)取得影像...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳堯，
申請(專利權(quán))人：南京模幻天空航空科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇;32