CN110443123A - 一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法 - Google Patents

一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110443123A
CN110443123A CN201910562522.3A CN201910562522A CN110443123A CN 110443123 A CN110443123 A CN 110443123A CN 201910562522 A CN201910562522 A CN 201910562522A CN 110443123 A CN110443123 A CN 110443123A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
module
power equipment
images
crusing robot
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.)
Pending
Application number
CN201910562522.3A
Other languages
English (en)
Inventor
李煜煌
何程
金伟
孙潍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yunnan Zhaoxun Technology Co Ltd
Original Assignee
Yunnan Zhaoxun Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yunnan Zhaoxun Technology Co Ltd filed Critical Yunnan Zhaoxun Technology Co Ltd
Priority to CN201910562522.3A priority Critical patent/CN110443123A/zh
Publication of CN110443123A publication Critical patent/CN110443123A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images

Abstract

本发明涉及一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法，属于电力设备巡检机器人技术领域。该系统包括安装在电力设备巡检机器人上的拍摄设备、拍摄控制模块、视觉特征识别模块、3D建模模块、景深计算模块和图像优化模块；拍摄设备分别与拍摄控制模块、视觉特征识别模块相连；视觉特征识别模块、3D建模模块、景深计算模块和图像优化模块顺序连接；本系统可以实现一次运行采集多个设备图像和/或影像数据的功能，从而大大缩短电力设备机器人巡检的时间，提高巡检效率；同时，由于本系统拍摄位置精度要求低于传统拍摄技术，能够显著降低变电站等电力生产环境为巡检机器人能够运行而进行改造施工的技术难度，降低改造成本。

Description

一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法
技术领域
本发明属于电力设备巡检机器人技术领域，特别属于电力设备巡检机器人图像、视频采集领域，具体涉及一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法，尤其涉及一种基于连续拍摄及3D建模技术的电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法。
背景技术
电力设备巡检机器人，由于其巡检覆盖范围广、检测精度高、可监控设备类型丰富、易实现自动巡检等优点，已经在电力行业中各个生产环境（如变电站、电缆沟等）得到广泛应用，特别是在变电站、电缆沟等存在人员安全风险或人员难以进入的场地，利用巡检机器人代替传统的人工巡检，主要用于代替人工采集电力设备的图像、影像、声音、温度等数据。
其中，针对采集图像和影像数据，目前主流技术是使用普通高清摄像头进行拍摄，巡检机器人需要精确运动到采集数据设备的附近指定位置，精准调整摄像头位置、高度和角度，并以待采集设备读数界面为摄像头镜头焦点，调整摄像头光学参数，以保证拍摄的设备图像和影像的清晰。每采集一个设备的数据，就需要移动、调焦、拍摄一次，由于每个设备到摄像头的距离、角度、焦点不同，无法一次拍摄多个设备的图像和影像，数据采集时间长，效率低。因此如何克服现有技术的不足是目前涂料电力设备巡检机器人图像、视频采集领域亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种基于连续拍摄及3D建模技术的电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法，该方法通过电力设备巡检机器人运行到一个摄像头取景范围能够覆盖可以多个待采集设备的位置，移动拍摄设备镜头，在若干个有微小位置差异的地方拍摄一系列图像帧，再利用计算机视觉算法对这些图像帧进行处理，创建拍摄方向上环境的3D模型，计算各个待采集设备的景深距离参数，用这些参数获取各个待采集设备的清晰图像、影像，以此方式实现瞬时拍摄采集多个设备读数图像和影像数据，缩短数据采集时间，提高巡检效率。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，包括安装在电力设备巡检机器人上的拍摄设备、拍摄控制模块、视觉特征识别模块、3D建模模块、景深计算模块和图像优化模块；
拍摄设备分别与拍摄控制模块、视觉特征识别模块相连；
视觉特征识别模块、3D建模模块、景深计算模块和图像优化模块顺序连接；
拍摄控制模块，用于控制拍摄设备按预定的拍摄参数、角度和次数拍摄一系列图像和/或影像帧；
视觉特征识别模块，用于从拍摄设备获取拍摄一系列图像和/或影像帧，然后从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
3D建模模块，用于计算拍摄设备的3D定位以及视觉特征识别模块识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置；
景深计算模块，用于根据3D建模模块计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
图像优化模块，用于根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
进一步，优选的是，视觉特征识别模块采用神经网络、小波矩特征和分型特征中的一种图像识别算法筛选出视觉特征。
进一步，优选的是，3D建模模块采用光束法平差来计算计算拍摄设备的3D定位以及视觉特征识别模块识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置。
进一步，优选的是，图像优化模块利用马尔科夫随机场来进行图像和/或影像的优化；所述的优化包括渲染和视觉优化。
本发明同时提供一种电力设备巡检机器人图影像采集处理方法，采用上述电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，包括如下步骤：
根据预存的行走路线，将电力设备巡检机器人运行到待采集设备停靠点停靠；
通过拍摄控制模块内预定的拍摄参数、角度和次数控制拍摄设备拍摄一系列图像和/或影像帧；
再利用视觉特征识别模块从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
接着利用3D建模模块计算拍摄设备的3D定位以及视觉特征识别模块（3）识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置，以创建拍摄方向上环境的3D模型；
之后根据3D建模模块计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
其中，所述的一系列图像和/或影像帧为在若干个有微小位置差异的地方拍摄一系列图像帧。
本发明拍摄设备拍摄时，针对同一取景区域，连续快速的对拍摄设备镜头位置和角度进行微调，每一次调整完毕就拍摄一次，连续拍摄若干图像和/或影像帧。
本发明图像优化是利用马尔科夫随机场来进行图像和影像的渲染和视觉优化。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
本发明所提出的一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法，针对变电站内同一待巡检设备区域，连续快速的对拍摄设备镜头位置和角度进行微调，每一次调整完毕拍摄一次，连续拍摄若干图像和/或影像帧，计算出相机3D位置和所有视觉特征在所有帧中的3D位置，以此计算图像和/或影像上每个像素的景深，最后再采用马尔科夫随机场来进行图像和影像的渲染和视觉优化，最终获得拍摄区域内不同位置和景深待采集的清晰图像和影像数据。
传统拍摄技术，必须对每个需要采集图像、影像数据的电力设备独立进行一次对焦和拍摄。本系统可以实现一次运行采集多个设备图像和/或影像数据的功能，从而大大缩短电力设备机器人巡检的时间，提高巡检效率；同时，由于本系统拍摄位置精度要求低于传统拍摄技术，能够显著降低变电站等电力生产环境为巡检机器人能够运行而进行改造施工的技术难度，降低改造成本。
附图说明
图1是电力设备巡检机器人图影像采集处理系统；
其中，1、拍摄设备；2、拍摄控制模块；3、视觉特征识别模块；4、3D建模模块；5、景深计算模块；6、图像优化模块；箭头方向为数据或信号走向；
图2是电力设备巡检机器人图影像采集处理方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。
本技术领域技术人员可以理解的是，本发明中涉及到的相关模块及其实现的功能是在改进后的硬件及其构成的装置、器件或系统上搭载现有技术中常规的计算机软件程序或有关协议就可实现，并非是对现有技术中的计算机软件程序或有关协议进行改进。例如，改进后的计算机硬件系统依然可以通过装载现有的软件操作系统来实现该硬件系统的特定功能。因此，可以理解的是，本发明的创新之处在于对现有技术中硬件模块的改进及其连接组合关系，而非仅仅是对硬件模块中为实现有关功能而搭载的软件或协议的改进。
本技术领域技术人员可以理解的是，本发明中提到的相关模块是用于执行本申请中所述操作、方法、流程中的步骤、措施、方案中的一项或多项的硬件设备。所述硬件设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以采用通用计算机中的已知设备或已知的其他硬件设备。所述通用计算机有存储在其内的程序选择性地激活或重构。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”、“设有”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
实施例1
如图1所示，一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，包括安装在电力设备巡检机器人上的拍摄设备1、拍摄控制模块2、视觉特征识别模块3、3D建模模块4、景深计算模块5和图像优化模块6；
拍摄设备1分别与拍摄控制模块2、视觉特征识别模块3相连；
视觉特征识别模块3、3D建模模块4、景深计算模块5和图像优化模块6顺序连接；
拍摄控制模块2，用于控制拍摄设备1按预定的拍摄参数、角度和次数拍摄一系列图像和/或影像帧；
视觉特征识别模块3，用于从拍摄设备1获取拍摄一系列图像和/或影像帧，然后从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
3D建模模块4，用于计算拍摄设备1的3D定位以及视觉特征识别模块3识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置；
景深计算模块5，用于根据3D建模模块4计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
图像优化模块6，用于根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
如图2所示，一种电力设备巡检机器人图影像采集处理方法，采用本实施例电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，包括如下步骤：
根据预存的行走路线，将电力设备巡检机器人运行到待采集设备停靠点停靠；
通过拍摄控制模块内预定的拍摄参数、角度和次数控制拍摄设备拍摄一系列图像和/或影像帧；
再利用视觉特征识别模块从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
接着利用3D建模模块计算拍摄设备的3D定位以及视觉特征识别模块（3）识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置，以创建拍摄方向上环境的3D模型；
之后根据3D建模模块计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
实施例2
如图1所示，一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，包括安装在电力设备巡检机器人上的拍摄设备1、拍摄控制模块2、视觉特征识别模块3、3D建模模块4、景深计算模块5和图像优化模块6；
拍摄设备1分别与拍摄控制模块2、视觉特征识别模块3相连；
视觉特征识别模块3、3D建模模块4、景深计算模块5和图像优化模块6顺序连接；
拍摄控制模块2，用于控制拍摄设备1按预定的拍摄参数、角度和次数拍摄一系列图像和/或影像帧；
视觉特征识别模块3，用于从拍摄设备1获取拍摄一系列图像和/或影像帧，然后从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
3D建模模块4，用于计算拍摄设备1的3D定位以及视觉特征识别模块3识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置；
景深计算模块5，用于根据3D建模模块4计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
图像优化模块6，用于根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
其中，视觉特征识别模块3采用神经网络、小波矩特征和分型特征中的一种图像识别算法筛选出视觉特征。
3D建模模块4采用光束法平差来计算计算拍摄设备1的3D定位以及视觉特征识别模块3识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置。
图像优化模块6利用马尔科夫随机场来进行图像和/或影像的优化；所述的优化包括渲染和视觉优化。
如图2所示，一种电力设备巡检机器人图影像采集处理方法，采用本实施例电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，包括如下步骤：
根据预存的行走路线，将电力设备巡检机器人运行到待采集设备停靠点停靠；
通过拍摄控制模块内预定的拍摄参数、角度和次数控制拍摄设备拍摄一系列图像和/或影像帧；
再利用视觉特征识别模块从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
接着利用3D建模模块计算拍摄设备的3D定位以及视觉特征识别模块（3）识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置，以创建拍摄方向上环境的3D模型；
之后根据3D建模模块计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，其特征在于，包括安装在电力设备巡检机器人上的拍摄设备（1）、拍摄控制模块（2）、视觉特征识别模块（3）、3D建模模块（4）、景深计算模块（5）和图像优化模块（6）；
拍摄设备（1）分别与拍摄控制模块（2）、视觉特征识别模块（3）相连；
视觉特征识别模块（3）、3D建模模块（4）、景深计算模块（5）和图像优化模块（6）顺序连接；
拍摄控制模块（2），用于控制拍摄设备（1）按预定的拍摄参数、角度和次数拍摄一系列图像和/或影像帧；
视觉特征识别模块（3），用于从拍摄设备（1）获取拍摄一系列图像和/或影像帧，然后从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
3D建模模块（4），用于计算拍摄设备（1）的3D定位以及视觉特征识别模块（3）识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置；
景深计算模块（5），用于根据3D建模模块（4）计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
图像优化模块（6），用于根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
2.根据权利要求1所述的电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，其特征在于，视觉特征识别模块（3）采用神经网络、小波矩特征和分型特征中的一种图像识别算法筛选出视觉特征。
3.根据权利要求1所述的电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，其特征在于，3D建模模块（4）采用光束法平差来计算计算拍摄设备（1）的3D定位以及视觉特征识别模块（3）识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置。
4.根据权利要求1所述的电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，其特征在于，图像优化模块（6）利用马尔科夫随机场来进行图像和/或影像的优化；所述的优化包括渲染和视觉优化。
5.一种电力设备巡检机器人图影像采集处理方法，采用权利要求1~4所述的电力设备巡检机器人图影像采集处理系统，其特征在于，包括如下步骤：
根据预存的行走路线，将电力设备巡检机器人运行到待采集设备停靠点停靠；
通过拍摄控制模块内预定的拍摄参数、角度和次数控制拍摄设备拍摄一系列图像和/或影像帧；
再利用视觉特征识别模块从拍摄得到的一系列图像和/或影像帧中筛选出视觉特征，并识别出待采集设备对象；
接着利用3D建模模块计算拍摄设备的3D定位以及视觉特征识别模块（3）识别出的视觉特性在一系列图像和/或影像帧中的3D位置，以创建拍摄方向上环境的3D模型；
之后根据3D建模模块计算得到的同一个对象在不同图像和/或影像帧中的3D位置，采用三角定位计算一系列图像和/或影像帧上每个像素的景深，从而计算各个待采集设备对象的景深距离参数；
根据各个待采集设备对象的景深距离参数获取各个待采集设备对象的清晰图像和/或影像，之后对获得的图像和/或影像进行优化处理。
CN201910562522.3A 2019-06-26 2019-06-26 一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法 Pending CN110443123A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910562522.3A CN110443123A (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910562522.3A CN110443123A (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110443123A true CN110443123A (zh) 2019-11-12

Family

ID=68428974

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910562522.3A Pending CN110443123A (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110443123A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112462723A (zh) * 2020-12-07 2021-03-09 北京达美盛软件股份有限公司 一种增强现实环境下实时控制及可视化数字工厂的系统
CN117723068A (zh) * 2024-02-08 2024-03-19 清华大学 巡检无人车、视觉定位优化系统、方法、电子设备及介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106934402A (zh) * 2017-03-10 2017-07-07 周艳 室内移动视频跟踪定位辅助拍摄方法和装置
CN109003303A (zh) * 2018-06-15 2018-12-14 四川长虹电器股份有限公司 基于语音和空间物体识别及定位的设备控制方法及装置
CN109343573A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 云南兆讯科技有限责任公司 基于光场拍摄技术的电力设备巡检图影像采集处理系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106934402A (zh) * 2017-03-10 2017-07-07 周艳 室内移动视频跟踪定位辅助拍摄方法和装置
CN109003303A (zh) * 2018-06-15 2018-12-14 四川长虹电器股份有限公司 基于语音和空间物体识别及定位的设备控制方法及装置
CN109343573A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 云南兆讯科技有限责任公司 基于光场拍摄技术的电力设备巡检图影像采集处理系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112462723A (zh) * 2020-12-07 2021-03-09 北京达美盛软件股份有限公司 一种增强现实环境下实时控制及可视化数字工厂的系统
CN112462723B (zh) * 2020-12-07 2021-12-24 北京达美盛软件股份有限公司 一种增强现实环境下实时控制及可视化数字工厂的系统
CN117723068A (zh) * 2024-02-08 2024-03-19 清华大学 巡检无人车、视觉定位优化系统、方法、电子设备及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110113592A (zh) 基于相机阵列技术的电力设备巡检图影像采集处理系统
CN105812746B (zh) 一种目标检测方法及系统
CN101924923B (zh) 嵌入式智能自动变焦抓拍方法
CN104883524B (zh) 一种在线课堂中运动目标自动跟踪拍摄方法及系统
CN110443123A (zh) 一种电力设备巡检机器人图影像采集处理系统及方法
CN105430277B (zh) 自动聚焦控制方法和装置
CN106226316A (zh) 一种单摄像机宽视场视觉螺纹检测装置及其检测方法
CN107038714B (zh) 多型视觉传感协同目标跟踪方法
CN107343174A (zh) 远距离移动目标防伪人脸虹膜抓拍装置及方法
CN107015022A (zh) 粒子图像测速装置和粒子图像测试方法
CN109343573A (zh) 基于光场拍摄技术的电力设备巡检图影像采集处理系统
CN105222725B (zh) 一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法
CN107092905B (zh) 一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法
CN110261069B (zh) 一种用于光学镜头的检测方法
CN114693746A (zh) 基于身份识别和跨摄像头目标追踪的智能监控系统及方法
CN108225277A (zh) 无人机的图像获取方法、视觉定位方法、装置、无人机
CN109343578A (zh) 一种基于视觉反馈的tdi-ccd相机双目视觉系统视场对齐方法
CN109143001A (zh) 受电弓检测系统
Chen et al. Bionic mosaic method of panoramic image based on compound eye of fly
CN114838668A (zh) 一种隧道位移监测方法及系统
CN107862713A (zh) 针对轮询会场的摄像机偏转实时检测预警方法及模块
CN101446739A (zh) 摄像监控系统中的测距方法
CN110487199A (zh) 一种隧道洞周变形监测系统及方法
CN113643206A (zh) 一种奶牛呼吸情况检测方法
CN113743286A (zh) 一种多源信号融合的目标监测系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination