吴建平，陈 珂，刘 业

(苏州市职业大学 计算机工程学院，江苏 苏州 215104)

0 引 言

相机标定的目的是对相机包括焦距、旋转、平移等自由度在内的各内外部参数进行精确检测。相机标定在三维重建[1]、虚拟现实[2]、视频测速[3]等多方面具有广泛的应用，因此相机标定也成为一个十分重要的研究领域。

与通过光学测量方式实现的传统相机标定[4]相比，相机的自标定方法[3,5-7]不涉及任何测量仪器，仅需对图像中已知尺寸的参照物以及某些平行线在图像中形成的消失点等信息进行标定，因此具有快捷和方便的特点。其中，刘青松等[5]利用图像中的棋盘角点检测；王琳霞与陈广锋[6]利用混沌粒子群优化的方法；宋非凡等[7]则结合消失点检测和基于标志线的试探焦距法。

鉴于目前已有道路摄像机的标定方法存在复杂度高和可靠性难以保障等问题，针对目前道路视频监控普遍采用的云台摄像机，本文提出一种利用道路分道线及车道宽度服从国家标准的事实，通过自动检测分道线及其消失点，以精准标定云台摄像机的所有参数的方法。该方法为道路车辆速度的可靠自动检测带来了极大的便利。

本文的组织如下，首先确立基于云台摄像机的图像坐标系到道路路面坐标系之间的映射关系函数，然后基于此函数提出一种适用于云台摄像机视频的道路车辆速度自动检测方法，最后本文通过程序实现算法，并对拍摄的视频检测的车辆速度与真实值进行比较，以分析本方法的可靠性和有效性。……