三维监控系统中基于三维重构的交互式标定

邓磊; 陈宝华; 赖伟良; 陈志祥; 周杰

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.003

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三维监控系统中基于三维重构的交互式标定

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 三维监控系统中基于三维重构的交互式标定
- Interactive Calibrating 3D Surveillance System Based on 3D Reconstruction
- 电子学报 2017年45卷第3期页码：527-533
- 作者机构：
  
  1. 清华大学自动化系,北京,100084
  2. 清华信息科学与技术国家实验室,北京,100084
  3. 智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
  4. 清华大学自动化系,北京,100084
  5. 清华信息科学与技术国家实验室,北京,100084
  6. 智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61225008，No.61373074，No.61373090）;国家重点基础研究发展计划 (973） (No.2014CB349304）;教育部基金 (No.20120002110033）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.003
  中图分类号： TP391
- 网络出版：2017-03-25，
  
  纸质出版：2017
- 稿件说明：
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邓磊, 陈宝华, 赖伟良, 等. 三维监控系统中基于三维重构的交互式标定[J]. 电子学报, 2017,45(3):527-533.

DENG Lei, CHEN Bao-hua, LAI Wei-liang, et al. Interactive Calibrating 3D Surveillance System Based on 3D Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(3): 527-533.
邓磊, 陈宝华, 赖伟良, 等. 三维监控系统中基于三维重构的交互式标定[J]. 电子学报, 2017,45(3):527-533. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.003.

DENG Lei, CHEN Bao-hua, LAI Wei-liang, et al. Interactive Calibrating 3D Surveillance System Based on 3D Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(3): 527-533. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.003.

摘要

标定多个监控摄像机的位姿是智能监控系统的基础.传统的标定方法需人工逐一标定每个目标摄像机，且难以处理非重叠监控视场以及摄像机运动和扰动的情况.对此本文提出一种基于三维重构的交互式标定框架，通过引入场景三维特征点云作为中间层，仅需一次性建立其与参考背景模型间的几何变换关系，即可通过目标摄像机图像与三维点云的匹配实现自适应标定，可显著降低工作量.由于匹配是建立在监控图像与三维点云之间而非监控图像之间，因此可以处理监控视场非重叠的情况.对于摄像机运动和扰动，提出了一种在线相对姿态传递方法，能够克服摄像机扰动和运动带来的姿态变化问题.实验证明了本文方法的有效性.

Abstract

Calibrating camera is essential for intelligent surveillance systems.Conventional calibrating methods usually calibrate the target cameras one by one and can not handle non-overlapping cases or camera motion/disturbance.In this work

we present an interactive calibration framework based on 3D reconstruction.The reconstructed 3D feature point cloud is treated as the interface between the 3D background model and the target camera.Through 2D-3D matching

a target camera could be automatically calibrated against the 3D feature point cloud.Due to the matching is performed between the target image and the point cloud

non-overlapping cases can be well handled.Also

an online relative pose transfer scheme is proposed to deal with the problem of camera disturbance or motion efficiently.Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed framework.

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