一种基于双目视觉的定位方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109300161A(43)申请公布日2019.02.01(21)申请号201811244544.7(22)申请日2018.10.24(71)申请人四川阿泰因机器人智能装备有限公司地址610000四川省成都市天府新区华阳街道天府大道南段846号(72)发明人彭倍葛森陈益杨枭郑翔(74)专利代理机构成都睿道专利代理事务所(普通合伙)51217代理人薛波(51)Int.Cl.G06T7/73(2017.01)G06T7/13(2017.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于双目视觉的定位方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于双目视觉的定位方法及装置，应用于电力巡检机器人，方法包括以下步骤：分别采集场景的可见光图像和红外图像；分别对可见光图像和红外图像进行轮廓特征提取，获取第一轮廓特征和第二轮廓特征；分别对第一轮廓特征和第二轮廓特征进行SIFT特征提取，获取可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点；将可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点进行匹配，校准可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点位置，将可见光图像和红外图像进行融合，得到融合后的融合图像；通过将所述融合图像进行模板匹配，完成定位；本发明通过同时采集可见光图像和红外图像，经过特征提取、图像融合和多次模板匹配，有效提高了对电力设备的监测效率。CN109300161ACN109300161A权利要求书1/2页1.一种基于双目视觉的定位方法，应用于电力巡检机器人，其特征在于，包括以下步骤：S1.分别采集场景的可见光图像和红外图像；S2.分别对可见光图像和红外图像进行轮廓特征提取，获取第一轮廓特征和第二轮廓特征，所述第一轮廓特征为所述可见光图像轮廓特征，所述第二轮廓特征为所述红外图像轮廓特征；S3.分别对所述第一轮廓特征和所述第二轮廓特征进行SIFT特征提取，获取可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点；S4.将所述可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点进行匹配，校准可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点位置，将可见光图像和红外图像进行融合，得到融合后的融合图像；S5.通过将所述融合图像进行模板匹配，完成定位。2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的定位方法，其特征在于，所述可见光图像轮廓特征提取步骤包括：S211.对所述可见光图像进行图像预处理；S212.将预处理后的可见光图像与第一预设模板进行匹配，获取所述可见光图像中心点位置并与所述第一预设模板匹配，判断可见光图像中心点是否与第一预设模板中心点重合，若重合，执行S224，否则执行S223；S213.调整云台位置重新采集可见光图像并执行S211；S214.获取第一目标图像；S215.将所述第一目标图像与第二预设模板进行二次匹配，获取目标位置；S216.提取所述第一轮廓特征。3.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的定位方法，其特征在于，所述红外图像轮廓特征提取步骤包括：S221.对所述红外图像进行中值滤波消除噪点；S222.将所述红外图像进行阈值分割；S223.提取所述红外图像的所述第二轮廓特征。4.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的定位方法，其特征在于，所述图像预处理包括直方图均值化处理，用于去除光照对图像的影响。5.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的定位方法，其特征在于，获取所述可见光图像中心点位置的具体步骤为：通过阈值分割和边缘检测的方法获取所述可见光图像的特征，遍历可见光图像的特征，与所述第一预设模板进行特征匹配，寻找相似度最高的特征并进行位置对准，获取可见光图像中心点位置。6.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的定位方法，其特征在于，步骤S5中，完成定位的具体过程为：将所述融合图像进行图像锐化处理，并将处理后的融合图像与第三预设模板进行匹配，若融合图像中心点与所述第三预设模板中心点重合，则匹配成功，完成定位；若所述融合图像中心点与所述第三预设模板中心点有偏差，则调整云台，重新获取可见光图像及红外图像，以所述可见光图像SIFT特征点和红外图像SIFT特征点参数为预设参数，通过所述预设参数将重新获取的可见光图像及红外图像进行SIFT特征匹配、融合、锐化2CN109300161A权利要求书2/2页处理及与所述第三预设模板匹配，重复上述过程直至融合图像与第三预设模板中心点重合，完成定位。7.一种基于双目视觉的定位装置，应用于电力巡检机器人，其特征在于，包括可见光图像采集模块、红外图像采集模块、云台调整模块、可见光图像处理模块、红外图像处理模块、SIFT特征提取模块及图像融合模块；所述可见光图像采集模块用于采集目标的可见光图像；所述红外图像采集模块用于采集目标