CN113724336A - 相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质 - Google Patents
相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113724336A CN113724336A CN202110910065.XA CN202110910065A CN113724336A CN 113724336 A CN113724336 A CN 113724336A CN 202110910065 A CN202110910065 A CN 202110910065A CN 113724336 A CN113724336 A CN 113724336A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- camera
- stationing
- target
- monitored
- obtaining
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 25
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- 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
-
- 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
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30244—Camera pose
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请公开了一种相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质，上述方法包括：获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标；其中，可布点范围中包括多个布点位置，每个布点位置设置有对应的相机；获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况，并根据所有第一距离、观测角度和遮挡情况从所有布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集；获得第一合集中的每个布点位置的相机所覆盖待监测目标的第一空间范围，并根据所有第一空间范围从第一合集中筛选出最优布点位置。这样可以对相机的布点位置进行合理的规划，不仅保证了对待监测目标的最佳观测，而且使得布点位置更加满足真实场景的应用需求。
Description
技术领域
本申请涉及智能监控的技术领域，特别是涉及一种相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质。
背景技术
电力行业是保障国民经济发展和社会进步的重要能源产业，电网工程设施的建设、完善处于国家基础设施建设的首要位置。变电站作为国家电网的重要组成部分，在电力传输中起着举足轻重的作用。目前变电站安全防范主要依赖于人员巡逻和视频监控两种传统方法，随着智能监控技术的发展，无人值守已成为变电站自动化发展的必然趋势，与之相配套的是全方位的智能监控系统应用，而如何根据电力设备及现场环境科学高效的规划监控布点位置，如何减少布点数量提升经济效益，这些都是工程设计阶段亟待解决的技术难题。
但目前常采用的方法有以下几种：(1)采用变电站平面分布图来规划相机的布点位置，(2)基于变电站三维物理模型获取监控区域范围及摄像机参数，标定相机的安装位置及角度，根据相机参数获取在三维模型中的监控画面，通过对比待监测区域和监控画面确定相机布点位置，(3)在地图上确定监控样本点，根据样本点分布区域确定监控范围，并将监控范围划分成网格单元，结合样本点的权重及样本点与各个单元位置关系计算各个网格的权重值，从而根据网格单元权重生成相机布点位置。这些方法不能准确计算布点位置的遮挡情况，而且没有考虑布点位置对目标识别的影响和布点位置对目标成像效果的影响，因此，亟需提出一种新的相机布点方法。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供一种相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质，可以对相机的布点位置进行合理的规划。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种相机布点方法，包括：获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标；其中，所述可布点范围中包括多个布点位置，每个布点位置设置有对应的相机；获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况，并根据所有所述第一距离、所述观测角度和所述遮挡情况从所有所述布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集；获得所述第一合集中的每个所述布点位置的相机所覆盖所述待监测目标的第一空间范围，并根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置。
其中，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况的步骤之前，包括：根据每个布点位置的相机的焦距以及分辨率获得所述待监测目标在其成像范围内的布点距离；从所有所述布点距离中获得最大布点距离，并从所述可布点范围内筛选出与所述待监测目标的距离小于或等于所述最大布点距离的所有布点位置以形成第一中间合集。
其中，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况的步骤之前，还包括：从所述第一中间合集中筛选出与所述待监测目标的距离大于或等于安全布点距离的所有布点位置以形成第二中间合集。
其中，所述根据每个布点位置的相机的焦距以及分辨率获得所述待监测目标在其成像范围内的布点距离的步骤，包括：获得所述待监测目标的实际尺寸和所述待监测目标在所述相机靶面成像的成像尺寸；根据相机针孔成像模型利用所述实际尺寸和所述成像尺寸获得所述相机与所述待监测目标之间的布点距离；其中，所述布点距离与所述相机的焦距和所述实际尺寸成正比，与所述成像尺寸成反比。
其中，所述根据所有所述第一距离、所述观测角度和所述遮挡情况从所有所述布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集的步骤，包括：获得所述第一距离与第一权重系数的第一乘积、所述观侧角度与第二权重系数的第二乘积以及所述遮挡情况与第三权重系数的第三乘积的和值，并将所述和值作为所述布点位置的综合值；从所述第二中间合集中筛选出所述综合值小于或等于阈值的所有布点位置以形成所述第一合集。
其中，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况的步骤之前，还包括：获得所述待监测目标的位置坐标和法向量；根据所述待监测目标在所述三维模型中的顶点坐标获得最小包围盒，并获得所述最小包围盒的中心坐标。
其中，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离的步骤，包括：根据所述位置坐标获得所述相机与所述待监测目标之间的第一距离；所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的观测角度的步骤，包括：利用所述法向量和所述中心坐标获得所述相机与所述待监测目标之间的观测角度。
其中，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的遮挡情况的步骤，包括：获得所述法向量所在第一平面在所述最小包围盒中的四个角点坐标，其中，所述四个角点坐标用于反映所述第一平面的面积；对所述第一平面进行栅格化处理，以将所述第一平面划分成多个单元，其中，所述第一平面为所述相机对所述待监测目标的实际观测面；对所述布点位置到每个所述单元进行相交检测，获得所述布点位置的相机与所述待监测目标之间的遮挡情况。
其中，根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置的步骤，包括：获得每个第一空间范围与所述待监测目标的第二空间范围之间的差值；将所述差值中的最小值所对应的布点位置作为最优布点位置。
其中，所述根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置的步骤之后，还包括：输出所述最优布点位置的位置信息；响应于接收到人工检验所述位置信息不正确，返回至根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置的步骤。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种相机布点系统，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现上述任一实施例所提及的相机布点方法。
为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于实现上述任一实施例所提及的相机布点方法。
区别于现有技术的情况，本申请的有益效果是：本申请中获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标之后，获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况，并根据所有第一距离、观测角度和遮挡情况从所有布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集，获得第一合集中的每个布点位置的相机所覆盖待监测目标的第一空间范围，并根据所有第一空间范围从第一合集中筛选出最优布点位置。通过这样的设计方式，可以对相机的布点位置进行合理的规划，不仅保证了对待监测目标的最佳观测，而且使得布点位置更加满足真实场景的应用需求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。其中：
图1是本申请相机布点方法一实施方式的流程示意图；
图2是图1中步骤S2之前一实施方式的流程示意图；
图3是图2中步骤S10对应的一实施方式的流程示意图；
图4是图1中步骤S2对应的一实施方式的流程示意图；
图5是图1中步骤S3对应的一实施方式的流程示意图；
图6是图1中步骤S2之前一实施方式的流程示意图；
图7是图1中步骤S2对应的一实施方式的流程示意图；
图8是图1中步骤S3之后一实施方式的流程示意图；
图9是本申请相机布点系统一实施方式的框架示意图；
图10是本申请相机布点系统一实施方式的结构示意图；
图11是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，图1是本申请相机布点方法一实施方式的流程示意图。
具体而言，上述方法包括：
S1：获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标。
具体地，在本实施例中，可布点范围中包括多个布点位置，每个布点位置设置有对应的相机。在本实施例中，在步骤S1之前，首先通过倾斜摄影、激光扫描等方式重建场景的三维模型，导入渲染引擎中，渲染引擎可以是OSG，也可以是Unity3d等，本申请在此不作限定。具体而言，通过画线或几何体等方式在上述三维模型中人工标注出相机的可布点范围P_threshold(Xi Yi Zi)，其中，i＝(1......n)为相机的可布点区域编号，需要保证相机布点位置P_cam在规划的可布点范围内，即：
另外，在本实施例中，在步骤S1之前或之后，还可以获取相机的类型和对应的相机参数，具体而言，上述相机的类型可以是球机、枪机、双光云台相机中的至少一种。具体地，一个布点位置可以对应设置有一个类型的相机，当然，一个布点位置也可以对应设置有多个类型的相机，本申请在此不作限定。在本实施例中，上述相机参数包括相机的焦距、相机的分辨率和视场角。
S2：获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况，并根据所有第一距离、观测角度和遮挡情况从所有布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集。
具体地，在本实施例中，请参阅图2，图2是图1中步骤S2之前一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S2之前，包括：
S10：根据每个布点位置的相机的焦距以及分辨率获得待监测目标在其成像范围内的布点距离。
具体地，在本实施例中，请参阅图3，图3是图2中步骤S10对应的一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S10包括：
S20：获得待监测目标的实际尺寸和待监测目标在相机靶面成像的成像尺寸。
具体而言，以变电站场景为例，待监测目标可以为表计。具体地，上述表计的实际尺寸为H*W(以mm为单位)，其中，H为目标的高，W为目标的宽，为保证能检测识别出该表计，需要上述表计在相机靶面成像的成像尺寸为h_pix*w_pix(以像素为单位)，其中，h_pix为表计在相机靶面成像的高，w_pix为表计在靶面成像的宽。
S21：根据相机针孔成像模型利用实际尺寸和成像尺寸获得相机与待监测目标之间的布点距离。
具体而言，布点距离与相机的焦距和实际尺寸成正比，与成像尺寸成反比。根据相机针孔成像模型可得：
其中，target_mm为待监测目标的实际尺寸，target_pix为待监测目标在相机靶面成像的成像尺寸，dis为待监测目标到相机的直线距离，f_cam为相机的焦距。具体地，相机的焦距可以由相机的视场角以及相机的分辨率计算得到。具体而言，相机的分辨率为resolution_cam(resolution_hjresolution_vj)，其中，resolution_hj为水平分辨率，resolution_vj为竖直分辨率。
S11：从所有布点距离中获得最大布点距离，并从可布点范围内筛选出与待监测目标的距离小于或等于最大布点距离的所有布点位置以形成第一中间合集。
具体而言，考虑到待检测目标对相机布点位置的影响，通常相机与待监测目标之间的距离需要符合该待监测目标的检测条件。以变电站场景为例，相机通常用于对场景内的各种表计进行检测识别，例如破损检测，液位检测，指针表盘度数识别等，这些功能对相机与上述表计之间的布点距离有一定的要求，由上述相机针孔成像模型可得，相机与待监测目标之间的最大布点距离为：
其中，H为目标的高，W为目标的宽，h_pix为表计在相机靶面成像的高，w_pix为表计在靶面成像的宽，dismax为待监测目标到相机的直线距离，f_cam为相机的焦距。
具体而言，相机与待监测目标之间的布点距离dis_cam需要保证小于或等于该最大距离要求，即：dis_cam≤dismax。通过这种设计方式获得的相机布点位置更加满足真实场景的应用需求，提高了相机布点位置规划的精确度。
具体地，在本实施例中，步骤S2之前，还包括：从第一中间合集中筛选出与待监测目标的距离大于或等于安全布点距离的所有布点位置以形成第二中间合集。
具体地，在本实施例中，根据不同场景对相机布点安全的要求以及结合国家标准及行业规范，若待监测目标为带电设备，则相机与待监测目标之间的布点距离需要保证大于或等于安全布点距离dis_threshold，即：dis_cam≥dis_threshold。具体地，在步骤S11之后，需要从第一中间合集中筛选出与待监测目标的距离dis_cam大于或等于上述安全布点距离dis_threshold的所有布点位置以形成第二中间合集。通过这种设计方式获得的相机布点位置更加合理和符合安全要求，不仅在很大程度上提高了相机监测的安全性，而且提高了相机布点位置规划的精确度。
具体地，在本实施例中，请参阅图4，图4是图1中步骤S2对应的一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S2包括：
S30：获得第一距离与第一权重系数的第一乘积、观侧角度与第二权重系数的第二乘积以及遮挡情况与第三权重系数的第三乘积的和值，并将和值作为布点位置的综合值。
其中，N为布点位置的综合值，α为第一权重系数，β为第二权重系数，γ为第三权重系数，dis为第一距离，angle为观测角度，
为遮挡情况。
S31：从第二中间合集中筛选出综合值小于或等于阈值的所有布点位置以形成第一合集。
具体而言，综合值N小于或等于阈值表示该布点位置的第一距离、观测角度和遮挡情况属于最优的情况，从而在对相机合理布点的同时保证了对待监测目标的最佳观测。具体地，关于布点位置的第一距离、观测角度和遮挡情况的计算将在下文中详细介绍。
S3：获得第一合集中的每个布点位置的相机所覆盖待监测目标的第一空间范围，并根据所有第一空间范围从第一合集中筛选出最优布点位置。
具体地，在本实施例中，请参阅图5，图5是图1中步骤S3对应的一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S3包括：
S40：获得每个第一空间范围与待监测目标的第二空间范围之间的差值。
S41：将差值中的最小值所对应的布点位置作为最优布点位置。
具体地，在本实施例中，可以构建含约束的优化求解器，以求解相机的最优布点位置。具体而言，优化求解器的目标函数为第一空间范围与待监测目标的第二空间范围之间的差值最小，将满足该目标函数的布点位置作为最优布点位置，具体地，该目标函数为：
其中，
为每个布点位置的相机所覆盖待监测目标的第一空间范围，
为待监测目标的第二空间范围。
通过这样的设计方式，可以对相机的布点位置进行合理的规划，不仅保证了对待监测目标的最佳观测，而且使得布点位置更加满足真实场景的应用需求。
另外，在本实施例中，请参阅图6，图6是图1中步骤S2之前一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S2之前，还包括：
S50：获得待监测目标的位置坐标和法向量。
具体而言，通过鼠标交互的方式在三维模型中标注出待监测目标，获得并保存上述待监测目标的位置坐标P_target(Xi Yi Zi)和法向量
S51：根据待监测目标在三维模型中的顶点坐标获得最小包围盒，并获得最小包围盒的中心坐标。
具体而言，利用待监测目标在三维模型中的顶点坐标计算最小包围盒(OBB包围盒)，保存最小包围盒坐标的最大值和最小值，即：
另外，在本实施例中，最小包围盒的中心坐标为box_centerj(xi yi zi)，其中j＝(1......m)为待监测目标的序号。
具体地，在本实施例中，请继续参阅图1，步骤S2中获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的第一距离的步骤包括：根据位置坐标获得相机与待监测目标之间的第一距离。另外，在本实施例中，步骤S2中获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的观测角度的步骤包括：利用法向量和中心坐标获得相机与待监测目标之间的观测角度。
具体而言，根据待监测目标的位置坐标可以计算相机与待监测目标之间的第一距离dis，且根据法向量和最小包围盒的中心坐标可以计算相机光轴与待监测目标之间的观测角度angle，为保证成像效果，在相机景深范围内，相机应该尽可能接近待监测目标，即第一距离dis应尽可能的小，且为了避免镜面反光以及透视投影变形，相机光轴与待监测目标之间的观测角度angle应该尽可能小，以正对待监测目标观测为最佳，即：
其中，j＝(1...m)为待监测目标的序号，ii＝(1...N)为相机的序号。
具体地，在本实施例中，请参阅图7，图7是图1中步骤S2对应的一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S2中获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的遮挡情况的步骤包括：
S60：获得法向量所在第一平面在最小包围盒中的四个角点坐标。
具体地，在本实施例中，根据最小包围盒的坐标在三个坐标轴方向上的最大值和最小值计算获得最小包围盒的八个角点坐标，结合法向量筛选出法向量所在第一平面的四个角点坐标。具体而言，上述四个角点坐标用于反映第一平面的面积。
S61：对第一平面进行栅格化处理，以将第一平面划分成多个单元。
具体而言，第一平面为相机对待监测目标的实际观测面。
S62：对布点位置到每个单元进行相交检测，获得布点位置的相机与待监测目标之间的遮挡情况。
具体地，在本实施例中，从相机的布点位置到第一平面进行栅格化处理后的各个单元做相交检测，若有相交则代表该单元有遮挡，统计出遮挡比例，为了使得相机对待监测目标的观测最佳，相机的布点位置需要满足总体遮挡比例最小，即：
通过这样的设计方式，可以对相机的布点位置进行合理的规划，不仅保证了对待监测目标的最佳观测，而且使得布点位置更加满足真实场景的应用需求。
具体地，在本实施例中，请参阅图8，图8是图1中步骤S3之后一实施方式的流程示意图。具体而言，步骤S3之后，还包括：
S70：输出最优布点位置的位置信息。
具体地，在本实施例中，在步骤S3之后，将步骤S3中筛选出来的最优布点位置的空间位置和观测角度输出。
S71：判断是否接收到人工检验位置信息不正确。
具体地，在本实施例中，通过人工核验的方式检验步骤S70中输出的最优布点位置的空间位置和观测角度是否正确，处理器获取上述检验的结果，进入判断是否接收到人工检验位置信息不正确的步骤。
S72：若是，返回至根据所有第一空间范围从第一合集中筛选出最优布点位置的步骤。
具体而言，若接收到人工检验位置信息不正确，则返回至步骤S3，继续从第一合集中筛选出最优布点位置。
S73：否则，结束。
具体而言，若没有接收到人工检验位置信息不正确，则结束，可以将该最优布点位置输出，也可以将该布点位置保存等，本申请在此不作限定。
通过这种设计方式，可以对筛选出来的最优布点位置进行核验，避免出现布点位置不正确的情况，提高了相机布点位置选择的准确性。
请参阅图9，图9是本申请相机布点系统一实施方式的框架示意图。上述相机布点系统具体包括：
获取模块10，用于获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标；其中，可布点范围中包括多个布点位置，每个布点位置设置有对应的相机。
处理模块12，与获取模块10耦接，用于获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况。当然，处理模块12还用于获得第一合集中的每个布点位置的相机所覆盖待监测目标的第一空间范围。
筛选模块14，与处理模块12耦接，用于根据所有第一距离、观测角度和遮挡情况从所有布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集。当然，筛选模块14还用于根据所有第一空间范围从第一合集中筛选出最优布点位置。
请参阅图10，图10是本申请相机布点系统一实施方式的结构示意图。该相机布点系统包括相互耦接的处理器100和存储器102。具体地，在本实施例中，处理器100和存储器102相互配合以实现上述任一实施例所提及的相机布点方法。
具体而言，处理器100还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器100可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器100还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器100可以由多个集成电路芯片共同实现。
请参阅图11，图11是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。该计算机可读存储介质20存储有计算机程序200，能够被计算机所读取，计算机程序200能够被处理器执行，以实现上述任一实施例中所提及的相机布点方法。其中，该计算机程序200可以以软件产品的形式存储在上述计算机可读存储介质20中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。具有存储功能的计算机可读存储介质20可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
总而言之，区别于现有技术的情况，本申请中获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标之后，获得每个布点位置的相机与待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况，并根据所有第一距离、观测角度和遮挡情况从所有布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集，获得第一合集中的每个布点位置的相机所覆盖待监测目标的第一空间范围，并根据所有第一空间范围从第一合集中筛选出最优布点位置。通过这样的设计方式，可以对相机的布点位置进行合理的规划，不仅保证了对待监测目标的最佳观测，而且使得布点位置更加满足真实场景的应用需求。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (12)
1.一种相机布点方法，其特征在于，包括：
获取三维模型中相机的可布点范围以及待监测目标；其中，所述可布点范围中包括多个布点位置，每个布点位置设置有对应的相机；
获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况，并根据所有所述第一距离、所述观测角度和所述遮挡情况从所有所述布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集；
获得所述第一合集中的每个所述布点位置的相机所覆盖所述待监测目标的第一空间范围，并根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置。
2.根据权利要求1所述的相机布点方法，其特征在于，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况的步骤之前，包括：
根据每个布点位置的相机的焦距以及分辨率获得所述待监测目标在其成像范围内的布点距离；
从所有所述布点距离中获得最大布点距离，并从所述可布点范围内筛选出与所述待监测目标的距离小于或等于所述最大布点距离的所有布点位置以形成第一中间合集。
3.根据权利要求2所述的相机布点方法，其特征在于，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况的步骤之前，还包括：
从所述第一中间合集中筛选出与所述待监测目标的距离大于或等于安全布点距离的所有布点位置以形成第二中间合集。
4.根据权利要求2所述的相机布点方法，其特征在于，所述根据每个布点位置的相机的焦距以及分辨率获得所述待监测目标在其成像范围内的布点距离的步骤，包括：
获得所述待监测目标的实际尺寸和所述待监测目标在所述相机靶面成像的成像尺寸；
根据相机针孔成像模型利用所述实际尺寸和所述成像尺寸获得所述相机与所述待监测目标之间的布点距离；其中，所述布点距离与所述相机的焦距和所述实际尺寸成正比，与所述成像尺寸成反比。
5.根据权利要求1所述的相机布点方法，其特征在于，所述根据所有所述第一距离、所述观测角度和所述遮挡情况从所有所述布点位置中筛选出多个布点位置以形成第一合集的步骤，包括：
获得所述第一距离与第一权重系数的第一乘积、所述观测角度与第二权重系数的第二乘积以及所述遮挡情况与第三权重系数的第三乘积的和值，并将所述和值作为所述布点位置的综合值；
从所述第二中间合集中筛选出所述综合值小于或等于阈值的所有布点位置以形成所述第一合集。
6.根据权利要求1所述的相机布点方法，其特征在于，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离、观测角度以及遮挡情况的步骤之前，还包括：
获得所述待监测目标的位置坐标和法向量；
根据所述待监测目标在所述三维模型中的顶点坐标获得最小包围盒，并获得所述最小包围盒的中心坐标。
7.根据权利要求6所述的相机布点方法，其特征在于，
所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的第一距离的步骤，包括：根据所述位置坐标获得所述相机与所述待监测目标之间的第一距离；
所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的观测角度的步骤，包括：利用所述法向量和所述中心坐标获得所述相机与所述待监测目标之间的观测角度。
8.根据权利要求6所述的相机布点方法，其特征在于，所述获得每个布点位置的相机与所述待监测目标之间的遮挡情况的步骤，包括：
获得所述法向量所在第一平面在所述最小包围盒中的四个角点坐标，其中，所述四个角点坐标用于反映所述第一平面的面积；
对所述第一平面进行栅格化处理，以将所述第一平面划分成多个单元，其中，所述第一平面为所述相机对所述待监测目标的实际观测面；
对所述布点位置到每个所述单元进行相交检测，获得所述布点位置的相机与所述待监测目标之间的遮挡情况。
9.根据权利要求1所述的相机布点方法，其特征在于，根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置的步骤，包括：
获得每个第一空间范围与所述待监测目标的第二空间范围之间的差值；
将所述差值中的最小值所对应的布点位置作为最优布点位置。
10.根据权利要求1所述的相机布点方法，其特征在于，所述根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置的步骤之后，还包括：
输出所述最优布点位置的位置信息；
响应于接收到人工检验所述位置信息不正确，返回至根据所有所述第一空间范围从所述第一合集中筛选出最优布点位置的步骤。
11.一种相机布点系统，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现权利要求1至10中任一项所述的相机布点方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于实现权利要求1至10任一项所述的相机布点方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110910065.XA CN113724336A (zh) | 2021-08-09 | 2021-08-09 | 相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110910065.XA CN113724336A (zh) | 2021-08-09 | 2021-08-09 | 相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113724336A true CN113724336A (zh) | 2021-11-30 |
Family
ID=78675224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110910065.XA Pending CN113724336A (zh) | 2021-08-09 | 2021-08-09 | 相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113724336A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113959374A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-01-21 | 普宙科技(深圳)有限公司 | 一种基于图像的激光云台光轴修正方法及装置 |
| CN114900602A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-12 | 北京爱笔科技有限公司 | 一种视频源相机的确定方法及装置 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003256843A (ja) * | 2002-02-26 | 2003-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | 計測システム |
| CN103824277A (zh) * | 2013-11-29 | 2014-05-28 | 广东电网公司电力科学研究院 | 基于非线性参数优化标定的变电站三维实景监测布点方法 |
| DE102013113490A1 (de) * | 2012-12-05 | 2014-06-05 | Denso Wave Incorporated | Verfahren und System zum Schätzen einer Lage einer Kamera |
| CN105912979A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-31 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种车辆占道的检测方法及装置 |
| US20170180706A1 (en) * | 2015-12-22 | 2017-06-22 | Aquifi, Inc. | Depth perceptive trinocular camera system |
| CN108174090A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 北京天睿空间科技股份有限公司 | 基于三维空间视口信息的球机联动方法 |
| CN110116410A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-13 | 中国科学院自动化研究所 | 基于视觉伺服的机械臂目标导引系统、方法 |
| WO2021092771A1 (zh) * | 2019-11-12 | 2021-05-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种目标检测方法及装置、设备、存储介质 |
| CN112969034A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-06-15 | 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 |
| CN113079369A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-06 | 浙江大华技术股份有限公司 | 摄像设备的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN113112539A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-13 | 大庆安瑞达科技开发有限公司 | 一种油气田视频监控通视及区域通视网分析系统、方法、设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-08-09 CN CN202110910065.XA patent/CN113724336A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003256843A (ja) * | 2002-02-26 | 2003-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | 計測システム |
| DE102013113490A1 (de) * | 2012-12-05 | 2014-06-05 | Denso Wave Incorporated | Verfahren und System zum Schätzen einer Lage einer Kamera |
| CN103824277A (zh) * | 2013-11-29 | 2014-05-28 | 广东电网公司电力科学研究院 | 基于非线性参数优化标定的变电站三维实景监测布点方法 |
| US20170180706A1 (en) * | 2015-12-22 | 2017-06-22 | Aquifi, Inc. | Depth perceptive trinocular camera system |
| CN105912979A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-31 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种车辆占道的检测方法及装置 |
| CN108174090A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 北京天睿空间科技股份有限公司 | 基于三维空间视口信息的球机联动方法 |
| CN110116410A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-13 | 中国科学院自动化研究所 | 基于视觉伺服的机械臂目标导引系统、方法 |
| WO2021092771A1 (zh) * | 2019-11-12 | 2021-05-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种目标检测方法及装置、设备、存储介质 |
| CN112969034A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-06-15 | 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 |
| CN113079369A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-06 | 浙江大华技术股份有限公司 | 摄像设备的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN113112539A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-13 | 大庆安瑞达科技开发有限公司 | 一种油气田视频监控通视及区域通视网分析系统、方法、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张世辉;刘建新;孔令富;: "基于深度图像利用遮挡信息确定下一最佳观测方位", 计算机学报, no. 12, 15 December 2015 (2015-12-15) * |
| 袁金刚;张艳宁;郑江滨;郗润平;: "运动捕获系统中多摄像机布局优化方法", 微处理机, no. 03, 15 June 2009 (2009-06-15) * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113959374A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-01-21 | 普宙科技(深圳)有限公司 | 一种基于图像的激光云台光轴修正方法及装置 |
| CN113959374B (zh) * | 2021-12-22 | 2022-03-15 | 普宙科技(深圳)有限公司 | 一种基于图像的激光云台光轴修正方法及装置 |
| CN114900602A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-12 | 北京爱笔科技有限公司 | 一种视频源相机的确定方法及装置 |
| CN114900602B (zh) * | 2022-06-08 | 2023-10-17 | 北京爱笔科技有限公司 | 一种视频源相机的确定方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113345019B (zh) | 一种输电线路通道隐患目标测距方法、设备及介质 | |
| CN113724336A (zh) | 相机布点方法、相机布点系统以及计算机可读存储介质 | |
| CN112969034B (zh) | 摄像装置布点方案图的验证方法、装置及可读存储介质 | |
| US11615548B2 (en) | Method and system for distance measurement based on binocular camera, device and computer-readable storage medium | |
| CN109918977A (zh) | 确定空闲车位的方法、装置及设备 | |
| CN106648510A (zh) | 一种显示分辨率的显示方法及装置 | |
| KR20160006114A (ko) | 원자력 연료 어셈블리 변형 측정을 위한 시스템 및 방법 | |
| CN113129255B (zh) | 检测包裹的方法、计算设备、系统及存储介质 | |
| CN116363585A (zh) | 一种输电线路在线监测方法及系统 | |
| Ahmadabadian et al. | Image selection in photogrammetric multi-view stereo methods for metric and complete 3D reconstruction | |
| Ahmadabadian et al. | Stereo‐imaging network design for precise and dense 3D reconstruction | |
| Rahimian et al. | Optimal camera placement for motion capture systems in the presence of dynamic occlusion | |
| CN110087046B (zh) | 一种投影仪清晰度检测方法、装置、系统和设备 | |
| CN111311671A (zh) | 一种工件测量方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111866467B (zh) | 监控视频的三维覆盖空间确定方法、装置及存储介质 | |
| CN114782555B (zh) | 地图映射方法、设备、及存储介质 | |
| CN117781865A (zh) | 料堆体积测量方法、系统、设备及介质 | |
| CN115334247B (zh) | 摄像模块标校方法、视觉定位方法、装置及电子设备 | |
| CN113674356B (zh) | 相机筛选方法及相关装置 | |
| CN115014296B (zh) | 基于相机的输电线测距方法、装置和计算机设备 | |
| CN114019532A (zh) | 工程进度核查方法及设备 | |
| CN111833428A (zh) | 一种可视域确定方法、装置及设备 | |
| JP2021085838A (ja) | 配筋検査システム、配筋検査方法、及び配筋検査プログラム | |
| CN117371193B (zh) | 一种红外测温传感器点位布置优化方法、装置及存储介质 | |
| CN116168300B (zh) | 一种高分辨率遥感影像等gsd的核线重采样方法和装置 |
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 |