CN104376323A - 一种确定目标距离的方法及装置 - Google Patents
一种确定目标距离的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104376323A CN104376323A CN201310349593.8A CN201310349593A CN104376323A CN 104376323 A CN104376323 A CN 104376323A CN 201310349593 A CN201310349593 A CN 201310349593A CN 104376323 A CN104376323 A CN 104376323A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- distance
- target
- information
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 13
- 238000004148 unit process Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 9
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 abstract description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/19—Sensors therefor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
一种目标距离识别方法及装置,应用于一电子设备,包括图像采集单元获取第一图像,处理单元处理获取的第一图像得到第一图像信息;探测单元检测电子设备与目标之间的第一距离;处理单元根据第一图像信息与第一距离计算得到目标识别信息;当目标位置发生变化时,图像采集单元获取第二图像,对第二图像进行处理以得到第二图像信息;根据第二图像信息及计算得到的目标识别信息确定电子设备与目标之间的第二距离。本发明提供的方案,在图像采集单元追踪到目标时,通过与目标相关的第一参数精确计算出了当前需要识别目标的精确目标识别信息如瞳间距,这样,在后续的确定目标距离过程中,只需要简单地使用普通摄像头拍摄到的平面图像即实现了高精确度的目标距离识别,而无需红外探测设备的参与,从而降低了系统功耗。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术,尤其涉及一种确定目标距离的方法及装置。
背景技术
目前,对于目标距离识别,比如人脸、人手等,目标到摄像头之间距离判断的方法主要有两种(下文以人脸为例进行描述):
一种是,使用普通彩色摄像头,通过计算瞳间距在图像上的大小来获取人脸到摄像头的距离,这种方法由于使用平均瞳间距,而因为平面图像只能获取两瞳孔在图像上的像素差,但是真实的瞳间距间的影射关系是不知道的,因此较大地影响了距离的计算精度。
另一种是,通过图像算法即图像深度算法(深度摄像头给出的深度图像中就有该信息)算出人脸的位置,再读取对应位置的红外深度信息,这种方法,每次都需要红外模块的参与,系统功耗比较高,并且这种方案依赖于深度摄像头一直工作,这不仅耗电量大,而且深度摄像头的计算量比较大,会比较慢,造成操作流程的繁琐。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种确定目标距离的方法及装置,实现简单,而且能够提高目标到摄像头的距离的计算精度,并且降低系统功耗。
为了达到本发明目的,本发明提供了一种整合上述普通彩色摄像头与红外模块优点的方案,首先通过红外模块的参与,得到目标与普通彩色摄像头图像间的关系,之后只需要使用普通彩色摄像头即可实现高精度的目标距离识别。在之后的距离确定过程中不再需要启动红外摄像头,从而降低了设备功耗。
为了达到本发明目的,本发明提供了一种确定目标距离的方法,应用于一电子设备,所述电子设备包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元,包括:
所述图像采集单元获取第一图像;
所述处理单元处理所述第一图像得到第一图像信息;
所述探测单元检测所述电子设备与目标之间的第一距离;
所述处理单元根据所述第一图像信息与所述第一距离计算得到目标识别信息;
关闭所述探测单元或将所述探测单元切换至低功耗状态,所述低功耗状态的能耗低于探测距离所需的正常能耗;
当所述目标位置发生变化时,
所述图像采集单元获取第二图像;
所述处理单元对所述第二图像进行处理得到第二图像信息;
根据所述第二图像信息及所述目标识别信息确定所述电子设备与所述目标之间的第二距离。
具体的,所述第一图像包括至少一个子区域,
所述处理单元根据第一图像获取第一数据以及第二数据,通过第一数据与第二数据计算出第一图像信息;
所述第二图像包括至少一个子区域,
所述处理单元根据第二图像获取第三数据以及第四数据,通过第三数据与第四数据计算出第二图像信息。
所述第一图像信息为所述第一数据与第二数据之商的值;
所述第一数据为所述第一图像中的子区域中两点之间的像素差,所述第二数据为所述第一图像的视平面宽度的总像素;
所述第二图像信息为所述第三数据与第四数据之商的值;
所述第三数据为所述第二图像中的子区域中两点之间的像素差,所述第四数据为所述第二图像的视平面宽度的总像素。
所述探测单元为红外模块,所述图像采集单元为RGB摄像头,所述第一距离为红外模块根据目标所在位置得到的红外深度信息;
所述目标识别信息与红外深度信息满足以下公式:
所述目标识别信息L=2D*tg a*T,其中,D表示红外深度,T表示第一图像信息,a表示RGB摄像头的宽度方向的视域角。
所述红外深度信息为被拍摄目标到参考面间的距离;
所述参考面为用于获取红外深度信息的红外设备所在的面。
所述目标为人脸;所述目标识别信息为瞳间距;所述比例T是瞳间距的像素差除以视平面宽度的总像素的值;或者,
所述目标为人手;所述目标识别信息为手掌在预订方向上两点间的距离;所述比例T是手的两个边的边界像素差除以视平面宽度的总像素的值。
所述获取第二图像信息包括:根据所述目标图像信息确定目标平面图像上的瞳间距或手掌在预定方向上两点间的距离与整个平面图像宽度W’的比值T';
所述确定目标距离包括:
按照下式计算人脸或人手与摄像头之间的目标距离D’=L*ctg a/2T’。
本发明还提供一种确定目标距离的装置,应用于一电子设备,至少包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元,其中,
图像采集单元,用于获取第一图像,获取第二图像;
探测单元,用于检测所述电子设备与目标之间的第一距离;
处理单元,用于对第一图像进行处理获得第一图像信息;根据第一图像信息与第一距离计算得到目标识别信息;以及当所述目标位置发生变化时,对第二图像进行处理得到第二图像信息;根据第二图像信息及目标识别信息确定所述电子设备与目标之间的第二距离;
探测单元控制单元,用于在探测单元完成第一距离检测后关闭所述探测单元或将所述探测单元切换至低功耗状态,所述低功耗状态的能耗低于探测距离所需的正常能耗。
所述目标识别信息为瞳间距,或手掌在预定方向上两点间的距离。
所述探测单元是单独的红外深度传感器;或者集成于所述图像采集单元中。
所述图像采集单元为RGB摄像头。
所述探测单元控制单元包括检测模块以及控制模块,所述检测模块用于检测是否完成红外深度传感器是否完成深度信息探测,控制模块根据检测模块的检测结果将红外深度传感器切换为关闭或低功耗状态。
本发明还提供一种电子设备,其包括上述的确定目标距离的装置。
与现有技术相比,本发明应用于一电子设备,包括图像采集单元获取第一图像,处理单元处理获取的第一图像得到第一图像信息;探测单元检测电子设备与目标之间的第一距离;处理单元根据第一图像信息与第一距离计算得到目标识别信息;当目标位置发生变化时,图像采集单元获取第二图像,对第二图像进行处理得到第二图像信息;根据第二图像信息及计算得到的目标识别信息确定电子设备与目标之间的第二距离。本发明提供的技术方案为整合普通彩色摄像头与红外模块优点的方案,首先通过红外模块的参与,得到目标与普通彩色摄像头图像间的关系,之后只需要使用普通彩色摄像头即可实现高精度的目标距离识别。也就是说,本发明提供的方案,在图像采集单元追踪到目标时,通过电子设备与目标之间的第一距离精确计算出了当前需要识别目标的精确目标识别信息如瞳间距,这样,在后续的确定目标距离过程中,只需要简单地使用普通摄像头拍摄到的平面图像即实现了高精确度的目标距离识别,而无需红外探测设备的参与,从而降低了系统功耗。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案,并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明确定目标距离的方法的流程图;
图2为本发明实施例中瞳间距与红外深度之间的关系的示意图;
图3为本发明确定目标距离的装置的组成结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明确定目标距离的方法应用于一电子设备,该电子设备至少包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元;其中,
在图像采集单元如摄像头初始化过程中,图像采集单元会获取第一图像,处理单元对获得的第一图像进行处理后得到第一图像信息;而探测单元会检测该电子设备与目标之间的第一距离;之后,处理单元根据得到的第一图像信息与检测到的第一距离计算出目标识别信息;
其中,探测单元为红外模块,第一距离为红外模块根据目标所在位置得到的红外深度信息。目标识别信息如公式(1)所示:
L=W*T=2D*tg a*T (1)
其中,整个图像宽度W的像素,D表示红外深度,T表示第一图像信息,a表示普通摄像头或RGB摄像头的宽度方向的视域角。
当目标为人脸时,目标识别信息为瞳间距;比例T是瞳间距的像素差除以视平面宽度的总像素的值;
当目标为人手时,目标识别信息为手手掌在预定方向上两点间的距离;比例T是手的两个边的边界像素差除以视平面宽度的总像素的值。
之后,关闭探测单元或将探测单元切换至低功耗状态,低功耗状态的能耗低于探测距离所需的正常能耗。
在目标位置发生变化时,
图像采集单元获取第二图像,处理单元对获得的第二图像进行处理得到第二图像信息;再根据得到的第二图像信息,以及图像采集单元在初始化中,借助探测单元获得的目标识别信息,确定移动后的目标与该电子设备之间的第二距离。
其中,第一图像包括至少一个子区域,处理单元根据第一图像获取第一数据以及第二数据,通过第一数据与第二数据计算出第一图像信息。具体地,第一图像信息为第一数据与第二数据之商的值,第一数据为第一图像中的子区域中两点之间的像素差,第二数据为第一图像的视平面宽度的总像素;
第二图像包括至少一个子区域,处理单元根据第二图像获取第三数据以及第四数据,通过第三数据与第四数据计算出第二图像信息。具体地,第二图像信息为第三数据与第四数据之商的值,第三数据为第二图像中的子区域中两点之间的像素差,第四数据为第二图像的视平面宽度的总像素。
图1对应于本发明确定目标距离的方法的一实施过程,其应用于一电子设备,所述电子设备包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元,包括:
步骤100:图像采集单元获取第一图像,处理单元处理第一图像得到第一图像信息;探测单元检测电子设备与目标之间的第一距离;根据第一图像信息与第一距离计算得到目标识别信息。
本步骤中,图像采集单元如摄像头对目标初始化中,根据目标所在位置的第一距离即红外深度信息,获取目标识别信息。摄像头对目标初始化是指普通摄像头追踪到目标如人并加入时。
本步骤中,红外深度信息是指红外深度传感器提供的三维(x,y,z)信息:以红外深度传感器的中心点为原点,红外深度传感器所在的面为参考面,(x,y,z)分别表示被拍摄目标与原点间的三维坐标,其中,x表示水平坐标,y表示垂直坐标,z表示被拍摄目标到参考面间的距离即红外深度D。也就是说,红外深度信息是可以通过读取红外深度传感器的数据而直接得到的。其中,红外深度传感器可以单独设置在摄像头所在显示屏,或者直接集成在摄像头中。
步骤101:当目标位置发生变化时,图像采集单元获取第二图像,对第二图像进行处理得到第二图像信息;根据第二图像信息及目标识别信息确定电子设备与目标之间的第二距离。
对于目标为人手的情况,其实施过程如下:
图像采集单元获取人手所在区域的第一图像,处理单元处理读取手掌两个边界的像素差以及整个图像宽度W的像素,计算得到二者的比值T,即第一图像信息;红外探测单元检测电子设备与手掌之间的第一距离D;根据第一图像信息T与第一距离D计算得到手掌的识别信息L,其计算如公式(1)所示。
当人的手掌移动后,此时手掌与设备之间的距离发生变化,此时的目标距离即为第二距离D’,确定此时目标距离的过程为:
图像采集单元获取人手所在区域的第二图像,处理单元处理读取此时手掌两个边界的像素差以及整个图像宽度W’的像素,计算得到二者的比值T’,即第二图像信息;结合之前得到的手掌识别信息L计算得到当前手掌与设备的D’,其计算过程如公式(2)所示:
D’=L*ctg a/2T’ (2)
其中,ctg a表示对角度a进行余切运算。
对于目标为人脸的情况,其具体实施过程如下:
图2为本发明实施例中瞳间距与红外深度之间的关系的示意图,如图2所示,L表示瞳间距,W表示视平面宽度,D表示红外深度,a表示普通摄像头或RGB摄像头的宽度方向的视域角,是摄像头的参数,对于定焦镜头,参数a是固定的,显然存在公式(3)所示的关系:
W=2D*tg a (3)
公式(3)中,tg a表示对角度a进行正切运算。
图2中,瞳间距L与视平面宽度W之间的比例T可以通过普通摄像头对目标即人脸拍摄的图像获得,具体计算比例T是瞳间距的像素差除以视平面宽度的总像素的值,具体获取属于本领域技术人员的惯用技术手段,这里不再赘述。红外深度信息D由红外摄像头探测得到。在获得红外深度信息D后,红外摄像头关闭或降至低功耗状态,所述低功耗状态的能耗低于正常探测所需能耗。
那么,瞳间距L与红外深度D之间的关系如公式(1)所示:通过公式(1)即可获得瞳间距L即本步骤中的目标识别信息。
其中的第二图像信息为比例T',目标距离为D’,本步骤中的确定目标与摄像头间的距离具体包括:
首先,根据目标图像信息确定目标平面图像(即常说的RGB或者彩色图像)上眼睛间的距离即瞳间距L与整个图像宽度W’的比值T'。
结合图2,可得人脸与摄像头之间的距离D’如公式(2)所示,其中,ctg a表示对角度a进行余切运算。
图3为本发明确定目标距离的装置的组成结构示意图,如图3所示,至少包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元,其中,
图像采集单元,用于获取第一图像,获取第二图像;
探测单元,用于检测电子设备与目标之间的第一距离;
处理单元,用于对第一图像进行处理获得第一图像信息;根据第一图像信息与第一距离计算得到目标识别信息;以及当所述目标位置发生变化时,对第二图像进行处理得到第二图像信息;根据第二图像信息及目标识别信息确定电子设备与目标之间的第二距离;
探测单元控制单元,用于在探测单元完成第一距离检测后关闭所述探测单元或将所述探测单元切换至低功耗状态,所述低功耗状态的能耗低于探测距离所需的正常能耗。
其中,探测单元可以是单独的红外深度传感器,也可是集成于上述图像采集单元中。
图像采集单元可以是RGB摄像头。
其中,探测单元控制单元包括检测模块以及控制模块,所述检测模块用于检测红外深度传感器是否完成深度信息探测,完成检测后,控制模块将红外深度传感器切换为关闭或低功耗状态。
本领域的技术人员应该明白,上述的本申请实施例所提供的装置的各组成部分,以及方法中的各步骤,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上。可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现。从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
虽然本发明所揭露的实施方式如上,但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员,在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下,可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化,但本发明的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (12)
1.一种确定目标距离的方法,应用于一电子设备,所述电子设备包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元,其特征在于,包括:
所述图像采集单元获取第一图像;
所述处理单元处理所述第一图像得到第一图像信息;
所述探测单元检测所述电子设备与目标之间的第一距离;
所述处理单元根据所述第一图像信息与所述第一距离计算得到目标识别信息;
关闭所述探测单元或将所述探测单元切换至低功耗状态,所述低功耗状态的能耗低于探测距离所需的正常能耗;
当所述目标位置发生变化时,
所述图像采集单元获取第二图像;
所述处理单元对所述第二图像进行处理得到第二图像信息;
根据所述第二图像信息及所述目标识别信息确定所述电子设备与所述目标之间的第二距离。
2.根据权利要求1所述的方法,所述第一图像包括至少一个子区域,
所述处理单元根据第一图像获取第一数据以及第二数据,通过第一数据与第二数据计算出第一图像信息;
所述第二图像包括至少一个子区域,
所述处理单元根据第二图像获取第三数据以及第四数据,通过第三数据与第四数据计算出第二图像信息。
3.根据权利要求2所述的方法,所述第一图像信息为所述第一数据与第二数据之商的值;
所述第一数据为所述第一图像中的子区域中两点之间的像素差,所述第二数据为所述第一图像的视平面宽度的总像素;
所述第二图像信息为所述第三数据与第四数据之商的值;
所述第三数据为所述第二图像中的子区域中两点之间的像素差,所述第四数据为所述第二图像的视平面宽度的总像素。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述探测单元为红外模块,所述图像采集单元为RGB摄像头,所述第一距离为红外模块根据目标所在位置得到的红外深度信息;
所述目标识别信息与红外深度信息满足以下公式:
所述目标识别信息L=2D*tg a*T,其中,D表示红外深度,T表示第一图像信息,a表示RGB摄像头的宽度方向的视域角。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述红外深度信息为被拍摄目标到参考面间的距离;
所述参考面为用于获取红外深度信息的红外设备所在的面。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述目标为人脸;所述目标识别信息为瞳间距;所述比例T是瞳间距的像素差除以视平面宽度的总像素的值;或者,
所述目标为人手;所述目标识别信息为手掌在预订方向上两点间的距离;所述比例T是所述两点间的像素差除以视平面宽度的总像素的值。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取第二图像信息包括:根据所述目标图像信息确定目标平面图像上的瞳间距或手掌在预定方向上两点间的距离与整个平面图像宽度W’的比值T';
所述确定目标距离包括:
按照下式计算人脸或人手与摄像头之间的目标距离D’=L*ctg a/2T’。
8.一种确定目标距离的装置,应用于一电子设备,其特征在于,至少包括图像采集单元,探测单元,以及处理单元,其中,
图像采集单元,用于获取第一图像,获取第二图像;
探测单元,用于检测所述电子设备与目标之间的第一距离;
处理单元,用于对第一图像进行处理获得第一图像信息;根据第一图像信息与第一距离计算得到目标识别信息;以及当所述目标位置发生变化时,对第二图像进行处理得到第二图像信息;根据第二图像信息及目标识别信息确定所述电子设备与目标之间的第二距离;
探测单元控制单元,用于在探测单元完成第一距离检测后关闭所述探测单元或将所述探测单元切换至低功耗状态,所述低功耗状态的能耗低于探测距离所需的正常能耗。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述目标识别信息为瞳间距,或手掌在预订方向上两点间的距离。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述探测单元是单独的红外深度传感器;或者集成于所述图像采集单元中的红外深度传感器,所述图像采集单元为RGB摄像头。
11.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述探测单元控制单元包括检测模块以及控制模块,所述检测模块用于检测红外深度传感器是否完成深度信息探测,完成检测后控制模块将红外深度传感器切换为关闭或低功耗状态。
12.一种电子设备,其包括权利要求8-11任一项所述的目标距离确定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310349593.8A CN104376323B (zh) | 2013-08-12 | 2013-08-12 | 一种确定目标距离的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310349593.8A CN104376323B (zh) | 2013-08-12 | 2013-08-12 | 一种确定目标距离的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104376323A true CN104376323A (zh) | 2015-02-25 |
CN104376323B CN104376323B (zh) | 2018-01-23 |
Family
ID=52555219
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201310349593.8A Active CN104376323B (zh) | 2013-08-12 | 2013-08-12 | 一种确定目标距离的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104376323B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106210698A (zh) * | 2015-05-08 | 2016-12-07 | 光宝电子(广州)有限公司 | 深度相机的控制方法 |
CN106685426A (zh) * | 2016-11-28 | 2017-05-17 | 北京航天自动控制研究所 | 一种目标信息的编码方法 |
CN106910206A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-30 | 邢惠钧 | 一种目标跟踪方法及装置 |
CN109194856A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-11 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子装置的控制方法和电子装置 |
CN110855881A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-28 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 拍摄处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
CN114046768A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-15 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 激光测距方法、装置、激光测距设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101018324A (zh) * | 2007-02-08 | 2007-08-15 | 华为技术有限公司 | 一种视频监控控制器、视频监控的方法和系统 |
US20120148109A1 (en) * | 2010-06-17 | 2012-06-14 | Takashi Kawamura | Distance estimation device, distance estimation method, integrated circuit, and computer program |
CN102688823A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-09-26 | 中国农业大学 | 一种基于手眼喷雾机械臂的喷雾定位装置及方法 |
CN103217144A (zh) * | 2013-04-10 | 2013-07-24 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种监测建筑物高度及与所述建筑物的距离的方法及装置 |
-
2013
- 2013-08-12 CN CN201310349593.8A patent/CN104376323B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101018324A (zh) * | 2007-02-08 | 2007-08-15 | 华为技术有限公司 | 一种视频监控控制器、视频监控的方法和系统 |
US20120148109A1 (en) * | 2010-06-17 | 2012-06-14 | Takashi Kawamura | Distance estimation device, distance estimation method, integrated circuit, and computer program |
CN102688823A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-09-26 | 中国农业大学 | 一种基于手眼喷雾机械臂的喷雾定位装置及方法 |
CN103217144A (zh) * | 2013-04-10 | 2013-07-24 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种监测建筑物高度及与所述建筑物的距离的方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
龙剑锋: "近红外人脸图像识别与质量评价", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106210698A (zh) * | 2015-05-08 | 2016-12-07 | 光宝电子(广州)有限公司 | 深度相机的控制方法 |
CN106210698B (zh) * | 2015-05-08 | 2018-02-13 | 光宝电子(广州)有限公司 | 深度相机的控制方法 |
CN106685426A (zh) * | 2016-11-28 | 2017-05-17 | 北京航天自动控制研究所 | 一种目标信息的编码方法 |
CN106685426B (zh) * | 2016-11-28 | 2021-02-09 | 北京航天自动控制研究所 | 一种目标信息的编码方法 |
CN106910206A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-30 | 邢惠钧 | 一种目标跟踪方法及装置 |
CN106910206B (zh) * | 2017-01-17 | 2020-02-18 | 邢惠钧 | 一种目标跟踪方法及装置 |
CN109194856A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-11 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子装置的控制方法和电子装置 |
CN110855881A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-28 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 拍摄处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
CN110855881B (zh) * | 2019-11-01 | 2021-07-02 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 拍摄处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
CN114046768A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-15 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 激光测距方法、装置、激光测距设备及存储介质 |
CN114046768B (zh) * | 2021-11-10 | 2023-09-26 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 激光测距方法、装置、激光测距设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104376323B (zh) | 2018-01-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2021082635A1 (zh) | 一种关注区域检测方法、装置、可读存储介质及终端设备 | |
US10242454B2 (en) | System for depth data filtering based on amplitude energy values | |
CN104376323B (zh) | 一种确定目标距离的方法及装置 | |
US8787656B2 (en) | Method and apparatus for feature-based stereo matching | |
US9734392B2 (en) | Image processing device and image processing method | |
CN106415445A (zh) | 用于观看者关注区域估计的技术 | |
US20140037135A1 (en) | Context-driven adjustment of camera parameters | |
CN110570460B (zh) | 目标跟踪方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
CN104317391A (zh) | 一种基于立体视觉的三维手掌姿态识别交互方法和系统 | |
CN111062981A (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质 | |
CN108764139B (zh) | 一种人脸检测方法、移动终端及计算机可读存储介质 | |
US9280209B2 (en) | Method for generating 3D coordinates and mobile terminal for generating 3D coordinates | |
JP2016177491A (ja) | 入力装置、指先位置検出方法及び指先位置検出用コンピュータプログラム | |
CN105809664A (zh) | 生成三维图像的方法和装置 | |
CN113642425A (zh) | 基于多模态的图像检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN105488802A (zh) | 一种指尖深度检测方法及系统 | |
US11283970B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, electronic device, and computer readable storage medium | |
CN117372475A (zh) | 眼球追踪方法和电子设备 | |
JP2011002292A (ja) | 三次元指先位置検出方法、三次元指先位置検出装置、およびプログラム | |
CN111223139A (zh) | 目标定位方法及终端设备 | |
TW202011154A (zh) | 目標物資訊的預載顯示方法及裝置 | |
Mizuchi et al. | Monocular 3d palm posture estimation based on feature-points robust against finger motion | |
CN111754543A (zh) | 图像处理方法、装置及系统 | |
KR101491413B1 (ko) | 단말기의 모노 카메라에 입력된 손가락 영상을 이용한 3차원 좌표 생성 방법 및 모노 카메라에 입력된 손가락 영상을 이용하여 3차원 좌표를 생성하는 이동 단말기 | |
US20230386077A1 (en) | Position estimation system, position estimation method, and computer program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |