基于三维重建技术的汽车底盘检测研究

高长益

摘  要：随着世界各地恐怖活动的加剧，汽车炸弹等各式袭击事件频繁发生，汽车底盘进行检测的必要性也越来越明显，不断呈现升温趋势的汽车底盘携带炸弹或危险物品等事件。为了确保社会稳定和人民生命财产安全，现有的人工检测和二维检测的方法存在很大的弊端，检测技术还不是十分完善。因此，对汽车底盘进行三维重建技术研究至关重要。通过汽车底盘检测中三维重建模块进行研究，相机标定和三维重建技术研究作为重要组成部分，利用Canny算子进行边缘检测，引入特征匹配的约束条件，提取汽车底盘图像边缘，完成了特征匹配。采集到的常见汽车底盘图像进行了三维重建，描述汽车底盘图像，计算汽车底盘图像三维重建结果。

关键词：三维重建技术;汽车底盘检测;空间点;双目视觉系统;立体匹配

中图分类号：U463.1         文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2019）36-0010-02

Abstract： With the intensification of terrorist activities around the world， car bombs and other attacks occur frequently， the necessity of vehicle chassis testing is becoming increasingly obvious， the car chassis is constantly showing a warming trend to carry bombs or dangerous goods and other events. In order to ensure social stability and the safety of people's lives and property， the existing manual detection and two-dimensional detection methods have great drawbacks， and the detection technology is imperfect. Therefore， it is essential to study the technology of three-dimensional reconstruction of automobile chassis. Through the research of three-dimensional reconstruction module in automobile chassis detection， camera calibration and three-dimensional reconstruction technology as an important part， the edge detection is carried out by using Canny operator， and the constraint condition of feature matching is introduced to extract the edge of automobile chassis image. Thus feature matching is completed. The three-dimensional reconstruction of the common automobile chassis image is carried out， the automobile chassis image is described， and the three-dimensional reconstruction result of the automobile chassis image is calculated.

Keywords： three-dimensional reconstruction technology; automobile chassis detection; spatial point; binocular vision system; stereo matching

1 概述

随着世界范围内的恐怖活动不断加剧，已经成为全世界关注焦点的社会公共安全问题，即汽车炸弹袭击各式事件频发。利用汽车底盘火带毒品和危险物品的情况也多有发生，重要场合出入汽车底盘在线检测的要求越来越迫切[1]。汽车底盘检测技术研究在国内尚属起步阶段，检测汽车底盘中可能存在的问题或者可能存在异物的实时检测过程，阻断毒品和其他有害物品的入侵和过境，有助于保障公民的生命和财产安全。汽车底盘异物检测难点包括异物信息的微弱性，导致异物容易被底盘环境信息淹没，底盘是多凸金属表面结构;异物隐藏的隐蔽性，与底盘的某个结构相似，外形不确定性[2]。

因此，本文通过三维重建技术与汽车底盘检测中相机标定问题进行研究，采用计算机视觉、模式识别和科学计算可视化等方面研究，通過外部世界物体获取信息，经过对采集到的图像信息进行处理。研究摄像机成像模型，空间中三维物体信息获取。利用摄像机的透视变换，就像人的一双眼睛一样，查找实际空间中物体上的点与采集到的图像中的点之间的对应关系。利用这种对应关系，通过从不同角度获得同一个空间点的在一对图像中的位置，反向还原实际空间点的立体信息，汽车底盘检测中的相机标定技术的研究三维重建有着至关重要的作用。

2 空间点的三维重建方法研究

通过汽车底盘的图像的三维重建，利用双目线阵CCD相机获取同一个汽车底盘、不同角度两个不同位置中的信息。相机标定获得旋转平移矩阵和相机的内外参数，获得两幅图像中同一个点的一对投影点的坐标利用立体匹配实现，图像特征点的获取，代入对应公式计算图像中的点和实际空间中物体上的之间的点关系，实现简单的点三维重建，获得一系列的三维点的信息[3]。相机摆放根据位置的不同，三维重建方法的空间点也不尽相同，平行放置的也可以看成任意放置的一种特殊情况，平行放置的双目视觉系统和任意放置的双目视觉。

2.1 平行放置的双目相机三维重建

采用的双目立体系统简化工作量，平行放置双目相机，完全相同的两个内部参数相机。拥有互相平行的双目相机光轴，就会有一对双目相机共线的坐标，相机光心之间的距离是一个恒定值，成像平面是平行共面的、相机固定，采用两个完全一样的摄像机，其内部参数是一样的[4]。设相机焦距为f，平行放置的相机光心之间距离为恒值b，空间中一点p的世界坐标为（X，Y，Z），左边的摄像机光心为世界坐标系的原点，p点在右摄像机坐标系下坐标为（Xr，Yr，Zr），左边摄像机坐标系下坐标为（Xl，Yl，Zl），通过成像的几何关系像点在图像平面的坐标分别为（Xl，Yl）和（Xr，Yr），其算法公式如下。

公式（1）和公式（2）平行放置的双目视觉三维重建算法，位置为P点的双目的视差，记d=xl-xr，实现对空间点的三维坐标的重建，获取像点的坐标和视差。

2.2 任意放置的双目视觉系统三维重建

摆放相机时实际应用也没办法看到摄像机的光轴，很难调整到理想的相机相对位置，通常不是理想的平行放置相机摆放，双目视觉相机会面对任意放置模型。

设定空间任意一个点P可以通过匹配过程得到，摄像机C1和C2的像点分别是P1和P2，通过摄像机标定，摄像机C1和C2的投影矩阵分别是P1和P2，可以得到公式

（3）

其中i=1，2，矩阵形式为AiP=bi，将两个摄像机满足方程得到AP=b，其中A=（A1 A2）T，b=（b1 b2）T，P点的对应点设定P1和P2，公式（3）一定有唯一的解，汇总时实际应用误差存在影响，可能造成没有确定解，求出P点的最小二乘法三维坐标，三维坐标求解空间点，最小二乘法设定ATA可逆。

3 汽车底盘检测中的三维重建实验结果及分析

汽车底盘检测中的汽车底盘三维重建是核心技术，计算三维空间中汽车底盘的几何信息，利用线阵CCD采集到的三维的汽车底盘图像，汽车底盘图像重建的完成[5]。图像三维重建汽车底盘的过程，汽车底盘中识别异物，呈现两个大的模块即立体匹配和三维重建。

3.1 汽车底盘检测中立体匹配技术

立体匹配采集通过图像平面内投影点的对应关系，找到空间场景中一个特定三维物体点，汽车底盘三维重建过程中的关键和难点，完成三维重建计算视差[6]。立体匹配提取图像特征部分作为匹配点的特征匹配，避免整幅图像的处理，匹配限制到某个区域，特征部分具有唯一性，得到视差图比较稀疏，选用边缘特征的立体匹配过程。

3.2 汽车底盘图像的三维重建显示实验

通过匹配方法来获得所有图像点的视差几乎是不可能完成的事情，由于光线、拍摄环境、遮挡、拍摄角度等各方面的共同作用，三维重建目的是恢复物体可视表面的所有的三维信息，所有的点都能在图像对的另外一个图像中找到对应点。因此，要求必须对深度信息进行后期处理，得到稀疏的视差图像。利用完整的Canny边缘图作连通域与运算，对完整边缘图和高程块图说分别贴标签。标定模型的标定结果如表1所示。表1中若有相互重合的点，把有高程体现的物体轮廓恢复了出来。设车轮半径是R，车轮利用圆周公式推算的方法，人为地计算出弧度处的精确高程，求红色线段的长度，要求离轮子上边沿x处的高程，根据圆的特性r=。标定前后相邻特征点距离标准方差如表2所示。

表2通过标定前、后相邻特征点距离标准方差，标定后的相邻特征点之间距离更为均匀检测出汽车底盘在图像中的边缘，给底盘赋值一个基准高程。两个较接近的特征线高程接近，按照在高程矩阵中两个特征线的中心行坐标接近为最大的原则，两个特征线就被认为是同一个立体目标的左右边界线，同一目标的两个特征线，检测出高程图连接左右边界形成高程块。

3.3 汽车底盘检测的三维重建结果分析

通过实验方法进行了立体匹配及三维重建工作，采集到的不同类型的汽车底盘图像，按照三维重建的汽车底盘图像结果，对汽车底盘图像的三维重建技术问题进行了研究。平行放置的双目立体三维重建方法和空间点的双目立体视觉三维重建方法，利用Canny边缘检测方法提取汽车底盘图像边缘，汽车底盘图像上单像素点的边缘，通过对立体匹配约束条件计算导入，很好描述汽车底盘图像，完成了特征匹配。

4 结束语

通过汽车底盘异物检测项目，研究了双目相机标定技术和三维成像技术。实际的应用研究实现汽车底盘异物检测的相机标定，找到适合汽车底盘异物检测的相机标定技术，并且进行了畸变图像的矫正研究。通过汽车底盘异物检测的一些技术问题进行了研究，实现了汽车底盘图像的三维重建与显示。与相关人员进行跟踪研究，结合汽车底盘图像的特定环境，对三维重建技术的研究用来提取汽车底盘图像边缘，选择利用Canny算子检测图像上物体单像素点，引入特征匹配的约束条件及相应的具体实验计算，给出了部分的汽车底盘图像三维重建结果，对采集到的常见汽车底盘图像进行了三维重建。

参考文献：

[1]王振，凌秀军.基于三维光学扫描的汽车底盘设计[J].时代汽车，2017（01）：65-66+68.

[2]晏临风.新能源汽车底盤的三维设计研究[J].科技创业月刊，2016，29（24）：122-123.

[3]王哲，王浩生，徐宏.基于UG的电动汽车底盘三维总布置设计系统[J].上海汽车，2006（02）：24-26.

[4]张安国，钱宇恒，崔宇.汽车底盘活物扫描报警装置的设计[J].南方农机，2019，50（13）：111+114.

[5]李秀苗，马宁，孙志雄，等.水性快速复合成膜汽车底盘涂料的制备与性能研究[J].中国涂料，2019，34（06）：53-58.

[6]N. Anas Mohammed，N.C. Nandu，Anjai Krishnan，Arjun R. Nair，Pramod Sreedharan. Design， Analysis， Fabrication and Testing of a Formula Car Chassis[J]. Materials Today： Proceedings，2018，5（11）：24944-24953.