(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211022883.7 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 国网天津市电力公司高压分公司 地址 300241 天津市河北区新 开河街南口 路42号 申请人 国网天津市电力公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 殷军　常安　姜明席　钱滨　 胡青波　周文涛　鲁轩　郭新　 李学刚　王松波　金岩　陈振辉　 何潇　 (74)专利代理 机构 天津才智专利商标代理有限 公司 12108 专利代理师 庞学欣(51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06N 3/00(2006.01) G06T 7/33(2017.01) (54)发明名称 一种基于粒子群算法的相机最优基线获取 方法 (57)摘要 一种基于粒子群算法的相机最优基线获取 方法。 其包括构成相机图片库； 对相机拟安装位 置进行编号； 计算特征匹配数目； 使用改进的粒 子群算法对两台相机的最佳位置布局进行寻优， 最后通过两台相机从最佳位置布局确定的两个 相机拟安装位置拍摄的图片获取相机镜头光心 距离作为这两台相机的最优基线并保存等步骤。 本方法通过以不同基线下的相机拍摄图片所得 到的特征匹配数目为代价， 使用粒子群算法进行 相机基线组合进行寻优。 利用本发 明提供的基于 粒子群算法的相机最优基线获取方法能够在不 同基线下的相机中找到最适合拍摄景物三维重 建的相机基线， 从而实现更精细、 更完整的多视 图三维重建。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 115100365 A 2022.09.23 CN 115100365 A 1.一种基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于： 所述基于粒子群算法 的相机最优基线获取 方法包括按顺序进行的下列步骤: 1） 首先采集需要获取最优基线的两台相机在位于同一平面内的m个相机拟安装位置拍 摄的包含同一景物的多张图片， 每一相机拟安装位置共拍摄n张图片， 由所有图片构成相机 图片库； 2） 分别设定上述m个相机拟安装位置的坐标， 然后利用坐标分别 对m个相机拟安装位置 进行编号； 3） 计算相机 图片库中两台相机在不同相机拟安装位置处拍摄的任意两张带有编号的 图片中的特 征匹配数目； 4） 以上述特征匹配数目作为适应度， 使用改进的粒子群算法对两台相机的最佳位置布 局进行寻优， 最后通过两台相机从最佳位置布局确定的两个相机拟安装位置拍摄的图片获 取相机镜头光心距离作为 这两台相机的最优基线并保存。 2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于:  在 步骤1） 中， 所述相机图片库中共有2*m*n张图片， 其中2代表两台相机， m代表相机拟安装位 置的数量， n代 表在每个相机拟安装位置拍摄的图片数量。 3.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于:在步 骤2） 中， 所述设定上述m个相机拟安装位置的坐标的方法是： 选取m个相机拟安装位置所处 平面内最左上角的位置为坐标系原 点， 向右为x轴正方向， 向下为y轴正方向， 每个相机拟安 装位置的坐标由唯一的[x轴坐标， y轴坐标]确定 。 4.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于:在步 骤2） 中， 所述利用坐标分别对m个相机拟安装位置进 行编号的方法是： 按照x轴坐标与y轴坐 标之和的大小 进行排序， 分别获得1 ‑m的编号。 5.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于:在步 骤3） 中， 所述计算相机图片库中两台相机在不同相机拟安装位置处拍摄的任意两张带有编 号的图片中的特征匹配数 目的具体方法是： 利用包括sift+暴力匹配、 DFM模型在内的通用 特征匹配算法获得相机图片库中两台相机在不同相机拟安装位置处拍摄的任意两张带有 编号的图片中的特 征匹配点， 然后统计出匹配特 征点的数量作为特 征匹配数目。 6.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于:在步 骤4） 中， 在所述改进的粒子群算法中， 设定粒子维度为2， 第一个维度表示第一台相机的位 置， 第二个维度表示第二台相机的维度， 粒子位置在1 ‑m之间， 粒子群规模为2*m， 在获取粒 子位置时使用四舍五入的方式使 粒子位置为整数； 每个粒子的适应度为该粒子中数据所代 表的两台相机在相机拟安装位置随机 选择的两张图片的特 征匹配数目。 7.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法， 其特征在于:在步 骤4） 中， 所述通过相机从最佳位置布局确定的两个相机拟安装位置拍摄的图片获取相机镜 头光心距离作为这两台相机的最优基线的方法是： 随机选取最佳位置布局中两个相机拟安 装位置拍摄的两张图片， 通过测量这两张图片获得相机镜头光心距离作为这两台相机的最 优基线； 或以最佳位置布局中的一台相机作为基准， 解算另一台相机的平移矩阵， 平移矩阵 与[0， 0， 0]矩阵的欧式距离即为 这两台相机的最优基线。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115100365 A 2一种基于粒子群算法的相机最优 基线获取方 法 技术领域 [0001]本发明属于多视图三维重建技术领域， 尤其涉及 一种基于粒子群算法的相机最优 基线获取 方法。 背景技术 [0002]作为计算机技术一个重要的发展方向， 基于多视图的三维重建一直是人们研究的 重要内容。 在三维重建中获取图片时相机的位置是决定最终重建效果好坏的重要因素之 一。 这是因为相 机位置在很大程度上决定了相 机基线的大小。 相 机基线即两台相 机镜头光 心位置之 间的距离。 目前研究表明， 相机基线越长， 在 进行三维重 建时对目标的重 建就越精 细。 但现实情况往往事与愿违。 以输电场景为例， 一般输电场景的相 机都是安装在杆塔上， 且镜头向下， 但由于杆塔的长宽、 形状等都有具体规定， 所以相机基线也受到限制， 那么如 何在有限制的情况 下能够最大限度地 寻找到相机最优基线就成为 一个亟待解决的问题。 发明内容 [0003]为了解决上述问题， 本发明的目的在于提供一种基于粒子群算法的相机最优基线 获取方法。 [0004]为了达到上述目的， 本发明提供的基于粒子群算法的相机最优基线获取方法包括 按顺序进行的下列步骤： 1） 首先采集需要获取最优基线的两台相机在位于同一平面内的m个相机拟安装位 置拍摄的包含同一景物的多张图片， 每一相机拟安装位置共拍摄n张图片， 由所有图片构成 相机图片库； 2） 分别设定上述m个相机拟安装位置的坐标， 然后利用坐标分别对m个相机拟安装 位置进行编号； 3） 计算相机图片库 中两台相机在不 同相机拟安装位置处拍 摄的任意两张带有编 号的图片中的特 征匹配数目； 4） 以上述特征匹配数目作为适应度， 使用改进的粒子群算法对两台相机的最佳位 置布局进 行寻优， 最后通过两台相机从最佳位置布局确定的两个相机拟安装位置拍摄的图 片获取相机 镜头光心距离作为 这两台相机的最优基线并保存。 [0005]在步骤1） 中， 所述相机图片库中共有2*m*n张图片， 其中2代表两台相机， m代表相 机拟安装位置的数量， n代 表在每个相机拟安装位置拍摄的图片数量。 [0006]在步骤2） 中， 所述设定上述m个相机拟安装位置的坐标的方法是： 选取m个相机拟 安装位置所 处平面内最左上角的位置为坐标系原 点， 向右为x轴正方向， 向下为y轴正方向， 每个相机拟安装位置的坐标由唯一的[x轴坐标， y轴坐标]确定 。 [0007]在步骤2） 中， 所述利用坐标分别对m个相机拟安装位置进行编号的方法是： 按照x 轴坐标与y轴坐标之和的大小 进行排序， 分别获得1 ‑m的编号。 [0008]在步骤3） 中， 所述计算相机图片库中两台相机在不同相机拟安装位置处拍摄的任说　明　书 1/5 页 3 CN 115100365 A 3