CN106027962B - 视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统 - Google Patents
视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106027962B CN106027962B CN201610351583.1A CN201610351583A CN106027962B CN 106027962 B CN106027962 B CN 106027962B CN 201610351583 A CN201610351583 A CN 201610351583A CN 106027962 B CN106027962 B CN 106027962B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- area
- monitoring
- virtual
- virtual camera
- coverage rate
- 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
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
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统，通过三维建模建立整个监控区域的虚拟三维模型，在虚拟三维模型中进行虚拟摄像机的布点，并准确计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积、所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积以及整个监控区域的总面积，从而准确计算出整个监控区域的视频监控覆盖率。并可以根据用户的监控覆盖率要求调整虚拟摄像机的布点方案，进一步优化整个监控区域虚拟摄像机的布点，提高整个监控区域的视频监控覆盖率。最后输出所有虚拟摄像机的布点信息，用于指导现场真实摄像机的布点施工，提高现场真实摄像机布点的准确性和现场施工的效率。
Description
技术领域
本发明属于视频监控技术领域，尤其涉及一种视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统。
背景技术
视频监控覆盖率是指视频监控的有效覆盖面积与整个监控区域总面积之比，它是评价视频监控系统中摄像机的布点是否科学的重要指标，也是判断整个监控区域是否有效受控的重要标志。
在现有技术中，视频监控覆盖率的计算一般在监控系统中所有摄像机布点完成后，通过估测整个监控区域面积并结合CAD图纸上摄像机的布点信息估算出视频监控覆盖率。通过这种方法估算出来的视频监控覆盖率不太准确，无法准确反映整个监控区域的真实监控情况。另外，由于视频监控覆盖率是在监控系统中所有摄像机布点完成后计算出来的，因此无法通过视频监控覆盖率的计算来指导监控区域中摄像机的布点。
发明内容
本发明的目的是提供一种视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统，以解决现有技术中估算出来的视频监控覆盖率不太准确，无法准确反映整个监控区域的真实监控情况，以及无法通过视频监控覆盖率的计算来指导监控区域中摄像机的布点的问题。
为了实现上述目的，本发明技术方案如下：
一种视频监控的覆盖率计算方法，所述视频监控的覆盖率计算方法，包括：
根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积；
计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率。
其中，所述根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积，包括：
将虚拟摄像机的输出图像转换为由带深度信息的像素点组成的深度图，所述深度信息为虚拟三维模型中该像素点对应的空间点与虚拟摄像机之间的距离信息；
将深度图中的所有像素点转换为虚拟三维模型中的空间点，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云；
将离散的点云进行三角面片化，并进行三角面片的筛选，剔除无效的三角面片；
计算出所有三角面片的面积之和，得到单个虚拟摄像机的监控覆盖面积。
进一步地，所述将离散的点云进行三角面片化，包括：
将点云以四个邻接的空间点为一组进行分割；
将四个邻接的空间点分割成两个相邻的三角形，四个邻接的空间点组成的三角面片可表示为：
其中，Triangle1表示两个相邻三角形中的第一个三角形，Triangle2表示两个相邻三角形中的第二个三角形，A(u,v)表示点云中长度轴向上第u个、宽度轴向上第v个空间点，m为点云的长度轴向上空间点的数量，n为点云的宽度轴向上空间点的数量；
所述计算出所有三角面片的面积之和，包括：
遍历所有有效的三角面片，利用海伦公式累加计算得出所有有效的三角面片的面积之和，即为单个虚拟摄像机的监控覆盖面积：
其中，k为有效三角面片的个数；Si为第i个三角面片的面积；a、b、c分别为三角面片的三个边长，通过三角面片中三个空间点的三维空间坐标计算得到；p为三角面片的半周长，通过三角面片的三个边长a、b、c计算得到。
本发明所述计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积，包括：
通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面；
在所有虚拟摄像机中，选定一台虚拟摄像机，计算出该虚拟摄像机与其他虚拟摄像机之间的三维实体曲面重合部分的面积，直至计算出所有虚拟摄像机和其他虚拟摄像机的三维实体曲面重合部分的面积，并将所有的三维实体曲面重合部分的面积相加得到虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积；
将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
所述，计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率，包括：
通过三维建模软件直接获取虚拟三维模型的表面积，得到的虚拟三维模型的表面积就是整个监控区域的总面积，从而可以计算出视频监控覆盖率为：
其中，Farea为视频监控覆盖率，Scover虚拟摄像机的监控覆盖总面积，Scross为虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，Sarea表示整个监控区域的总面积。
本发明还提出了一种视频监控的布点方法，其特征在于，所述视频监控的布点包括：
步骤1、在监控区域对应的虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点；
步骤2、根据前述的视频监控的覆盖率计算方法计算出视频监控覆盖率；
步骤3、比较计算出的视频监控覆盖率是否大于或等于设定的视频监控覆盖率，若是，则输出监控布点信息；否则，对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，返回步骤2根据布点调整后的虚拟摄像机的布点情况重新计算视频监控覆盖率。
本发明还提出了一种视频监控的覆盖率计算装置，所述视频监控的覆盖率计算装置，包括：
虚拟摄像机覆盖面积计算模块，用于根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积；
覆盖总面积计算模块，用于计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
视频监控覆盖率计算模块，用于计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率。
其中，所述虚拟摄像机覆盖面积计算模块根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积，执行如下操作：
将虚拟摄像机的输出图像转换为由带深度信息的像素点组成的深度图，所述深度信息为虚拟三维模型中该像素点对应的空间点与虚拟摄像机之间的距离信息；
将深度图中的所有像素点转换为虚拟三维模型中的空间点，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云；
将离散的点云进行三角面片化，并进行三角面片的筛选，剔除无效的三角面片；
计算出所有三角面片的面积之和，得到单个虚拟摄像机的监控覆盖面积。
进一步地，所述虚拟摄像机覆盖面积计算模块将离散的点云进行三角面片化，执行如下操作：
将点云以四个邻接的空间点为一组进行分割；
将四个邻接的空间点分割成两个相邻的三角形，四个邻接的空间点组成的三角面片可表示为：
其中，Triangle1表示两个相邻三角形中的第一个三角形，Triangle2表示两个相邻三角形中的第二个三角形，A(u,v)表示点云中长度轴向上第u个、宽度轴向上第v个空间点，m为点云的长度轴向上空间点的数量，n为点云的宽度轴向上空间点的数量；
所述虚拟摄像机覆盖面积计算模块计算出所有三角面片的面积之和，执行如下操作：
遍历所有有效的三角面片，利用海伦公式累加计算得出所有有效的三角面片的面积之和，即为单个虚拟摄像机的监控覆盖面积：
其中，k为有效三角面片的个数；Si为第i个三角面片的面积；a、b、c分别为三角面片的三个边长，通过三角面片中三个空间点的三维空间坐标计算得到；p为三角面片的半周长，通过三角面片的三个边长a、b、c计算得到。
进一步地，所述覆盖总面积计算模块计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积，执行如下操作：
通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面；
在所有虚拟摄像机中，选定一台虚拟摄像机，计算出该虚拟摄像机与其他虚拟摄像机之间的三维实体曲面重合部分的面积，直至计算出所有虚拟摄像机和其他虚拟摄像机的三维实体曲面重合部分的面积，并将所有的三维实体曲面重合部分的面积相加得到虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积；
将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
所述视频监控覆盖率计算模块计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率，执行如下操作：
通过三维建模软件直接获取虚拟三维模型的表面积，得到的虚拟三维模型的表面积就是整个监控区域的总面积，从而可以计算出视频监控覆盖率为：
其中，Farea为视频监控覆盖率，Scover虚拟摄像机的监控覆盖总面积，Scross为虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，Sarea表示整个监控区域的总面积。
本发明还提出了一种视频监控的布点系统，所述布点系统包括虚拟布点装置，视频监控的覆盖率计算装置，以及调整装置，其中：
所述虚拟布点装置，用于在监控区域对应的虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点；
所述调整装置，用于比较视频监控的覆盖率计算装置计算出的视频监控覆盖率是否大于或等于设定的视频监控覆盖率，若是，则输出监控布点信息；否则，通过虚拟布点装置对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，然后采用所述视频监控的覆盖率计算装置根据布点调整后的虚拟摄像机的布点情况重新计算视频监控覆盖率后再进行比较，直到布点调整后的视频监控覆盖率大于或等于设定的视频监控覆盖率，输出监控布点信息。
本发明提出了视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统，通过对整个监控区域进行三维建模来模拟整个实际的监控环境，并进行虚拟摄像机的模拟布点，准确计算出所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积，从而高效、准确地计算出整个监控区域的视频监控覆盖率，并能调整虚拟摄像的布点来提高视频监控覆盖率，实现使用最少的摄像机满足视频监控覆盖要求，在提升摄像机布点科学性的同时大大减少人力物力消耗，解决了现有技术中估算出来的视频监控覆盖率不太准确，无法准确反映整个监控区域的真实监控情况以及无法通过视频监控覆盖率的计算来指导监控区域中摄像机的布点的问题。
附图说明
图1为本发明视频监控的覆盖率计算方法的流程图；
图2为本实施例虚拟摄像机与虚拟三维模型中的空间点的位置关系图；
图3为本实施例点云的三角面片示意图；
图4为本发明视频监控的覆盖率计算装置结构图；
图5为本发明视频监控的布点方法的流程图；
图6为本发明视频监控的布点系统结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明，以下实施例不构成对本发明的限定。
本实施例一种视频监控的覆盖率计算方法，如图1所示，包括：
步骤S1、根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积。
本实施例利用三维场景重建技术建立整个真实监控区域的虚拟三维模型来模拟该监控区域，并在虚拟三维模型中按选定的点位布置虚拟摄像机，实时准确的计算每个虚拟摄像机的监控覆盖面积、多个虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积以及整个监控区域的监控覆盖率，并根据计算结果调整虚拟摄像机的布点方案，力求用最少的摄像机满足整个监控区域的监控覆盖要求。
首先，本实施例利用三维场景重建技术，按1：1的比例对整个监控区域进行三维建模，通过建立的虚拟三维模型来精确模拟整个监控区域。
目前三维建模的方法主要有两种：通过专业三维CAD软件绘制来进行三维建模和采用激光扫描来进行三维建模。两种方法中采用激光扫描来进行三维建模的精度更高，且两种方法均为目前流行的方案。如果针对建筑楼层进行覆盖率计算，可以直接获取建筑施工CAD图纸，通过各类三维建模软件，如Revit、3dMax等进行三维建模。如果针对复杂环境，如包含各类家具等，可以采用激光扫描进行三维建模。本实施例根据监控区域的具体情况选用合适的方法来进行整个监控区域的三维建模。完成整个监控区域的三维建模后，还需要对摄像机进行三维建模。摄像机的三维重建则较为简单，一般通过向设计厂商直接获取三维模型或者通过CAD图纸手工进行摄像机的三维建模。摄像机完成三维建模后生成与该摄像机对应的虚拟摄像机，虚拟摄像机可以高度仿真真实摄像机，在虚拟三维模型中摄录虚拟环境生成图像，并且可以观察虚拟摄像机的可见范围。将各种不同型号的摄像机通过三维建模生成相应型号的虚拟摄像机，然后将所有不同型号的虚拟摄像机保存到摄像机模型库中。
本实施例完成整个监控区域和摄像机的三维建模后，根据选定的摄像机点位在虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点。首先根据不同点位的监控需求从摄像机模型库中选取相应型号的虚拟摄像机进行布点，然后在虚拟三维模型中调整虚拟摄像机的位置，旋转虚拟摄像机的底座或机身，调节虚拟摄像机的焦距，使每个虚拟摄像机的监控范围满足需求。
本实施例在虚拟三维模型中完成虚拟摄像机的布点后，计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积，具体方法如下：
首先，利用GPU渲染计算，将虚拟摄像机的输出图像转换为带深度信息的深度图。深度图中的每一个像素点都记录了虚拟三维模型中该像素点对应的空间点与虚拟摄像机之间的距离信息，该距离信息以像素点的像素值(R,G,B)来表现，为了信息记录的方便，在深度图中R＝G＝B。将虚拟摄像机的输出图像转换为深度图时会得到深度图中每个像素点的像素值(R,G,B)。
然后，将深度图中的所有像素点转换为虚拟三维模型中的空间点，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云。
本实施例深度图中的像素点X对应的虚拟三维模型中的空间点为A点，虚拟摄像机与虚拟三维模型中的空间点A的位置关系如图2所示，图中空间点A在虚拟三维模型中的三维空间坐标可以通过如下公式计算得到：
其中，a为空间点A在虚拟三维模型中的三维空间坐标；R为A点对应的像素点的像素值的R分量值，该值通过将虚拟摄像机的输出图像转换为深度图时得到；f为虚拟摄像机对应的真实摄像机的最远可见距离，由选用的摄像机的型号决定，为一个已知的固定值；e为虚拟摄像机对应的真实摄像机的最近可见距离，由选用的摄像机的型号决定，为一个已知的固定值；p为虚拟摄像机所在的位置P在虚拟三维模型中的三维空间坐标，由用户导入，是一个已知值；表示虚拟摄像机所在的位置P到空间点A的向量，因此当已知虚拟摄像机的位置、方向以及深度图中像素点X的坐标，可以通过这两个框架方便的获得
通过上述方法，计算出深度图中每个像素点对应的空间点的三维空间坐标，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云。
需要说明的是，深度图的分辨率越高，包含的像素越多，则输出的点云中的空间点越密集，计算得到的覆盖面积就越准确，因此本发明采用的深度图分辨率均大于等于1080P。
由于离散的点云是无法进行面积计算的，因此本实施例对点云中的相邻点进行三角面片处理。对于一个由m×n个像素点组成的深度图，会生成一个m×n个空间点组成的点云，在m×n个空间点组成的点云中以四个邻接的空间点为一组进行分割，并将四个邻接的空间点分割成两个相邻的三角形，如图3所示，四个邻接的空间点组成的三角面片可表示为：
Triangle1表示两个相邻三角形中的第一个三角形，Triangle2表示两个相邻三角形中的第二个三角形，A(u,v)表示点云中长度轴向上第u个、宽度轴向上第v个空间点，m为点云的长度轴向上空间点的数量，n为点云的宽度轴向上空间点的数量。
由于将虚拟摄像机的输出图像转换为深度图时，并不会过滤深度图中那些小于虚拟摄像机最小可见距离e，大于虚拟摄像机最大可见距离f的像素点，本实施例需要将这些无效像素点对应的空间点所在的三角面片过滤掉，否则这些无效三角片面的面积会大大增加虚拟摄像机的覆盖面积。本实施例遍历深度图中的所有像素点，判断像素点的像素值的R分量值是否满足R≤0或R≥255，如果R≤0或R≥255，则删除该像素点对应的空间点所在的三角面片。
本实施例通过三角面片筛选，剔除无效三角面片后，遍历所有有效的三角面片，利用海伦公式累加计算得出所有三角面片的面积之和，即为单个虚拟摄像机的监控覆盖面积：
其中，k为有效三角面片的个数；Si为第i个三角面片的面积；a、b、c分别为三角面片的三个边长，通过三角面片中三个空间点的三维空间坐标计算得到；p为三角面片的半周长，通过三角面片的三个边长a、b、c计算得到。本实施例通过上述方法计算出每个虚拟摄像机的监控覆盖面积。
步骤S2、计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积。
本实施例在进行虚拟摄像机布点时，虚拟摄像机之间可能存在交叉覆盖的情况，因此在计算所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积时，需要减去这部分交叉覆盖的面积。计算虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积的具体方法如下：
通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面；
在所有虚拟摄像机中，选定一台虚拟摄像机，计算出该虚拟摄像机与其他虚拟摄像机之间的三维实体曲面重合部分的面积，直至计算出所有虚拟摄像机和其他虚拟摄像机的三维实体曲面重合部分的面积，并将所有的三维实体曲面重合部分的面积相加得到虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积；
将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积。
即，首先将每台虚拟摄像机的监控覆盖面进行三角面片的可视化为三维实体曲面，即通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面。
本实施例假设虚拟摄像机的总数为k′，且虚拟摄像机的编号为1～k′，遍历所有的虚拟摄像机，选定虚拟摄像机i′，查询虚拟摄像机i′与其他虚拟摄像机j′之间的三维实体曲面是否存在重合的部分，如果不存在重合部分，则跳过该虚拟摄像机，如果存在重合的部分，则计算出重合部分的面积，该重合部分的面积即虚拟摄像机i′与虚拟摄像机j′的交叉覆盖面积。其中，1≤i′≤k′-1，i＜j′≤k′。
本实施例在计算某台虚拟摄像机j′与选定的虚拟摄像机i′的交叉覆盖面积时，采用和步骤S1中计算单个虚拟摄像机的监控覆盖面积相同的方法。在步骤S1中，计算虚拟摄像机i′的监控覆盖面积是对虚拟摄像机i′的深度图进行计算，而在计算交叉覆盖面积时。对于虚拟摄像机i′与虚拟摄像机j′的交叉覆盖面积，是针对它们三维实体曲面的重合部分进行计算，即将虚拟摄像机j′的输出图像转换为深度图时，深度图的计算对象并不是虚拟三维模型中所有的三维物体，而是选定的虚拟摄像机i′生成的三维实体曲面，转化后得到的即为虚拟摄像机i′与虚拟虚拟摄像机j′的三维实体曲面的重合部分。然后对三维实体曲面的重合部分的点云进行三角面片化，并进行三角面片的筛选，剔除无效的三角面片，计算出所有三角面片的面积之和，该计算出的所有三角面片的面积之和为虚拟摄像机i′与虚拟摄像机j′的交叉覆盖面积。
将所有虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积就得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积。
步骤S3、计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率。
由于本实施例的虚拟三维模型是由整个监控区域通过三维建模生成的，因此可以通过三维建模软件直接获取虚拟三维模型的表面积，该表面积就是整个监控区域的总面积。从而可以计算出视频监控覆盖率为：
其中，Farea为视频监控覆盖率，Scover虚拟摄像机的监控覆盖总面积，Scross为虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，Sarea表示整个监控区域的总面积。
需要说明的是，本实施例在完成视频监控覆盖率的计算后，还可以根据用户对视频监控覆盖率的要求，如果未达到设定的视频监控覆盖率，则调整虚拟摄像机布点的位置、虚拟摄像机的监控视角、虚拟摄像机的焦距等，例如对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，进一步优化整个监控区域虚拟摄像机的布点，提高整个监控区域的视频监控覆盖率。在调整过程中，视频监控覆盖率会进行实时计算更新，以进一步指导虚拟摄像机的布点方案调整。
本实施例在视频监控覆盖率满足用户的需求后，还可以导出所有虚拟摄像机的布点信息，包括每个虚拟摄像机的位置、支架型号、虚拟摄像机的视角方向和焦距等信息，用于指导现场真实摄像机的布点施工，提高现场真实摄像机布点的准确性和现场施工的效率。
如图4所示，本实施例还提出了一种视频监控的覆盖率计算装置，包括：
虚拟摄像机覆盖面积计算模块，用于根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积；
覆盖总面积计算模块，用于计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
视频监控覆盖率计算模块，用于计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率。
本实施例虚拟摄像机覆盖面积计算模块根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积，执行如下操作：
将虚拟摄像机的输出图像转换为由带深度信息的像素点组成的深度图，所述深度信息为虚拟三维模型中该像素点对应的空间点与虚拟摄像机之间的距离信息；
将深度图中的所有像素点转换为虚拟三维模型中的空间点，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云；
将离散的点云进行三角面片化，并进行三角面片的筛选，剔除无效的三角面片；
计算出所有三角面片的面积之和，得到单个虚拟摄像机的监控覆盖面积。
本实施例将离散的点云进行三角面片化，包括：
将点云以四个邻接的空间点为一组进行分割；
将四个邻接的空间点分割成两个相邻的三角形，四个邻接的空间点组成的三角面片可表示为：
其中，Triangle1表示两个相邻三角形中的第一个三角形，Triangle2表示两个相邻三角形中的第二个三角形，A(u,v)表示点云中长度轴向上第u个、宽度轴向上第v个空间点，m为点云的长度轴向上空间点的数量，n为点云的宽度轴向上空间点的数量；
本实施例虚拟摄像机覆盖面积计算模块计算出所有三角面片的面积之和，执行如下操作：
遍历所有有效的三角面片，利用海伦公式累加计算得出所有有效的三角面片的面积之和，即为单个虚拟摄像机的监控覆盖面积：
其中，k为有效三角面片的个数；Si为第i个三角面片的面积；a、b、c分别为三角面片的三个边长，通过三角面片中三个空间点的三维空间坐标计算得到；p为三角面片的半周长，通过三角面片的三个边长a、b、c计算得到。
本实施例覆盖总面积计算模块计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积，执行如下操作：
通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面；
在所有虚拟摄像机中，选定一台虚拟摄像机，计算出该虚拟摄像机与其他虚拟摄像机之间的三维实体曲面重合部分的面积，直至计算出所有虚拟摄像机和其他虚拟摄像机的三维实体曲面重合部分的面积，并将所有的三维实体曲面重合部分的面积相加得到虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积；
将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
本实施例视频监控覆盖率计算模块计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率，执行如下操作：
通过三维建模软件直接获取虚拟三维模型的表面积，得到的虚拟三维模型的表面积就是整个监控区域的总面积，从而可以计算出视频监控覆盖率为：
其中，Farea为视频监控覆盖率，Scover虚拟摄像机的监控覆盖总面积，Scross为虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，Sarea表示整个监控区域的总面积。
本实施例还提出了一种视频监控的布点方法，如图5所示，包括步骤：
F1、在监控区域对应的虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点；
F2、计算出视频监控覆盖率；
F3、比较计算出的视频监控覆盖率是否大于或等于设定的视频监控覆盖率，若是，则输出监控布点信息；否则，对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，返回步骤F2根据布点调整后的虚拟摄像机的布点情况重新计算视频监控覆盖率。
容易理解的是，本实施例步骤F2的视频监控的覆盖率计算方法如图1所示，这里不再赘述。
与上述图5的方法对应地，本实施例还提出了一种视频监控的布点系统，如图6所示，该布点系统包括虚拟布点装置，视频监控的覆盖率计算装置，以及调整装置，其中：
虚拟布点装置，用于在监控区域对应的虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点；
调整装置，用于比较视频监控的覆盖率计算装置计算出的视频监控覆盖率是否大于或等于设定的视频监控覆盖率，若是，则输出监控布点信息；否则，通过虚拟布点装置对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，然后采用所述视频监控的覆盖率计算装置根据布点调整后的虚拟摄像机的布点情况重新计算视频监控覆盖率后再进行比较，直到布点调整后的视频监控覆盖率大于或等于设定的视频监控覆盖率，输出监控布点信息。
容易理解的是，本实施例布点系统的视频监控的覆盖率计算装置如图4所示，调整装置在视频监控的覆盖率计算装置计算出的视频监控覆盖率大于或等于设定的视频监控覆盖率时，输出监控布点信息，否则就由虚拟布点装置对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，然后将布点信息输入到视频监控的覆盖率计算装置重新计算覆盖率，计算好后再输入到调整装置，直到布点调整后的视频监控覆盖率大于或等于设定的视频监控覆盖率，输出监控布点信息，这里不再赘述。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种视频监控的覆盖率计算方法，其特征在于，所述视频监控的覆盖率计算方法，包括：
根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积；
计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率；
所述根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积，包括：
将虚拟摄像机的输出图像转换为由带深度信息的像素点组成的深度图，所述深度信息为虚拟三维模型中该像素点对应的空间点与虚拟摄像机之间的距离信息；
将深度图中的所有像素点转换为虚拟三维模型中的空间点，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云；
将离散的点云进行三角面片化，并进行三角面片的筛选，剔除无效的三角面片；
计算出所有三角面片的面积之和，得到单个虚拟摄像机的监控覆盖面积。
2.根据权利要求1所述的视频监控的覆盖率计算方法，其特征在于，所述将离散的点云进行三角面片化，包括：
将点云以四个邻接的空间点为一组进行分割；
将四个邻接的空间点分割成两个相邻的三角形，四个邻接的空间点组成的三角面片表示为：
其中，Triangle1表示两个相邻三角形中的第一个三角形，Triangle2表示两个相邻三角形中的第二个三角形，A(u,v)表示点云中长度轴向上第u个、宽度轴向上第v个空间点，m为点云的长度轴向上空间点的数量，n为点云的宽度轴向上空间点的数量；
所述计算出所有三角面片的面积之和，包括：
遍历所有有效的三角面片，利用海伦公式累加计算得出所有有效的三角面片的面积之和，即为单个虚拟摄像机的监控覆盖面积：
其中，k为有效三角面片的个数；Si为第i个三角面片的面积；a、b、c分别为三角面片的三个边长，通过三角面片中三个空间点的三维空间坐标计算得到；p为三角面片的半周长，通过三角面片的三个边长a、b、c计算得到。
3.根据权利要求1所述的视频监控的覆盖率计算方法，其特征在于，所述计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积，包括：
通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面；
在所有虚拟摄像机中，选定一台虚拟摄像机，计算出该虚拟摄像机与其他虚拟摄像机之间的三维实体曲面重合部分的面积，直至计算出所有虚拟摄像机和其他虚拟摄像机的三维实体曲面重合部分的面积，并将所有的三维实体曲面重合部分的面积相加得到虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积；
将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
所述计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率，包括：
通过三维建模软件直接获取虚拟三维模型的表面积，得到的虚拟三维模型的表面积就是整个监控区域的总面积，从而计算出视频监控覆盖率为：
其中，Farea为视频监控覆盖率，Scover虚拟摄像机的监控覆盖总面积，Scross为虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，Sarea表示整个监控区域的总面积。
4.一种视频监控的布点方法，其特征在于，所述视频监控的布点包括：
步骤1、在监控区域对应的虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点；
步骤2、根据权利要求1-3中任一权利要求所述的视频监控的覆盖率计算方法计算出视频监控覆盖率；
步骤3、比较计算出的视频监控覆盖率是否大于或等于设定的视频监控覆盖率，若是，则输出监控布点信息；否则，对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，返回步骤2根据布点调整后的虚拟摄像机的布点情况重新计算视频监控覆盖率。
5.一种视频监控的覆盖率计算装置，其特征在于，所述视频监控的覆盖率计算装置，包括：
虚拟摄像机覆盖面积计算模块，用于根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积；
覆盖总面积计算模块，用于计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
视频监控覆盖率计算模块，用于计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率；
所述虚拟摄像机覆盖面积计算模块根据虚拟摄像机在监控区域对应的虚拟三维模型中的布点情况计算出每台虚拟摄像机的监控覆盖面积，执行如下操作：
将虚拟摄像机的输出图像转换为由带深度信息的像素点组成的深度图，所述深度信息为虚拟三维模型中该像素点对应的空间点与虚拟摄像机之间的距离信息；
将深度图中的所有像素点转换为虚拟三维模型中的空间点，输出由深度图中所有像素点转换得到的空间点组成的点云；
将离散的点云进行三角面片化，并进行三角面片的筛选，剔除无效的三角面片；
计算出所有三角面片的面积之和，得到单个虚拟摄像机的监控覆盖面积。
6.根据权利要求5所述的视频监控的覆盖率计算装置，其特征在于，所述虚拟摄像机覆盖面积计算模块将离散的点云进行三角面片化，执行如下操作：
将点云以四个邻接的空间点为一组进行分割；
将四个邻接的空间点分割成两个相邻的三角形，四个邻接的空间点组成的三角面片表示为：
其中，Triangle1表示两个相邻三角形中的第一个三角形，Triangle2表示两个相邻三角形中的第二个三角形，A(u,v)表示点云中长度轴向上第u个、宽度轴向上第v个空间点，m为点云的长度轴向上空间点的数量，n为点云的宽度轴向上空间点的数量；
所述虚拟摄像机覆盖面积计算模块计算出所有三角面片的面积之和，执行如下操作：
遍历所有有效的三角面片，利用海伦公式累加计算得出所有有效的三角面片的面积之和，即为单个虚拟摄像机的监控覆盖面积：
其中，k为有效三角面片的个数；Si为第i个三角面片的面积；a、b、c分别为三角面片的三个边长，通过三角面片中三个空间点的三维空间坐标计算得到；p为三角面片的半周长，通过三角面片的三个边长a、b、c计算得到。
7.根据权利要求5所述的视频监控的覆盖率计算装置，其特征在于，所述覆盖总面积计算模块计算出虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，然后将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积，执行如下操作：
通过空间点的三维空间坐标值将每台虚拟摄像机对应的点云转化为虚拟三维模型中可见的三维实体曲面；
在所有虚拟摄像机中，选定一台虚拟摄像机，计算出该虚拟摄像机与其他虚拟摄像机之间的三维实体曲面重合部分的面积，直至计算出所有虚拟摄像机和其他虚拟摄像机的三维实体曲面重合部分的面积，并将所有的三维实体曲面重合部分的面积相加得到虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积；
将每台虚拟摄像机的监控覆盖面积相加再减去虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，得到所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积；
所述视频监控覆盖率计算模块计算出整个监控区域的总面积，根据所有虚拟摄像机的监控覆盖总面积和整个监控区域的总面积计算出视频监控覆盖率，执行如下操作：
通过三维建模软件直接获取虚拟三维模型的表面积，得到的虚拟三维模型的表面积就是整个监控区域的总面积，从而计算出视频监控覆盖率为：
其中，Farea为视频监控覆盖率，Scover虚拟摄像机的监控覆盖总面积，Scross为虚拟摄像机之间的交叉覆盖面积，Sarea表示整个监控区域的总面积。
8.一种视频监控的布点系统，其特征在于，所述布点系统包括虚拟布点装置，如权利要求5-7任一权利要求所述的视频监控的覆盖率计算装置，以及调整装置，其中：
所述虚拟布点装置，用于在监控区域对应的虚拟三维模型中进行虚拟摄像机布点；
所述调整装置，用于比较视频监控的覆盖率计算装置计算出的视频监控覆盖率是否大于或等于设定的视频监控覆盖率，若是，则输出监控布点信息；否则，通过虚拟布点装置对交叉覆盖面积大于预设阈值的虚拟摄像机进行布点调整，然后采用所述视频监控的覆盖率计算装置根据布点调整后的虚拟摄像机的布点情况重新计算视频监控覆盖率后再进行比较，直到布点调整后的视频监控覆盖率大于或等于设定的视频监控覆盖率，输出监控布点信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610351583.1A CN106027962B (zh) | 2016-05-24 | 2016-05-24 | 视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610351583.1A CN106027962B (zh) | 2016-05-24 | 2016-05-24 | 视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106027962A CN106027962A (zh) | 2016-10-12 |
| CN106027962B true CN106027962B (zh) | 2019-06-11 |
Family
ID=57094923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610351583.1A Active CN106027962B (zh) | 2016-05-24 | 2016-05-24 | 视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106027962B (zh) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106803926B (zh) * | 2016-12-22 | 2019-05-03 | 南京师范大学 | 一种顾及多种监控任务的视频传感器部署优化方法 |
| CN108174162B (zh) * | 2018-01-05 | 2019-12-31 | 河南大学 | 一种基于签到poi的城市视频监控空间优化方法 |
| CN108537374B (zh) * | 2018-03-30 | 2022-09-16 | 深圳市行健自动化股份有限公司 | 火气系统覆盖率的处理方法 |
| CN110362923B (zh) * | 2019-07-16 | 2021-06-01 | 成都奥伦达科技有限公司 | 基于三维可视域分析的三维监控覆盖率方法及监控安装方法和监控系统 |
| CN111405253B (zh) * | 2020-04-16 | 2022-04-26 | 国网湖南省电力有限公司 | 户外变电站一次设备监视摄像头选点布置方法、系统及介质 |
| CN112583632A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-03-30 | 特斯联科技集团有限公司 | 一种监控场景中摄像机网络拓扑关系估算方法及系统 |
| WO2022118064A1 (en) * | 2020-12-06 | 2022-06-09 | Chain Technology Development Co., Ltd. | System and method of optimal cameras placement and configuration using sparse voxel octree |
| CN112969034B (zh) * | 2021-03-01 | 2023-03-03 | 华雁智能科技(集团)股份有限公司 | 摄像装置布点方案图的验证方法、装置及可读存储介质 |
| CN113076822A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-07-06 | 视云融聚（广州）科技有限公司 | 球型摄像机检测区域识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116934057B (zh) * | 2023-09-15 | 2023-12-08 | 深圳优立全息科技有限公司 | 摄像机布设方法、装置及设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102547107A (zh) * | 2011-11-16 | 2012-07-04 | 浙江工业大学 | 障碍物遮挡环境下的视频传感器监视方向控制方法 |
| CN102867086A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-01-09 | 安科智慧城市技术（中国）有限公司 | 一种监控摄像机的自动部署方法、系统及电子设备 |
| CN104680540A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-06-03 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种用于简单监控对象的摄像机空间覆盖面积获取方法 |
| CN104732565A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-06-24 | 南京森林警察学院 | 一种基于监控范围可视化设计的安防布局绘图方法 |
| CN105050097A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-11-11 | 北京工商大学 | 一种图像传感器网络优化部署方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5523027B2 (ja) * | 2009-09-02 | 2014-06-18 | キヤノン株式会社 | 情報送信装置及び情報送信方法 |
-
2016
- 2016-05-24 CN CN201610351583.1A patent/CN106027962B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102547107A (zh) * | 2011-11-16 | 2012-07-04 | 浙江工业大学 | 障碍物遮挡环境下的视频传感器监视方向控制方法 |
| CN102867086A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-01-09 | 安科智慧城市技术（中国）有限公司 | 一种监控摄像机的自动部署方法、系统及电子设备 |
| CN104680540A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-06-03 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种用于简单监控对象的摄像机空间覆盖面积获取方法 |
| CN104732565A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-06-24 | 南京森林警察学院 | 一种基于监控范围可视化设计的安防布局绘图方法 |
| CN105050097A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-11-11 | 北京工商大学 | 一种图像传感器网络优化部署方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106027962A (zh) | 2016-10-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106027962B (zh) | 视频监控的覆盖率计算方法及装置、布点方法及系统 | |
| Barazzetti et al. | Photogrammetric survey of complex geometries with low-cost software: Application to the ‘G1′ temple in Myson, Vietnam | |
| JP5665872B2 (ja) | リアルタイムレンダリングのための、接続性に依拠した形状最適化 | |
| Lerones et al. | A practical approach to making accurate 3D layouts of interesting cultural heritage sites through digital models | |
| WO2014192316A1 (ja) | モデリング装置、３次元モデル生成装置、モデリング方法、プログラム、レイアウトシミュレータ | |
| CN106097435A (zh) | 一种增强现实拍摄系统及方法 | |
| JP7182976B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
| JP6310149B2 (ja) | 画像生成装置、画像生成システム及び画像生成方法 | |
| KR101867991B1 (ko) | 다관절 오브젝트의 모션 에디팅 방법 및 장치 | |
| CN107657659A (zh) | 基于长方体拟合扫描三维点云的曼哈顿结构建筑物自动建模方法 | |
| CN107170037A (zh) | 一种基于多摄像机的实时三维点云重建方法和系统 | |
| JP5366258B2 (ja) | 大空間カメラ配置における幾何情報に基づく仮想視点画像生成方法およびプログラム | |
| US11097486B2 (en) | System and method of 3D print modeling utilizing a point cloud representation and generating a voxel representation of the point cloud | |
| CN109979002A (zh) | 基于WebGL三维可视化的场景构建系统及方法 | |
| CN105867611A (zh) | 虚拟现实系统中的空间定位方法、装置及系统 | |
| CN102722911B (zh) | 一种OpenGL模型变换的三维坐标获取方法及系统 | |
| CN110503718A (zh) | 三维工程模型轻量化显示方法 | |
| CN108090952A (zh) | 建筑物三维建模方法和装置 | |
| JPWO2019171824A1 (ja) | 撮影装置、撮影方法及び撮影プログラム並びに撮影システム | |
| JP6212398B2 (ja) | 景観定量化装置 | |
| CN109064550A (zh) | 一种人体扫描建模方法 | |
| JP7479793B2 (ja) | 画像処理装置、仮想視点映像を生成するシステム、画像処理装置の制御方法及びプログラム | |
| CN116681854A (zh) | 一种基于目标检测及建筑重构的虚拟城市生成方法和装置 | |
| JPWO2020121406A1 (ja) | ３次元計測装置、移動ロボット、手押し車型移動装置および３次元計測処理方法 | |
| Gore et al. | Photo-modeling for construction site space planning |
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 |