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    基于多目標智能跟蹤的多焦距鏡頭聯動成像裝置制造方法及圖紙

    技術編號:13681567 閱讀:82 留言:0更新日期:2016-09-08 12:05
    本發明專利技術提供一種基于多目標智能跟蹤的多焦距鏡頭聯動成像裝置,該裝置通過使用多焦距鏡頭對大范圍區域同時進行監控,采集得到的超高分辨率圖像橫向視場角大于90°,從而使得該裝置能夠在大范圍場景監控中實現無死角全覆蓋,并在距裝置130m范圍內,采集影像的像素密度大于125像素/米,使得整個監控圖像的像素達到了一億以上。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及圖像成像
    ,具體的涉及一種基于多目標智能跟蹤的多焦距鏡頭聯動成像裝置
    技術介紹
    目前,在政府廣場、大型停車場、機場候車廳、車站候車廳等大范圍區域的視頻監控方案中,現有監控方案主要采用多臺槍機和高速球相配合進行監控。現有的長焦鏡頭槍機視野范圍有限;而安裝短焦鏡頭的槍機,對于遠處的目標則僅能獲得像素不足的目標圖像;另一方面,高速球的觀察范圍有限,不能同時兼顧整個場景和局部同時得到具有準確對應關系的局部放大和全貌圖像,使用時會存在盲區。對于用戶來說,當采用現有的監控方案時,還需在多臺攝像機的圖像之間進行切換,才能進行監控,非常不方便,降低了監控效率,增加了監控難度。常用的去噪算法有均值濾波算法和中值濾波算法,以及各類在前述算法基礎上改進得到的算法。中值濾波算法的基本原理是在在盡可能地保護信號原有特征的同時濾除掉其中噪聲的一種處理方法,該方法得到了較廣泛的應用。中值濾波算法的基本原理是把數字圖像中每一像素點的值設置為該點某鄰域窗口內所有像素點值的中值,根據所處理噪聲的特點,使得所設置窗口中的中值點一般不為噪聲點,從而達到抑制噪聲的目的。現有的中值濾波算法包括以下步驟:設am,n為所處理視頻流中圖像在(m,n)處的像素值,Z是一個(2N+1)×(2N+1)的濾波窗口: Z 1 ( m , n ) = m e d i a n ( a m , n - N , ... , a m , n , ... , a m , n + N ) Z 2 ( m , n ) = m e d i a n ( a m - N , n , ... , a m , n , ... , a m + N , n ) Z 3 ( m , n ) = m e d i a n ( a m + N , n - N , ... , a m 本文檔來自技高網...

    【技術保護點】
    一種基于多目標智能跟蹤的多焦距鏡頭聯動成像裝置,其特征在于,包括:視頻采集模塊,用于獲取監控區域的實時圖像和視頻信息,設置于所述監控區域附近,包括至少一個用于采集低分辨率的所述監控區域場景概貌圖像和視頻信息的概貌采集單元和至少十個用于采集所述監控區域中目標物的細節圖像和視頻信息的細節采集單元;多目標跟蹤單元,用于對所述視頻采集模塊獲取的圖像信息中所含運動目標進行追蹤;視頻處理模塊,用于對所述視頻采集模塊獲取的概貌視頻流進行接入、存儲和輸出,用于對所述視頻采集模塊獲取的細節視頻流合成為一路高清視頻存儲并輸出;所述細節視頻流合成后對其按公式(9)進行去噪處理:y(m,n)=median[Y1(m,n),Y2(m,n),am,n]??????(9)其中,其中,am,n為所處理視頻流中圖像在(m,n)處的像素值,Z是一個(2N+1)×(2N+1)的濾波窗口;視頻管理模塊,用于對所述場景概貌圖像和所述細節圖像進行空間配準,并根據空間配準信息對所述概貌采集單元和所述細節采集單元所獲取的圖像進行協同聯動預覽和回放;所述視頻管理模塊中包括空間配準模塊,所述空間配準模塊用以實現所述概貌采集單元和所述細節采集單元之間的空間配準,獲得兩者之間的映射關系,所述空間配準模塊通過空間配準方法實現概貌采集單元和細節采集單元所得圖像的空間配準。...

    【技術特征摘要】
    1.一種基于多目標智能跟蹤的多焦距鏡頭聯動成像裝置,其特征在于,包括:視頻采集模塊,用于獲取監控區域的實時圖像和視頻信息,設置于所述監控區域附近,包括至少一個用于采集低分辨率的所述監控區域場景概貌圖像和視頻信息的概貌采集單元和至少十個用于采集所述監控區域中目標物的細節圖像和視頻信息的細節采集單元;多目標跟蹤單元,用于對所述視頻采集模塊獲取的圖像信息中所含運動目標進行追蹤;視頻處理模塊,用于對所述視頻采集模塊獲取的概貌視頻流進行接入、存儲和輸出,用于對所述視頻采集模塊獲取的細節視頻流合成為一路高清視頻存儲并輸出;所述細節視頻流合成后對其按公式(9)進行去噪處理:y(m,n)=median[Y1(m,n),Y2(m,n),am,n] (9)其中,其中,am,n為所處理視頻流中圖像在(m,n)處的像素值,Z是一個(2N+1)×(2N+1)的濾波窗口;視頻管理模塊,用于對所述場景概貌圖像和所述細節圖像進行空間配準,并根據空間配準信息對所述概貌采集單元和所述細節采集單元所獲取的圖像進行協同聯動預覽和回放;所述視頻管理模塊中包括空間配準模塊,所述空間配準模塊用以實現所述概貌采集單元和所述細節采集單元之間的空間配準,獲得兩者之間的映射關系,所述空間配準模塊通過空間配準方法實現概貌采集單元和細節采集單元所得圖像的空間配準。2.根據權利要求1所述的基于多目標智能跟蹤的多焦距鏡頭聯動成像裝置,其特征在于,所述空間配準方法包括以下步驟:(1)分別建立各單鏡頭單元的采集圖像坐標系XpYpOp,同時采用球型模型建立空間坐標系XsYsZsOs,以單鏡頭單元的左方為Xp軸正方向,下方為Yp軸正方向,空間坐標系XsYsZsOs的Xs軸正方向與Xp軸正方向相反,Ys軸正方向與Yp軸正方向相反,前方為Zp軸正方向;取以所述空間坐標系XsYsZsOs的原點為球心半徑為1的球面上的一點ms,ms的奇次坐標為(xs,ys,zs,1)T,所述mp點為ms點在采集圖像坐標系XpYpOp上的成像點,其奇次坐標為mp=(xp,yp,1)T,所述空間坐標中的點ms到采集圖像坐標系上點mp的對應關系表示為:mp=K(R,0)ms=(KR,0)ms=Pms (1)其中,矩陣P=K(R,0)通常稱為攝像機矩陣,是攝像機的內參數矩陣,fx=f/dx,fy=f/dy,分別稱為Xp軸和Yp軸上的歸一化焦距;f為鏡頭單元的焦距,dx和dy分別表示Xp軸和Yp軸上單位像素的尺寸大小,cx和cy表示光學中心,(R,0)為單鏡頭單元的外參數矩陣,其中R基于點ms到單鏡頭單元光軸的水平夾角α和垂直夾角β計算得到: R = 1 0 0 0 cos β - s i n β 0 sin β cos β c o s α 0 - sin α 0 1 0 s i n α 0 cos α - - - ( 2 ) ]]> α = ...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:譚樹人張斯堯馬昊辰
    申請(專利權)人:湖南源信光電科技有限公司
    類型:發明
    國別省市:湖南;43

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