[发明专利]一种双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法、存储介质及系统在审
申请号: | 202211089020.1 | 申请日: | 2022-09-07 |
公开(公告)号: | CN116310427A | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 郑宏雄;林建强;郑维宏;田中敏;黄建雄;魏军福;高学田;蓝晏琪;陈州 | 申请(专利权)人: | 福建星网物联信息系统有限公司 |
主分类号: | G06V10/75 | 分类号: | G06V10/75;G06V10/22;G06T7/70;G06T7/90;G06T7/20 |
代理公司: | 福建知与行律师事务所 35248 | 代理人: | 朱军 |
地址: | 350108 福建省福州*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 双目 视觉 摄像机 场景 区域 快速 定位 方法 存储 介质 系统 | ||
1.一种双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,获取当前时刻全景摄像机的灰度图像与局部摄像机的灰度图像;
步骤S2,分别计算两幅灰度图像的SURF特征点,计算所述SURF特征点的特征向量;
步骤S3,根据两幅灰度图像的SURF特征点的特征向量计算最优匹配点,
步骤S4,根据最优匹配点计算最优映射关系,根据所述最优映射关系、局部摄像机当前视点和全景摄像机的目标区域的中心点位置关系计算局部摄像机的运动参数,然后根据所述局部摄像机的运动参数驱动局部摄像机转至指定位置。
2.根据权利要求1所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,根据两幅灰度图像的SURF特征点的特征向量计算最优匹配点,具体包括步骤:
计算全景摄像机的灰度图像的各第一特征点到局部摄像机的灰度图像中最佳匹配的特征点;还计算局部摄像机的灰度图像中的各第二特征点到全景摄像机的灰度图像中最佳匹配的特征点,若所述其中一第一特征点与所述其中一第二特征点互为最佳匹配的特征点,则所述第一特征点与所述第二特征点结为匹配对;
在所有匹配对中挑选欧式距离最短的匹配对为最优匹配对,所述最优匹配对中全景摄像机的灰度图像的特征点为最优匹配点。
3.根据权利要求2所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,所述步骤:“计算全景摄像机的灰度图像的第一特征点到局部摄像机的灰度图像中最佳匹配的特征点”还包括验证步骤:
计算全景摄像机的灰度图像的第一特征点到局部摄像机的灰度图像中次优匹配的特征点,若所述次优匹配的特征点的欧式距离与最佳匹配的特征点的欧式距离的差值小于预设值,则舍弃最佳匹配的特征点。
4.根据权利要求2所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,所述步骤:“计算局部摄像机的灰度图像中的第二特征点到全景摄像机的灰度图像中最佳匹配的特征点”还包括验证步骤:
计算局部摄像机的灰度图像的第二特征点到全景摄像机的灰度图像中次优匹配的特征点,若所述次优匹配的特征点的欧式距离与最佳匹配的特征点的欧式距离的差值小于预设值,则舍弃最佳匹配的特征点。
5.根据权利要求4所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,所述局部摄像机的运动参数包括驱动局部摄像机的云台的横坐标参数、纵坐标参数和局部摄像机机芯变倍参数。
6.根据权利要求1-5其中一项所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,所述局部摄像机包括PTZ摄像机。
7.根据权利要求1-5其中一项所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法,其特征在于,还包括步骤,分别以全景摄像机的灰度图像与局部摄像机的灰度图像的左下角为原点,图像的宽高方向为坐标轴,以像素为单位建立图像像素坐标系。
8.一种双目视觉的摄像机场景区域快速定位存储介质,其特征在于,存储有计算机程序,所述计算机程序在被运行时执行权利要求1-7其中一项所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位方法。
9.一种双目视觉的摄像机场景区域快速定位系统,其特征在于,包括如权利要求8所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位存储介质。
10.根据权利要求9所述的双目视觉的摄像机场景区域快速定位系统,其特征在于,还包括云台、局部摄像机和全景摄像机,所述全景摄像机与局部摄像机竖直上下安装,所述全景摄像机与所述局部摄像机光心近似重合。
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