[发明专利]基于计算机视觉的单目测距方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 201910439123.8 申请日: 2019-05-24
公开(公告)号: CN110297232A 公开(公告)日: 2019-10-01
发明(设计)人: 赵然;王星泽 申请(专利权)人: 合刃科技(深圳)有限公司
主分类号: G01S11/12 分类号: G01S11/12;G06K9/00;G06K9/62;G06T7/50;G06T7/70;G06T7/80;G06N3/04;G06F17/11
代理公司: 深圳益诺唯创知识产权代理有限公司 44447 代理人: 肖婉萍
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海街*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于计算机视觉的单目测距方法、装置及电子设备,所述测距方法通过将单目相机拍摄到的图像输入预设的第一神经网络模型以判断所述图像中是否具有目标物体影像,然后将所述目标检测样本输入预设的第二神经网络模型以识别所述目标物体影像所对应的目标物体的型号,根据在所述目标物体影像上选取的图像特征点的像素坐标、所述目标物体上对应的实际特征点的实际坐标以及所述单目相机的参数,计算所述实际特征点与所述单目相机的镜头的距离;结合单目成像原理、深度学习识别、特征选取等方法,提供了一种低成本且精度较高的距离测量方案,能够探测目标物体的深度信息。
搜索关键词: 目标物体 单目 装置及电子设备 神经网络模型 计算机视觉 影像 单目测距 实际特征 预设 相机 测距 图像特征点 成像原理 距离测量 目标检测 深度信息 实际坐标 探测目标 特征选取 图像输入 相机拍摄 像素坐标 样本输入 低成本 图像 镜头 学习
【主权项】:
1.一种基于计算机视觉的单目测距方法,其特征在于,包括步骤:单目相机拍摄图像;将所述图像输入预设的第一神经网络模型以判断所述图像中是否具有目标物体影像,若是,则将所述图像确定为目标检测样本,其中,所述第一神经网络模型用于识别所述图像中是否具有目标物体影像;将所述目标检测样本输入预设的第二神经网络模型以识别所述目标物体影像所对应的目标物体的型号,其中,所述第二神经网络模型用于识别所述目标物体影像对应的所述目标物体的所述型号,所述型号与所述目标物体的多视角外形及尺寸信息相对应;根据预设的选取方式在所述目标物体影像上选取图像特征点,并记录所述图像特征点在所述目标物体影像上的像素坐标;在所述目标物体上确定实际特征点,所述实际特征点在所述目标物体上的位置与所述图像特征点在所述目标物体影像上的位置相对应;根据所述目标物体的多视角外形及尺寸信息,计算所述实际特征点在所述目标物体上的实际坐标;根据所述像素坐标、所述实际坐标以及所述单目相机的参数,计算所述实际特征点与所述单目相机的镜头的距离。
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  • 一种测量空间距离的方法及装置-201610752096.6
  • 周志鹏 - 周志鹏
  • 2016-08-29 - 2019-05-14 - G01S11/12
  • 本发明适用于测距领域,提供一种测量空间距离的方法及装置,所述方法基于可发射可见光束的第一光发射模块和第二光发射模块实现,所述方法包括:控制所述第一光发射模块向空间第一点发射第一光束,所述第一光束垂直于所述第一光发射模块和所述第二光发射模块之间的连线;控制所述第二光发射模块向所述第一点发射第二光束,使所述第一光束和所述第二光束相交于所述第一点;获取所述第二光束与所述连线之间的第一夹角,根据所述连线的长度和所述第一夹角,计算所述第一点与所述第一光发射模块之间的距离。本发明可计算空间一点与光束发射源之间的距离,测量精度高,尤其适用于测量距离较近的空间物体,操作简单、易于实现,适于广泛推广。
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