CN108989796A - 一种图像采集设备选择方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图像采集设备选择方法及装置，所述方法包括：确定图像采集设备在每个位置信息下，相对于目标物体的第一安装高度和第一水平距离，根据第一安装高度和第一水平距离，以及图像采集设备的像素尺寸，确定每个位置信息对应的清晰度评价值；如果每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，将图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。由于在本发明实施例中，当每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值时，将图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。避免了由于选择的图像采集设备的型号不合适，导致采集的图像中目标物体的清晰度不能满足要求，进而退换货的问题。

Description

一种图像采集设备选择方法及装置
技术领域
本发明涉及图像监控技术领域，尤其涉及一种图像采集设备选择方法及装置。
背景技术
随着视频监控领域的蓬勃发展，用户对图像中目标物体的清晰度的要求越来越高，用户在选择图像采集设备时，也会将图像清晰度作为首要考虑因素。
现有技术中，用户在选择图像采集设备时，一般是基于销售人员的推荐，来选择图像采集设备的型号。由于用户在购买图像采集设备时，无法直观的知道图像采集设备在安装后实际采集的图像中目标物体的清晰度，很多情况下，用户在之后使用图像采集设备时，会由于选择的图像采集设备的型号不合适，而导致采集的图像中目标物体的清晰度不能满足要求，进而要求退换货，使用户体验大大降低。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像采集设备选择方法及装置，用以解决由于选择的图像采集设备的型号不合适，而导致采集的图像中目标物体的清晰度不能满足要求，进而要求退换货的问题。
本发明实施例提供了一种图像采集设备选择方法，所述方法包括：
针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；
判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
进一步地，所述方法还包括：
将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息，针对所述目标物体区域，确定包含所述目标物体区域在内的监控区域，将所述监控区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，针对每个候选位置信息和每个目标子区域，确定该候选位置信息下的所述图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离，根据所述第二安装高度和第二水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值；
针对所述每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值；如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。
进一步地，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值都达到预设的清晰度阈值之后，将该候选位置信息作为目标位置信息之前，所述方法还包括：
识别清晰度评价值最大的目标子区域，判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，进行后续步骤。
进一步地，所述清晰度评价值包括：
每米物体所拥有的像素数量PPM，或每英尺物体所拥有的像素数量PPI。
进一步地，所述图像采集设备包括：
鱼眼摄像机和普通摄像机。
进一步地，如果所述图像采集设备为普通摄像机，根据安装高度和水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定清晰度评价值包括：
根据预先保存的目标距离，确定所述图像采集设备的每个焦距与所述目标距离的每个第一比值，将所述每个第一比值中的最大值与所述图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值；其中，所述目标距离为根据安装高度和水平距离确定并保存的。
进一步地，如果所述图像采集设备为鱼眼摄像机，根据安装高度和水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定清晰度评价值包括：
根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；其中，第一角度为根据安装高度和水平距离确定并保存的，第二角度为根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定并保存的；
计算所述第二像高与所述第一像高的差值，确定所述差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将所述第三比值与所述图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。
进一步地，所述根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高包括：
如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；
如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则在所述对应关系表中，确定最接近且小于所述第一角度的第三角度和最接近且大于所述第一角度的第四角度，以及最接近且小于所述第二角度的第五角度和最接近且大于所述第二角度的第六角度；基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。
另一方面，本发明实施例提供了一种图像采集设备选择装置，所述装置包括：
确定模块，用于针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；
选择模块，用于判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
进一步地，所述确定模块，还用于将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息，针对所述目标物体区域，确定包含所述目标物体区域在内的监控区域，将所述监控区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，针对每个候选位置信息和每个目标子区域，确定该候选位置信息下的所述图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离，根据所述第二安装高度和第二水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值；针对所述每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值；如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。
进一步地，所述装置还包括：
判断模块，用于识别清晰度评价值最大的目标子区域，判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，触发所述确定模块。
进一步地，如果所述图像采集设备为普通摄像机，所述确定模块，具体用于根据预先保存的目标距离，确定所述图像采集设备的每个焦距与所述目标距离的每个第一比值，将所述每个第一比值中的最大值与所述图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值；其中，所述目标距离为根据安装高度和水平距离确定并保存的。
进一步地，如果所述图像采集设备为鱼眼摄像机，所述确定模块，具体用于根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；其中，第一角度为根据安装高度和水平距离确定并保存的，第二角度为根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定并保存的；计算所述第二像高与所述第一像高的差值，确定所述差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将所述第三比值与所述图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。
进一步地，所述确定模块，具体用于如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则在所述对应关系表中，确定最接近且小于所述第一角度的第三角度和最接近且大于所述第一角度的第四角度，以及最接近且小于所述第二角度的第五角度和最接近且大于所述第二角度的第六角度；基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。
本发明实施例提供了一种图像采集设备选择方法及装置，所述方法包括：针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
由于在本发明实施例中，针对预设的每个位置信息，可以确定出该位置信息对应的清晰度评价值，当每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值时，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。这样就避免了由于选择的图像采集设备的型号不合适，而导致采集的图像中目标物体的清晰度不能满足要求，进而退换货的问题，提高用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的图像采集设备选择过程示意图；
图2为本发明实施例1提供的图像采集设备和被监控物体的相对位置示意图；
图3为本发明实施例提供的图像采集设备装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
图1为本发明实施例提供的图像采集设备选择过程示意图，该过程包括以下步骤：
S101：针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值。
本发明实施例提供的图像采集设备选择方法应用于电子设备，该电子设备可以是PC、个人电脑等设备。
在电子设备中可以预先保存图像采集设备可能安装的位置信息，针对每个位置信息，可以确定出在该位置信息安装的图像采集设备，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离。
图2为图像采集设备和被监控物体的相对位置示意图，在本发明实施例中。图2中的被监控物体区域为目标物体区域，Y1为图像采集设备相对于目标物体区域的第一安装高度，X1为图像采集设备相对于目标物体区域的第一水平距离。
每个图像采集设备都有对应的像素尺寸，电子设备根据确定的第一安装高度和第一水平距离，以及图像采集设备的像素尺寸，可以确定出该位置信息对应的清晰度评价值。例如，根据第一安装高度和第一水平距离，利用勾股定理确定图像采集设备至目标物体区域的距离，将该距离与图像采集设备的像素尺寸的比值作为清晰度评价值。
需要说明的是，在本发明实施例中，不对目标物体区域的数量进行限定。目标物体可以是人、机动车、或者监控场景中的某个区域。
S102：判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
电子设备可以确定出预设的每个位置信息对应的清晰度评价值，在电子设备中保存有预设的清晰度阈值，电子设备将每个位置信息对应的清晰度评价值与预设的清晰度阈值进行大小比较，针对每个位置信息对应的清晰度评价值，判断该位置信息对应的清晰度评价值是否大于预设的清晰度阈值，从而判断出每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果存在，则将图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
而如果不存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，则更换其他型号的图像采集设备，并基于更换后的图像采集设备，重新确定每个位置信息对应的清晰度评价值，直至每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，才将存在达到预设的清晰度阈值的清晰度参数值对应的图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
由于在本发明实施例中，针对预设的每个位置信息，可以确定出该位置信息对应的清晰度评价值，当每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值时，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。这样就避免了由于选择的图像采集设备的型号不合适，而导致采集的图像中目标物体的清晰度不能满足要求，进而退换货的问题，提高用户体验。
实施例2：
为了确定目标物体区域中每个部分的清晰度评价值，并且确定图像采集设备的安装位置，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述方法还包括：
将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息，针对所述目标物体区域，确定包含所述目标物体区域在内的监控区域，将所述目标物体区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，针对每个候选位置信息和每个目标子区域，确定该候选位置信息下的所述图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离，根据所述第二安装高度和第二水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值；
针对所述每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值；如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。
电子设备在确定每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值时，将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息。电子设备针对目标物体区域，可以确定包含目标物体区域在内的监控区域，其中，可以将目标物体区域作为监控区域，也可以将目标物体区域进行放大，例如将目标物体区域的每个边界向外延伸设定的距离，从而得到监控区域。将监控区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，其中，可以将监控区域分解为任意形状的目标子区域，较佳的，可以将目标区域分解为正方体或长方体的目标子区域。
针对每个候选位置信息和每个目标子区域，可以确定该候选位置信息下的图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离。以图2为例进行说明，图2中图像采集设备处于某个位置信息，图2中的被监控区域为某个目标子区域，图2中，图像采集设备相对于目标子区域的第二安装高度为Y1，第二水平距离为X1。电子设备根据确定的第二安装高度和第二水平距离，以及图像采集设备的像素尺寸，可以确定出该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值。例如，根据第二安装高度和第二水平距离，利用勾股定理确定图像采集设备至目标子区域的距离，将该距离与图像采集设备的像素尺寸的比值作为清晰度评价值。
针对每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值，如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。下面通过一个例子进行说明。
例如有三个候选位置信息，分别为候选位置信息A、候选位置信息B和候选位置信息C。首先判断候选位置信息A对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值，如果是，将候选位置信息A作为目标位置信息。如果否，判断候选位置信息B对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值，如果是，则将候选位置信息B作为目标位置信息。
另外，为了使确定的目标物体区域的清晰度评价值更准确，可以在确定出每个目标子区域的清晰度评价值后，将每个目标子区域的清晰度评价值的平均值作为目标物体区域的清晰度评价值。
在本发明实施例中，一般在候选位置信息中，是存在满足要求的目标位置信息的。假如在特殊情况下，在候选位置信息中，每个候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值未能都达到预设的清晰度阈值，此时可以针对每个候选位置信息，确定达到预设的清晰度阈值的目标子区域的数量，将最多数量对应的候选位置信息作为目标位置信息。
电子设备在确定目标位置信息后，可以在自身显示屏上显示目标位置信息，用户在之后安装图像采集设备时，直接按照目标位置信息安装即可，不需再反复调整安装位置，使用户安装图像采集设备快捷方便。而且在本发明实施例中，用户可以知道目标物体区域每个部分的清晰度评价值，也就是每个目标子区域的清晰度评价值，提高了用户体验。如果将目标物体区域的每个边界向外延伸设定的距离，从而得到监控区域，那么在实际监控时，即使目标物体存在短距离的移动，只要移动范围在监控区域内，都能够保证目标物体的清晰度满足用户要求。
另外，为了使用户观察每个目标子区域的清晰度评价值更直观，在本发明实施例中，每个目标子区域都有标识信息，例如将监控区域分解得到10个目标子区域，则目标子区域的标识信息可以是1至10。确定每个目标子区域的清晰度评价值之后，还可以以每个目标子区域的标识信息和每个目标子区域的清晰度评价值为坐标轴，绘制清晰度曲线。其中，可以是目标子区域的标识信息为横轴，目标子区域的清晰度评价值为纵轴。也可以是目标子区域的标识信息为纵轴，目标子区域的清晰度评价值为横轴。用户通过观察清晰度曲线，每个目标子区域的清晰度评价值是否达到预设的清晰度阈值一目了然。
实施例3：
为了进一步使确定的目标位置信息更准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值都达到预设的清晰度阈值之后，将该候选位置信息作为目标位置信息之前，所述方法还包括：
识别清晰度评价值最大的目标子区域，判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，进行后续步骤。
对于监控区域，用户有关心的目标子区域，例如目标物体为人，则用户关心的目标子区域可以是人脸区域。针对每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值都达到预设的清晰度阈值之后，可以识别出清晰度评价值最大的目标子区域，然后判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，则将该候选位置信息作为目标位置信息。
例如，候选位置信息A和候选位置信息B对应的每个目标子区域的清晰度评价值都达到预设的清晰度阈值，则，分别判断候选位置信息A和候选位置信息B对应的清晰度评价值最大的目标子区域，是否为用户关心的目标子区域，如果候选位置信息A对应的清晰度评价值最大的目标子区域为用户关心的目标子区域，则将候选位置信息A作为目标位置信息。
由于当清晰度评价值最大的目标子区域为用户关心的目标子区域时，将候选位置信息作为目标位置信息，因此可以使得在目标位置信息安装的图像采集设备，采集的目标物体图像中，用户关心的区域清晰度最高。
在本发明实施例中，所述清晰度评价值包括：
每米物体所拥有的像素数量(pixel per meter，PPM)，或每英尺物体所拥有的像素数量(pixel per inch，PPI)。
所述图像采集设备包括：鱼眼摄像机和普通摄像机。
在下面实施例中，分别对鱼眼摄像机确定清晰度评价值的过程，以及普通摄像机确定清晰度评价值的过程进行说明。
实施例4：
在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，如果所述图像采集设备为普通摄像机，根据安装高度和水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定清晰度评价值包括：
根据预先保存的目标距离，确定所述图像采集设备的每个焦距与所述目标距离的每个第一比值，将所述每个第一比值中的最大值与所述图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值；其中，所述目标距离为根据安装高度和水平距离确定并保存的。
电子设备可以预先根据图像采集设备的安装高度和水平距离，利用勾股定理可以确定出目标距离并保存，根据目标距离，以及图像采集设备支持的焦距范围内的每个焦距，可以确定每个焦距与目标距离的每个第一比值。识别每个第一比值中的最大值，将最大值与图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值。本发明实施例中的清晰度评价值为PPM。
例如，图像采集设备支持的焦距范围内包括的焦距分别为a，b，c，d，e。确定每个焦距与目标距离的每个第一比值，也就是得到5个第一比值，选取5个第一比值中的最大值，将最大值与图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值PPM。
实施例5：
在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，如果所述图像采集设备为鱼眼摄像机，根据安装高度和水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定清晰度评价值包括：
根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；其中，第一角度为根据安装高度和水平距离确定并保存的，第二角度为根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定并保存的；
计算所述第二像高与所述第一像高的差值，确定所述差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将所述第三比值与所述图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。
电子设备可以预先根据图像采集设备的安装高度和水平距离确定第一角度并保存，根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定第二角度并保存。以图2为例，第一角度为B，B＝arctan(X1/Y1)，第二角度为A，A＝arctan((X1+X2)/(YI-Y2))。其中，arctan为反正切函数，X1为水平距离，Y1为安装高度，X2为待确定清晰度评价值的区域的长度，Y2为待确定清晰度评价值的区域的高度。
图像采集设备有对应的角度和像高的对应关系表，例如，某个型号的图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表如下：
电子设备根据预先保存的第一角度、第二角度和图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定第一角度对应的第一像高和第二角度对应的第二像高。以上表为例，如果第一角度为22，则第一像高为0.81，第二角度为35，则第二像高为1.26。
如果图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则可以在对应关系表中确定分别与第一角度和第二角度最接近的角度，然后基于最接近的角度，分别确定第一像高和第二像高。以上表为例，如果第一角度为25.8，则，对应关系表中与第一角度最接近的角度为26，该最接近的角度对应的像高为0.94，即第一角度对应的第一像高为0.94。如果第二角度为44.3，则，对应关系表中与第二角度最接近的角度为44，该最接近的角度对应的像高为1.56，即第二角度对应的第二像高为1.56。
电子设备确定出第一像高和第二像高之后，计算第二像高与第一像高的差值，再计算该差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将第三比值与图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。本发明实施例中的清晰度评价值为PPM。
实施例6：
为了使确定第一像高和第二像高更准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高包括：
如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；
如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则在所述对应关系表中，确定最接近且小于所述第一角度的第三角度和最接近且大于所述第一角度的第四角度，以及最接近且小于所述第二角度的第五角度和最接近且大于所述第二角度的第六角度；基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。
电子设备在确定第一角度对应的第一像高和第二角度对应的第二像高时，首先判断图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，是否存在第一角度和第二角度，如果存在，则根据对应关系表，分别确定第一角度对应的第一像高和第二角度对应的第二像高。
而如果对应关系表中不存在第一角度和第二角度时，首先，在对应关系表中，确定最接近且小于第一角度的第三角度和最接近且大于第一角度的第四角度，并根据对应关系表，分别确定第三角度对应的第三像高和第四角度对应的第四像高。然后根据第一角度、第三角度、第四角度、以及第三角度对应的第三像高、第四角度对应的第四像高，采用线性插值算法，确定第一角度对应的第一像高。
具体的，可以采用下述公式确定第一角度对应的第一像高：
式中，HBH为第四像高，HBL为第三像高，GBH为第四角度，GBL为第三角度，B为第一角度。
同样的，在确定第二角度对应的第二像高时，首先，在对应关系表中，确定最接近且小于第二角度的第五角度和最接近且大于第二角度的第六角度，并根据对应关系表，分别确定第五角度对应的第五像高和第六角度对应的第六像高。然后根据第二角度、第五角度、第六角度、以及第五角度对应的第五像高、第六角度对应的第六像高，采用线性插值算法，确定第二角度对应的第二像高。
具体的，可以采用下述公式确定第二角度对应的第二像高：
式中，HAH为第六像高，HAL为第五像高，GAH为第六角度，GAL为第五角度，A为第二角度。
由于在本发明实施例中，如果图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定第一角度对应的第一像高和第二角度对应的第二像高；如果图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据对应关系表，确定最接近且小于第一角度的第三角度和最接近且大于第一角度的第四角度，以及最接近且小于第二角度的第五角度和最接近且大于第二角度的第六角度，然后基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。因此使得确定的第一像高和第二像高更准确。
图3为本发明实施例提供的图像采集设备选择装置结构示意图，该装置包括：
确定模块31，用于针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；
选择模块32，用于判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
所述确定模块31，还用于将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息，针对所述目标物体区域，确定包含所述目标物体区域在内的监控区域，将所述监控区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，针对每个候选位置信息和每个目标子区域，确定该候选位置信息下的所述图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离，根据所述第二安装高度和第二水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值；针对所述每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值；如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。
所述装置还包括：
判断模块33，用于识别清晰度评价值最大的目标子区域，判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，触发所述确定模块31。
如果所述图像采集设备为普通摄像机，所述确定模块31，具体用于根据预先保存的目标距离，确定所述图像采集设备的每个焦距与所述目标距离的每个第一比值，将所述每个第一比值中的最大值与所述图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值；其中，所述目标距离为根据安装高度和水平距离确定并保存的。
如果所述图像采集设备为鱼眼摄像机，所述确定模块31，具体用于根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；其中，第一角度为根据安装高度和水平距离确定并保存的，第二角度为根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定并保存的；计算所述第二像高与所述第一像高的差值，确定所述差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将所述第三比值与所述图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。
所述确定模块31，具体用于如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则在所述对应关系表中，确定最接近且小于所述第一角度的第三角度和最接近且大于所述第一角度的第四角度，以及最接近且小于所述第二角度的第五角度和最接近且大于所述第二角度的第六角度；基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。
本发明实施例提供了一种图像采集设备选择方法及装置，所述方法包括：针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。由于在本发明实施例中，针对预设的每个位置信息，可以确定出该位置信息对应的清晰度评价值，当每个位置信息对应的清晰度评价值中，存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值时，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。这样就避免了由于选择的图像采集设备的型号不合适，而导致采集的图像中目标物体的清晰度不能满足要求，进而退换货的问题，提高用户体验。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种图像采集设备选择方法，其特征在于，所述方法包括：
针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；
判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息，针对所述目标物体区域，确定包含所述目标物体区域在内的监控区域，将所述监控区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，针对每个候选位置信息和每个目标子区域，确定该候选位置信息下的所述图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离，根据所述第二安装高度和第二水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值；
针对所述每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值；如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值都达到预设的清晰度阈值之后，将该候选位置信息作为目标位置信息之前，所述方法还包括：
识别清晰度评价值最大的目标子区域，判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，进行后续步骤。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述清晰度评价值包括：
每米物体所拥有的像素数量PPM，或每英尺物体所拥有的像素数量PPI。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述图像采集设备包括：
鱼眼摄像机和普通摄像机。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，如果所述图像采集设备为普通摄像机，根据安装高度和水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定清晰度评价值包括：
根据预先保存的目标距离，确定所述图像采集设备的每个焦距与所述目标距离的每个第一比值，将所述每个第一比值中的最大值与所述图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值；其中，所述目标距离为根据安装高度和水平距离确定并保存的。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，如果所述图像采集设备为鱼眼摄像机，根据安装高度和水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定清晰度评价值包括：
根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；其中，第一角度为根据安装高度和水平距离确定并保存的，第二角度为根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定并保存的；
计算所述第二像高与所述第一像高的差值，确定所述差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将所述第三比值与所述图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高包括：
如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；
如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则在所述对应关系表中，确定最接近且小于所述第一角度的第三角度和最接近且大于所述第一角度的第四角度，以及最接近且小于所述第二角度的第五角度和最接近且大于所述第二角度的第六角度；基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。
9.一种图像采集设备选择装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于针对预设的每个位置信息，确定图像采集设备在该位置信息下，相对于目标物体区域的第一安装高度和第一水平距离，根据所述第一安装高度和第一水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该位置信息对应的清晰度评价值；
选择模块，用于判断每个位置信息对应的清晰度评价值中，是否存在达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值，如果是，将所述图像采集设备作为选择的目标图像采集设备。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于将达到预设的清晰度阈值的清晰度评价值对应的位置信息作为候选位置信息，针对所述目标物体区域，确定包含所述目标物体区域在内的监控区域，将所述监控区域按照预设的规则进行分解，得到多个目标子区域，针对每个候选位置信息和每个目标子区域，确定该候选位置信息下的所述图像采集设备相对于该目标子区域的第二安装高度和第二水平距离，根据所述第二安装高度和第二水平距离，以及所述图像采集设备的像素尺寸，确定该候选位置信息下该目标子区域的清晰度评价值；针对所述每个候选位置信息，判断该候选位置信息对应的每个目标子区域的清晰度评价值是否都达到预设的清晰度阈值；如果是，将该候选位置信息作为目标位置信息。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
判断模块，用于识别清晰度评价值最大的目标子区域，判断该目标子区域是否为用户关心的目标子区域，如果是，触发所述确定模块。
12.如权利要求9或10所述的装置，其特征在于，如果所述图像采集设备为普通摄像机，所述确定模块，具体用于根据预先保存的目标距离，确定所述图像采集设备的每个焦距与所述目标距离的每个第一比值，将所述每个第一比值中的最大值与所述图像采集设备的像素尺寸的第二比值作为清晰度评价值；其中，所述目标距离为根据安装高度和水平距离确定并保存的。
13.如权利要求9或10所述的装置，其特征在于，如果所述图像采集设备为鱼眼摄像机，所述确定模块，具体用于根据预先保存的第一角度、第二角度和所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；其中，第一角度为根据安装高度和水平距离确定并保存的，第二角度为根据安装高度、水平距离以及待确定清晰度评价值的区域的长度和高度确定并保存的；计算所述第二像高与所述第一像高的差值，确定所述差值与待确定清晰度评价值的区域的长度的第三比值，将所述第三比值与所述图像采集设备的像素尺寸的第四比值作为清晰度评价值。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，存在预先保存的第一角度和第二角度，则根据所述对应关系表，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高；如果所述图像采集设备对应的角度和像高的对应关系表中，不存在预先保存的第一角度和第二角度，则在所述对应关系表中，确定最接近且小于所述第一角度的第三角度和最接近且大于所述第一角度的第四角度，以及最接近且小于所述第二角度的第五角度和最接近且大于所述第二角度的第六角度；基于确定出的角度和对应的像高，采用线性插值算法，分别确定所述第一角度对应的第一像高和所述第二角度对应的第二像高。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020030081A1 (en) * 2018-08-09 2020-02-13 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Method and system for selecting an image acquisition device
CN110896462A (zh) * 2019-12-10 2020-03-20 云粒智慧科技有限公司 一种视频监控集群的控制方法、装置、设备及存储介质
CN111314598A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 安讯士有限公司 用于辅助摄像机倾斜角调整的方法
CN113159022A (zh) * 2021-03-12 2021-07-23 杭州海康威视系统技术有限公司 一种关联关系的确定方法和装置、存储介质

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109993143B (zh) * 2019-04-10 2021-09-17 北京旷视科技有限公司 图像采集设备的安装方法、装置、电子设备及存储介质
CN112668505A (zh) * 2020-12-30 2021-04-16 北京百度网讯科技有限公司 基于路侧相机的外参的三维感知信息获取方法和路侧设备
CN113344906B (zh) * 2021-06-29 2024-04-23 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同中相机评估方法、装置、路侧设备和云控平台
CN113505685A (zh) * 2021-07-06 2021-10-15 浙江大华技术股份有限公司 监控设备安装定位方法、装置、电子设备、存储介质
CN116384717B (zh) * 2023-06-06 2023-08-22 武汉南北极测绘地理信息有限公司 一种土地利用规划勘察项目测绘数据采集分析系统

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100259539A1 (en) * 2005-07-21 2010-10-14 Nikolaos Papanikolopoulos Camera placement and virtual-scene construction for observability and activity recognition
US7726394B2 (en) * 2007-10-22 2010-06-01 Frank's International, Inc. Stabilizer for pipe handling equipment
TW201203130A (en) * 2010-07-05 2012-01-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd System for correcting image and correcting method thereof
JP5588812B2 (ja) * 2010-09-30 2014-09-10 日立オートモティブシステムズ株式会社 画像処理装置及びそれを用いた撮像装置
JP5727207B2 (ja) * 2010-12-10 2015-06-03 セコム株式会社 画像監視装置
JP5843454B2 (ja) * 2011-03-15 2016-01-13 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US8934017B2 (en) * 2011-06-01 2015-01-13 Honeywell International Inc. System and method for automatic camera placement
CN102404602A (zh) * 2011-09-23 2012-04-04 浙江工业大学 一种基于清晰度测试卡的摄像机清晰度检测方法
CN104160700B (zh) * 2012-06-28 2016-09-14 日本电气株式会社 相机位置姿态评估设备和相机位置姿态评估方法
EP2835792B1 (en) * 2013-08-07 2016-10-05 Axis AB Method and system for selecting position and orientation for a monitoring camera
JP6174968B2 (ja) * 2013-10-29 2017-08-02 セコム株式会社 撮像シミュレーション装置
CN105451009B (zh) * 2014-06-13 2017-12-29 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法及电子设备
CN104853096B (zh) * 2015-04-30 2018-03-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种基于旋转摄像头的拍摄参数的确定方法及终端
JP6603094B2 (ja) * 2015-10-20 2019-11-06 クラリオン株式会社 キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、及び、キャリブレーションプログラム
CN105678839A (zh) 2015-12-30 2016-06-15 天津德勤和创科技发展有限公司 基于计算机三维场景模拟技术的安防设备分布设计方法
JP6759680B2 (ja) * 2016-04-26 2020-09-23 ソニー株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、および、プログラム
CN107465912A (zh) * 2016-06-03 2017-12-12 中兴通讯股份有限公司 一种成像差异检测方法和装置
US10237493B2 (en) 2016-08-09 2019-03-19 Shenzhen Realis Multimedia Technology Co., Ltd Camera configuration method and apparatus
CN106657982B (zh) * 2016-11-16 2018-10-30 信利光电股份有限公司 一种摄像模组图像清晰度校准方法及装置
CN106686375B (zh) * 2016-12-20 2019-08-16 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种摄像头超焦距的计算方法及系统
CN106951583B (zh) 2017-02-08 2021-02-26 中国建筑第八工程局有限公司 基于bim技术对施工现场监控摄像头虚拟布置的方法
JP7018566B2 (ja) * 2017-04-28 2022-02-14 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 撮像装置、画像処理方法及びプログラム
CN107197148A (zh) * 2017-06-14 2017-09-22 深圳传音通讯有限公司 拍摄方法、装置及电子设备
CN107505611B (zh) 2017-08-09 2020-05-19 武汉华之洋科技有限公司 舰船光电侦察设备视频距离估算实时修正方法
CN107592466B (zh) * 2017-10-13 2020-04-24 维沃移动通信有限公司 一种拍照方法及移动终端
CN108989796A (zh) 2018-08-09 2018-12-11 浙江大华技术股份有限公司 一种图像采集设备选择方法及装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020030081A1 (en) * 2018-08-09 2020-02-13 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Method and system for selecting an image acquisition device
CN111314598A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 安讯士有限公司 用于辅助摄像机倾斜角调整的方法
CN111314598B (zh) * 2018-12-12 2022-04-29 安讯士有限公司 用于辅助摄像机倾斜角调整的方法
CN110896462A (zh) * 2019-12-10 2020-03-20 云粒智慧科技有限公司 一种视频监控集群的控制方法、装置、设备及存储介质
CN113159022A (zh) * 2021-03-12 2021-07-23 杭州海康威视系统技术有限公司 一种关联关系的确定方法和装置、存储介质

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