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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明公开了一种基于双目视觉的三维目标运动跟踪方法。本发明中，提出一套解决以上两个技术难题的解决方案，最终实现对三维动态目标的精准跟踪；双目相机检测目标，将二维图像上的运动模型扩展到三维空间，对进行非线性运动的目标进行运动状态描述，并在此基础上进行运动跟踪。利用无迹卡尔曼滤波算法对检测的轨迹进行滤波处理，可以降低因误检或者漏检导致的误差，并且相比于每一帧检测结果形成的检测轨迹，无迹卡尔曼滤波估计的轨迹会更加平滑，实现基于双目视觉的三维目标运动跟踪，可以降低因误检或者漏检导致的误差，并且相比于每一帧检测结果形成的检测轨迹，无迹卡尔曼滤波估计的轨迹会更加平滑，更加接近于真实的运动轨迹。

主权项：1.一种基于双目视觉的三维目标运动跟踪方法，其特征在于：所述基于双目视觉的三维目标运动跟踪方法包括以下步骤：步骤S1：双目相机检测目标；利用左右图像的视差进行三维重建，获取相机坐标系下目标的三维信息；步骤S2：建立3D-CTRV模型；输入检测到的三维目标的位置信息，获取其在相机坐标系下的三维位置，计算相对于相机的方位角和俯仰角，得到三维目标的运动状态；步骤S3：无迹卡尔曼滤波运动预测；根据当前帧检测到的三维目标状态和前一帧检测到的三维目标状态，对该目标在下一帧的运动状态进行估计；步骤S4：无迹卡尔曼滤波观测更新；在获取下一帧的观测值后，根据预测值和预测观测值更新下一帧的目标运动状态，得到经过无迹卡尔曼滤波处理过后的滤波轨迹，实现基于双目视觉的三维目标运动跟踪，所述步骤S2中，建立3D-CTRV模型包括以下步骤：在双目相机运动过程中预测动态目标的运动，然后得到运动目标的预测轨迹，首先需要建立观测坐标系；动态目标运动跟踪是在相机坐标系下进行的，以左相机的光心为相机坐标系的原点，相机坐标系的X轴平行于水平面，垂直于移动机器人前进方向，相机坐标系的Y轴平行于水平面，以移动机器人前进方向为正，相机坐标系的Z轴的定义通过右手法则来定义，垂直于水平面向上为正，由于每一帧的检测到的动态目标A的三维坐标是在当前时刻相机坐标系下的，双目相机在运动过程中相机坐标系时刻在变化，动态目标A的三维坐标也会随之变化；将第一帧相机坐标系作为观测坐标系，首先需要将每一帧检测到的目标A三维坐标转换到观测坐标系下：将第1帧、第2帧和第n帧检测到的三维目标A都转换到第一帧相机坐标系下，基于检测结果可以得到一条运动轨迹。

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百度查询： 上海大学 一种基于双目视觉的三维目标运动跟踪方法