CN105554447B - 一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 - Google Patents
一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105554447B CN105554447B CN201510915712.0A CN201510915712A CN105554447B CN 105554447 B CN105554447 B CN 105554447B CN 201510915712 A CN201510915712 A CN 201510915712A CN 105554447 B CN105554447 B CN 105554447B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- video
- image
- working face
- coalcutter
- splicing
- 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.)
- Active
Links
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 9
- 230000004927 fusion Effects 0.000 abstract description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 abstract description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 4
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000000686 essence Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，包括多个摄像头，多个摄像头之间视野画面内具有具备重叠区域，所述摄像头向着煤壁设置，当采煤机在运动时，从所述多个摄像头中同时得到多个视频画面，根据所述多个视频画面中的重叠区域，通过图像全景拼接算法将所述多个视频画面拼接融合成一个整体视频画面，从而得到采煤机的全景图像并实时显示。本发明中摄像仪传输到监控室的视频图像信息通过视频融合软件融合为一个更完整覆盖的采煤机周边的全景实时视频，可通过整体的全景画面对采煤机和煤壁进行实时监控，使系统可在生产作业中实际常态化的应用，很好的提高生产效率并避免产生安全隐患。
Description
技术领域
本发明涉及一种煤矿井下工作面的实时监控系统，尤其涉及一种采用实时视频拼接进行图像处理的系统。
背景技术
在煤矿井下生产中，常常需要通过远程监控得到工作面和巷道中的人员设备等生产信息。在现阶段设备和操作日趋复杂的情况下，仅靠传感器已无法全面获得工作面的情况，特别是当个别关键设备出现了故障(例如采煤机、支架等)，如果工作人员无法了解设备工作状况，就无法保证生产的正常运行，而如果采用综采工作面自动化控制系统对采煤机和支架的状况进行监视，那么在操作台的工作人员能够通过监视器看到工作面的设备情况，就不会出现由于误操作对设备造成的损坏，也能及时的发现问题，及时地解决问题，将生产过程的损失降到最低。
在现有的井下综采工作面自动化控制系统中，煤炭开采人员可在井下顺槽监控中心和地面调度室中，通过多个视频画面对工作面状况实时监视并进行远程控制生产作业。但监视视频都是针对某个独立地点的，整个工作面视频画面较多且较为分散，造成工作人员对监视内容不够直观且很难有整体全局的体验，使得无法通过视频监控对远控生产做出有效及时的判断处理。
在现有技术中，CN101593350A公开了一种视频拼接的方法、装置和系统，但其发明的重点在于视频拼接的算法，对硬件结构和布置方式没有做出进一步的说明，且其结构复杂，不适于在煤矿井下工作面的复杂环境下使用；CN201947404U公开了一种基于视频拼接的显示系统，但其仅仅对摄像装置和显示装置做出了描述，没有对其他重要的部件，如数据处理装置、联动装置、控制装置等做出任何介绍，且其公开的技术方案在实现上对视频图像的清晰度要求比较高，同样无法用于煤矿井下工作面中。
因此，本领域急需一种可使用煤矿井下工作面的全景实时视频拼接系统，以达到减少操作人员的工作强度，提高视频监控系统的有效性和关注度，提高视频监控模式下的矿井安全生产保障的功效。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，其特征在于：包括多个摄像头，多个摄像头之间视野画面内具有具备重叠区域，所述摄像头向着煤壁设置，当采煤机在运动时，从所述多个摄像头中同时得到多个视频画面，根据所述多个视频画面中的重叠区域，通过图像全景拼接算法将所述多个视频画面拼接融合成一个整体视频画面，从而得到采煤机的全景图像并实时显示。
优选采用亮度与颜色均衡图像处理算法，建立相邻两幅图像之间直方图映射函数关系，通过该映射函数关系，对两幅图像做整体的映射变换。
优选对于图像粉尘多的情况，系统采用图像去噪算法处理视频画面。
优选对于图像粉尘过大的极端情况，系统自适应采用之前的拼接结果或视频图像进行融合。
优选相邻两所述摄像头之间的间距不全部相同。
本系统使用视频合成技术，形成工作面的全景图像，使得操作人员很容易对设备、系统的整体状况进行了解和评估，从而有效对整个开采系统进行管理操作。
本发明中，采煤机和煤壁周边的摄像仪传输到监控室的视频图像信息通过视频融合软件融合为一个更完整覆盖的采煤机周边的全景实时视频。融合后，可通过整体的全景画面对采煤机和煤壁进行实时监控，提高远程开采对采煤机和支架状态以及周边环境的信息完整性，更解决了由于井下环境极为复杂而造成的相机间照明光照不均、粉尘多、噪声大、可分辨性差的难点问题；而且在生产过程中，避免了由于液压支架的运动，相邻摄像头的相对位置的偏移及角度旋转、镜头焦距的不同出现的景物缩放以及镜头变形造成的畸变，使系统可在生产作业中实际常态化的应用，很好的提高生产效率并避免产生安全隐患。
附图说明
附图1为本发明所述视频拼接系统的一个实施例的布置简图；
附图2为相邻图像的拼接流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的示例性详细说明。
参见附图1，在一个优选实施例中，首先将多个摄像头部署在工作面并安装在支架上，面对采煤机和煤壁方向的多个摄像仪多组视频信息通过视频畸变校正、图像几何变换、图像配准和视频融合等模块将视频拼接出来，形成采煤机的完整拼接视频和全景图像。
该系统通过工作面上布置的摄像仪的采煤机视频信息，进一步得到具有重合区域的视频关键帧，从中通过获取采煤机的特征点，进而将采煤机的多组视频信息通过图像全景拼接技术将视频拼接出来，形成采煤机的全景图像和视频。
如附图1，通过n个正对煤壁的摄像头图像拼接出完整的采煤机，摄像头之间视野画面内具有具备重叠区域，当采煤机在运动时，从n个摄像头中同时得到n个视频画面，根据n个视频画面中的重叠区域，通过图像全景拼接算法将n个视频画面拼接融合成一个整体视频画面，从而得到采煤机的全景图像并实时显示，拼接过程中，可以利用采煤机位置信息进行动态视频参数调整，以提高视频拼接效率，最后将采煤机和煤壁周边支架等的视频图像信息通过视频融合技术融合为一个更完整覆盖的采煤机周边的全景实时视频，同时，操作人员可以根据采煤机生产的中的位置变化，选择自动跟机和手动随机切换位置的实时视频拼接两种模式中的一种进行工作。
在井下的实际应用中，对于相邻摄像头拼接时画面内光照不均等差异的情况，系统采用亮度与颜色均衡图像处理算法，建立相邻两幅图像之间直方图映射函数关系，通过该映射函数关系，对两幅图像做整体的映射变换，最终达到整体的亮度和颜色的一致性，提高拼接视频的整体效果。
工作面的图像成像有其自身的特点，除了灰度差、光线不均匀之外，工作面也存在较严重的灰尘影响，因此，对工作面图像降噪的优化也是非常重要的一大环节。在另一个优选实施例中，针对煤矿井下噪声特点主要是粉尘组成，提出非局部均值去噪算法，其核心思想是当前像素值由图像中所有与它结构相似的像素加权平均得到。其去噪原理是对于每个像素的权值，采用以它为中心图像子块与当前像素为中心子块之间的高斯加权欧式距离来计算，权值设置为此距离的负指数函数值。在估计当前像素值时，由于噪声是随机的，局部结构上与当前像素的像素权重较大，叠加的噪声对权重系数影响较小，因而通过加权均值可有效的抑制噪声。
具体去噪过程如下：
对于离散噪声的图像v＝{v(i)，i∈I}中的某一像素i，可以得到这个图像所有像素的加权平均值为：
式中，NL(v)(i)为去除噪声后的图像，w(i，j)为描述像素i和像素j相似程度的权值，其计算公式为：
其中，
为权值的归一化系数。表示图像v中的像素i和像素j的高斯加权欧式距离，α＞0为高斯核函数的标准差。参数h通过控制指数函数的衰减来控制权值的大小从而控制平滑噪声的程度，如果h比较小的话，幂函数的衰减效果比较显著，图像细节保留程度比较高。矩形邻域v(Ni)和v(Nj)的相似程度表征了像素i和像素j的相似程度，因此当w(i，j)权值越大时图像的矩形邻域就越相似。同时，权值w(i，j)还满足以下条件：(1)取值范围为0≤w(i，j)≤1；(2)满足∑w(i，j)＝1。
在实际算法对图像去噪中，为了减少计算量，参与加权的像素并不是整个图像的所有像素，而是选取当前像素邻近的固定大小区域，一般为以当前像素为中心的部分的像素区域。
针对粉尘过大，无法看清画面的极端情况，系统自适应采用之前的拼接结果进行融合，以保证拼接效果的流畅性。
考虑到井下液压支架的分布不一定是均匀的，安装在其上的摄像头也就相应的不是均匀分布，此时，系统根据不同摄像仪间隔的安装位置，自适应不同摄像仪间的的疏密程度，区分不同重合范围进行的动态拼接参数调整，可以更加准确且高效保证视频拼接效果；
在生产过程中，支架间的相对位置和角度很多情况下都会发生变化，此时系统可根据先验知识并利用图像匹配对准技术，自动进行动态定位和动态校准，以保证生产中的视频拼接效果；在采煤机所在的视频场景中，采用先验学习的拼接参数，以实现采煤机的完整视频拼接；在无采煤机有支架和煤壁的场景中，采用先验学习的拼接参数，以实现支架和煤壁的完整视频拼接；通过全工作面视频的多路拼接，形成整个工作面的煤壁的全景画面，可以观测工作面的巷道起伏状态。
煤矿工作面有别于其他场所，是一个始终在变化的环境，在这个变化的环境中实现自动化是较为困难的。常规的矿井工作面一般长约100m，而工作面的主要三机设备采煤机、支架、刮板运输机就在这变化着的100m的一个“狭长”范围内工作。因此，获取这100m内的主要设备的工作状态也是工作面自动化的一个重要方面。若想将工作面的整体状况在同一时刻完全呈现出来，就需要不同于地面图像处理中的图像拼接技术。
在另一实施例中，参见附图2，其描述了图像相邻图像拼接时的流程图。在此流程中，主要有两部分工作，一是图像配准，另一个是图像融合。在工作面煤壁图像中，主要包含以下几类信息：煤壁信息、顶板信息、支架信息、其他信息。其中，煤壁和顶板的缝隙(即煤岩分界线)以及支架的护帮板信息，是可应用于图像配准的信息，可选用基于特征的配准方法进行处理。
下面，选用Moravec算子提取图像的特征点。
第一步，选择左采集点获取的图片的右1/3(和右采集点获取的图片的左1/3)为研究对象，对图像进行初步分析；然后计算每个像素的兴趣值V，并计算四个主要方向相邻像元灰度差的平方和。如计算(a，b)像素点的兴趣值，在以(a，b)点为中心的n×n的正方形图像内(n为奇数)，其四个方向(V1～4分别为0度方向、90度方向、45度方向、135度方向)的兴趣值分别为：
其中，m＝(n-1)/2。
则点(a，b)的兴趣值V为：
V(a，b)＝min(V1，V2，V3，V4)
第二步，选择一个合理的阈值V0作为特征点的分界点，当V(a，b)＞V0时，V(a，b)即为其中一个特征点用于下一步的运算。阈值选取标准为应当包含必须用的特征点，如局部的煤岩分界线、局部护帮板等；但亦不能过多，否则会因为提取了过多的噪声而拼接失败。
第三步，将两幅图重叠处所提取到的特征点匹配起来，重新建立坐标，即完成图像的配准工作。
完成图像配准后，由于两幅图像采集的差别(如采集角度、颜色、光线等原因)，会造成拼接后的图像质量偏差或模糊不清，针对这种情况，需要应用图像融合的手段对图像进行融合，保证图像的质量和清晰度。
对于获得的待拼接的视频画面需满足以下条件：①由于井下光线环境很差，图像质量，清晰度，明暗变化较大，视频画面应该尽量不会出现过曝或者过暗的情况，导致视频画面无可用拼接内容，尤其是在相邻个相机画面重合的部分；②在不同相机的重叠视域内安置一些反光条或者标志性图案，从而提高图像拼接融合的一致性和准确度。
通过工作面上布置的摄像仪捕捉到的采煤机视频信号，进一步得到具有重合区域的视频关键帧，从中通过获取工作面的特征点，进而将工作面的多组视频信息通过图像全景拼接技术将视频拼接出来，形成工作面的全景图像。
视频拼接中另一个难点是图像点的匹配，在另一个实施例中，采用如下的特征点匹配方式：
(1)特征匹配(配准)
特征匹配要找出两幅图像特征点的对应关系，对图像融合有决定性作用。首先先归一化互相关系数进行粗匹配，再用RANSAC算法删除误匹配对，达到精匹配。
1)归一化互相关系数粗匹配
采用归一化互相关系数特征点匹配方法(Normalized Cross Correlation，NCC)，考虑了像素与周围相邻区域像素的相关信息，也考虑了两幅图像的亮度变化，具有良好的匹配性能。
2)RANSAC精匹配
根据阈值把测量数据分成内点和外点，利用内点数据比较准确的特点进行参数估计剔除不准确的测量数据，得到优化结果。针对实际的估计问题，随机选取3对匹配点，每次计算变换矩阵H，最后根据提纯的内点集合来优化估计矩阵H。RANSAC算法有3个需要确定的值：随机采用的次数N(N优选＞1000)；内点与外点的距离阈值t(t优选小于0.01)；内点个数(优选100)。
(2)图像融合
为了使拼接区域平滑，保证图像质量，采用渐进渐出法对配准后的图像进行融合。将图像重叠区域中像素点的灰度值f(x，y)由两图像中对应像素点的灰度值f1(x，y)和f2(x，y)的加权平均得到，即：
f(x，y)＝d1×f1(x，y)+d2×f2(x，y)
式中：d1、d2是渐变因子，其取值范围限制在(0，1)之间，满足d1+d2＝1。
以上所述，仅为本发明专利较佳的具体实施方式，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明专利的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，其特征在于：包括多个摄像头，多个摄像头之间视野画面内具有具备重叠区域，所述摄像头向着煤壁设置，当采煤机在运动时，从所述多个摄像头中同时得到多个视频画面，根据所述多个视频画面中的重叠区域，通过图像全景拼接算法将所述多个视频画面拼接融合成一个整体视频画面，利用采煤机位置信息进行动态视频参数调整，从而得到采煤机的全景图像并实时显示。
2.如权利要求1所述的基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，其特征在于：采用亮度与颜色均衡图像处理算法，建立相邻两幅图像之间直方图映射函数关系，通过该映射函数关系，对两幅图像做整体的映射变换。
3.如权利要求1或2所述的基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，其特征在于：对于图像粉尘多的情况，系统采用图像去噪算法处理视频画面。
4.如权利要求3所述的基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，其特征在于：对于图像粉尘过大的极端情况，系统自适应采用之前的拼接结果或视频图像进行融合。
5.如权利要求1所述的基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统，其特征在于：相邻两所述摄像头之间的间距不全部相同。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510915712.0A CN105554447B (zh) | 2015-12-11 | 2015-12-11 | 一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510915712.0A CN105554447B (zh) | 2015-12-11 | 2015-12-11 | 一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105554447A CN105554447A (zh) | 2016-05-04 |
| CN105554447B true CN105554447B (zh) | 2018-10-23 |
Family
ID=55833358
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510915712.0A Active CN105554447B (zh) | 2015-12-11 | 2015-12-11 | 一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105554447B (zh) |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105744239B (zh) * | 2016-05-11 | 2018-10-19 | 湖南源信光电科技有限公司 | 多焦距镜头超高分辨率联动成像装置 |
| WO2018027448A1 (zh) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | 深圳秦云网科技有限公司 | 智慧监控云转码平台 |
| CN107085842B (zh) * | 2017-04-01 | 2020-04-10 | 上海讯陌通讯技术有限公司 | 自学习多路图像融合的实时矫正方法及系统 |
| CN107389516B (zh) * | 2017-07-17 | 2019-10-29 | 江苏锡沂高新区科技发展有限公司 | 一种高效的工厂车间粉尘监测系统 |
| CN107770498A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-06 | 龚土婷 | 一种高效的安防巡逻装置 |
| CN111836006A (zh) * | 2019-04-23 | 2020-10-27 | 东莞潜星电子科技有限公司 | 一种车载流媒体后视视觉显示方法 |
| CN111571609A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-08-25 | 合肥卓科智能技术有限公司 | 一种具有视频监控的智能轨道巡检机器人 |
| CN112215925A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-01-12 | 中国矿业大学 | 自适应采煤机随动跟踪多摄像头视频拼接方法 |
| CN113810665A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 视频处理方法、装置、设备、存储介质及产品 |
| CN115269918B (zh) * | 2022-07-26 | 2023-11-07 | 南京帅举电子科技有限公司 | 基于大数据信息系统建设与运维管理系统及方法 |
| CN116343131B (zh) * | 2023-05-23 | 2023-11-17 | 安徽光谷智能科技股份有限公司 | 摄像机组智能监控预警方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116311087B (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-08 | 深圳市鑫莱达安防技术有限公司 | 基于摄像机组的监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117097017B (zh) * | 2023-08-09 | 2024-04-05 | 盐城工学院 | 一种具备远程监控功能的新能源双向充电站 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013504239A (ja) * | 2009-09-04 | 2013-02-04 | ブライトブリック ゲーエムベーハー | 携帯型広角映像記録システム |
| CN102045546B (zh) * | 2010-12-15 | 2013-07-31 | 广州致远电子股份有限公司 | 一种全景泊车辅助系统 |
| CN103686194B (zh) * | 2012-09-05 | 2017-05-24 | 北京大学 | 基于非局部均值的视频去噪方法和装置 |
| CN103279931B (zh) * | 2013-06-03 | 2016-07-13 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于透射率的去雾图像去噪方法 |
| CN104156965B (zh) * | 2014-08-13 | 2017-10-03 | 徐州工程学院 | 一种矿井监控图像自动快速拼接方法 |
| CN104778675B (zh) * | 2015-04-28 | 2017-07-28 | 中国矿业大学 | 一种采煤综掘工作面动态视频图像融合方法 |
-
2015
- 2015-12-11 CN CN201510915712.0A patent/CN105554447B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105554447A (zh) | 2016-05-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105554447B (zh) | 一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 | |
| CN103517041B (zh) | 基于多相机旋转扫描的实时全景监控方法和装置 | |
| CN103716594B (zh) | 基于运动目标检测的全景拼接联动方法及装置 | |
| CN110769246B (zh) | 一种检测监控设备故障的方法、装置 | |
| CN101794448B (zh) | 主从摄像机系统的全自动标定方法 | |
| CN105678748A (zh) | 三维监控系统中基于三维重构的交互式标定方法和装置 | |
| CN101859433B (zh) | 图像拼接设备和方法 | |
| CN109872483B (zh) | 一种入侵警戒光电监测系统及方法 | |
| CN106469444B (zh) | 消除拼接缝隙的快速图像融合方法 | |
| CN111583116A (zh) | 基于多摄像机交叉摄影的视频全景拼接融合方法及系统 | |
| TWI541767B (zh) | 藉助於自動產生之巡邏路徑控制一監視系統之方法與裝置 | |
| CN107248174A (zh) | 一种基于tld算法的目标跟踪方法 | |
| CN106897653B (zh) | 基于红外和可见光视频融合的林区烟火检测方法及其检测系统 | |
| CN104853154B (zh) | 一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 | |
| CN111800609B (zh) | 基于多平面多感知缝合线的矿井巷道视频拼接方法 | |
| CN104618691A (zh) | 一种全景亮度平衡调节系统及调节方法 | |
| CN107509055A (zh) | 一种旋转式全景焦点识别光电跟踪仪及其实施方法 | |
| CN111242025A (zh) | 一种基于yolo的动作实时监测方法 | |
| CN101924923A (zh) | 嵌入式智能自动变焦抓拍系统及方法 | |
| US10867175B1 (en) | Simulation method for detecting dim environment based on virtual reality | |
| CN104537663A (zh) | 一种图像抖动的快速校正方法 | |
| CN107845056A (zh) | 基于柱面模型的鱼眼图像全景生成方法 | |
| CN111083368A (zh) | 一种基于云端的模拟物理云台全景视频展示系统 | |
| CN113723272A (zh) | 基于多画面实时拼接的物体检测方法、系统、设备和介质 | |
| CN109218587A (zh) | 一种基于双目摄像头的图像采集方法及系统 |
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 | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 100013, Beijing, Chaoyang District, Hepingli Youth ditch East Road, building 5, one floor Patentee after: Beijing Tianma Zhikong Technology Co.,Ltd. Address before: 100013, Beijing, Chaoyang District, Hepingli Youth ditch East Road, building 5, one floor Patentee before: BEIJING TIANDI-MARCO ELECTRO-HYDRAULIC CONTROL SYSTEM Co.,Ltd. |
|
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |