CN113362392B - 可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents
可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113362392B CN113362392B CN202010145503.3A CN202010145503A CN113362392B CN 113362392 B CN113362392 B CN 113362392B CN 202010145503 A CN202010145503 A CN 202010145503A CN 113362392 B CN113362392 B CN 113362392B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- camera
- image
- orientation
- determining
- coordinate system
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims abstract description 68
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 26
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 241001424688 Enceliopsis Species 0.000 claims description 4
- 241000127225 Enceliopsis nudicaulis Species 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
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
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/292—Multi-camera tracking
-
- 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
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- 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
- G06T2207/30232—Surveillance
-
- 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)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提出了可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质。一种可视域生成方法,包括:获取第一摄像机的地理位置;根据所述地理位置确定太阳的方位角;检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域;根据所述目标对象的区域和所述阴影区域,确定所述阴影区域在图像坐标系中的阴影方向;根据所述太阳的方位角和阴影方向,确定所述第一摄像机的第一参考朝向。
Description
技术领域
本申请涉及视频监控技术领域,特别涉及可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质。
背景技术
在视频监控等应用场景中,需要在电子地图中生成摄像机等图像采集设备的可视域。可视域为图像采集的设备的视野覆盖区域。在二维电子地图中,图像采集设备的可视域可以表示为电子地图中的一个扇形区域。
为了确定图像采集设备的可视域,目前的可视域分析方案需要获取图像采集设备的位置信息,进而从电子地图中获取图像采集设备的附近的关键位置信息(例如商店信息、银行信息和酒店信息等)。然后,根据图像采集设备拍摄的图片,将拍摄的图片中可识别信息与关键位置信息进行匹配,完成可视域的分析。
然而,在无法获取关键位置信息的情况下,目前的可视域分析方案无法确定图像采集设备的可视域。
因此,如何在没有关键位置信息的前提下确定可视域需要解决的技术问题。
发明内容
本申请提出了可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质,能够在没有位置信息的前提下确定摄像机的可视域。
根据本申请一个方面,提供一种可视域生成方法,包括:
获取第一摄像机的地理位置;
根据所述地理位置确定太阳的方位角;
检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域;
根据所述目标对象的区域和所述阴影区域,确定所述阴影区域在图像坐标系中的阴影方向;
根据所述太阳的方位角和阴影方向,确定所述第一摄像机的第一参考朝向。
在一些实施例中,上述方法进一步包括:
获取包含所述地理位置的电子地图;
在所述电子地图中,确定所述第一摄像机附近的目标道路和所述目标道路在地理坐标系中的第一方向;
对所述第一摄像机采集的图像帧序列进行目标跟踪,以确定跟踪目标的运动方向,并将所述运动方向作为所述目标道路在图像坐标系中的第二方向;
根据所述第一方向和所述第二方向之间的映射关系,确定所述第一摄像机的第二参考朝向。
在一些实施例中,上述方法进一步包括:
检测所述图像中建筑区域,以及与所述建筑区域对应的招牌信息;
确定所述建筑区域在所述图像中朝向;
从电子地图中查询与所述招牌信息对应的地标建筑和地标建筑的方位信息;
根据所述建筑区域在所述图像中朝向和所述方位信息,确定所述第一摄像机的第三参考朝向。
在一些实施例中,上述方法进一步包括:
检测所述图像中道路区域;
确定所述道路区域在图像坐标系中延伸方向;
检测所述道路区域对应的交通标志信息;
根据所述交通标志信息,确定所述道路区域在地理坐标系中的第三方向;
根据所述第三方向和所述延伸方向,确定所述第一摄像机的第四参考朝向。
在一些实施例中,上述方法进一步包括:
检测所述图像中的静态对象,并确定静态对象在图像坐标系中的朝向,所述静态对象例如为建筑物或者第二摄像机;
获取所述静态对象在地理坐标系中的第四方向;
根据所述第四方向和静态对象在图像坐标系中的朝向,确定所述第一摄像机的第五参考朝向。
在一些实施例中,上述方法进一步包括:
对第一参考朝向、第二参考朝向、第三参考朝向、第四参考朝向和第五参考朝向中至少两个参考朝向进行加权求和,得到所述第一摄像机的校准朝向;
根据所述校准朝向,确定所述第一摄像机在电子地图中的可视域。
在一些实施例中,上述方法进一步包括:
确定所述图像中目标监测区域;
根据目标检测区域在图像中位置,确定对第一摄像机的俯仰角的调节参数。
根据本申请一方面,提供一种可视域生成装置,包括:
位置获取单元,获取第一摄像机的地理位置;
太阳方位确定单元,根据所述地理位置确定太阳的方位角;
阴影检测单元,检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域;
阴影方向确定单元,根据所述目标对象的区域和所述阴影区域,确定所述阴影区域在图像坐标系中的阴影方向;
朝向确定单元,根据所述太阳的方位角和阴影方向,确定所述第一摄像机的第一参考朝向。
根据本申请一方面,提供一种计算设备,包括:存储器;处理器;程序,存储在该存储器中并被配置为由所述处理器执行,所述程序包括用于执行上述可视域生成方法的指令。
根据本申请一方面,提供一种存储介质,存储有程序,所述程序包括指令,所述指令当由计算设备执行时,使得所述计算设备执行上述可视域生成方法。
综上,根据本申请的可视域生成方案可以在不获取电子地图中关键位置信息(例如第一摄像机周围的商店、银行、酒店等关键位置的信息)的情况下,能够通过对图像中目标对象的阴影方向进行分析,进而根据阴影方向和太阳的方位角,确定第一摄像机的朝向。在此基础上,本申请的实施例可以在获取到电子地图时,在按照第一摄像机的朝向,生成第一摄像机在电子地图中的可视域。
附图说明
图1示出了根据本申请一些实施例的应用场景的示意图;
图2示出了根据本申请一些实施例的可视域生成的方法200的流程图;
图3示出了第一摄像机拍摄的电线杆的示意图;
图4示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法400的流程图;
图5A示出了根据本申请一些实施例的电子地图中目标道路的示意图;
图5B示出了根据本申请一些实施例的图像中道路区域的示意图;
图6示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法600的流程图;
图7A示出了根据本申请一些实施例的图像中建筑区域的示意图;
图7B示出了根据本申请一些实施例的电子地图中地标建筑的示意图;
图8示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法800的流程图;
图9示出了根据本申请一些实施例的第一摄像机采集的图像的示意图;
图10示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法1000的流程图;
图11示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法1100的流程图;
图12示出了根据本申请一些实施例的可视域生成装置1200的示意图;
图13示出了根据本申请一些实施例的可视域生成装置1300的示意图;
图14示出了根据本申请一些实施例的计算设备的示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图并举实施例,对本申请进一步详细说明。
图1示出了根据本申请一些实施例的应用场景的示意图。如图1所示,应用场景可以包括至少一个摄像机(例如图1示出的110-1、110-2和110-N)、计算设备120和地图服务器130。其中,N为正整数。
摄像机可以部署在各种拍摄位置处。
地图服务器130可以存储地图信息。
计算设备120例如为服务器、笔记本电脑、平板电脑等智能设备。计算设备120可以获取需要可视域分析的摄像机拍摄的图像以及摄像机的地理位置。地理位置例如为经纬度等定位结果。
计算设备120例如可以与摄像机通讯,以获取图像和定位信息。另外,摄像机的图像和地理位置可以存储在录像机等数据存储设备(图1未示出)中。计算设备120也可以从数据存储设备获取摄像机的图像和地理位置。
在一些实施例中,计算设备120还可以与地图服务器130通信,以获取电子地图。计算设备120可以根据电子地图、摄像机的图像和地理位置对摄像机的可视域进行分析。
在一些实施例中,图1中摄像机也可以获取电子地图。另外,图1中多个摄像机可以将图像和定位信息发送一个摄像机节点,并由这个摄像机节点对多个摄像机进行可视域分析。
图2示出了根据本申请一些实施例的可视域生成的方法200的流程图。方法200例如可以由计算设备120或者第一摄像机执行,本申请对此不做限制。这里,第一摄像机可以是图1中任一个摄像机,但不限于此。
如图2所示,在步骤S201中,获取第一摄像机的地理位置。这里,地理位置例如可以是经纬度。在一些实施例中,如果无法获取第一摄像机的经纬度,步骤S201可以将第一摄像机所在地区的经纬度替代第一摄像机的经纬度。
在步骤S202中,根据地理位置确定太阳的方位角。太阳的方位角为太阳所在的方位,指太阳光线在地平面上的投影与当地子午线的夹角,可近似地看作是竖立在地面上的直线在阳光下的阴影与正南方向的夹角。
在步骤S203中,检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域。这里,目标对象例如可以是第一摄像机拍摄场景中的行人、电线杆、汽车等目标对象。以电线杆为例,步骤S203可以确定电线杆主体的图像区域和电线杆的阴影区域(即电线杆在太阳光线下的投影)。
在步骤S204中,根据目标对象的区域和阴影区域,确定阴影区域在图像坐标系中的阴影方向。以上文中电线杆为例,阴影方向为电线杆的阴影区域的延伸方向。例如,图3示出了第一摄像机拍摄的电线杆的示意图。如图3所示,步骤S204可以检测到图3中电线杆301以及电线杆301的阴影区域302。阴影区域302在图像坐标系O(X,Y)中的方向如箭头303所示。
在步骤S205中,根据太阳的方位角和阴影方向,确定第一摄像机的第一参考朝向。这里,第一参考朝向为步骤S205确定的第一摄像机的朝向。第一摄像机的朝向为第一摄像机在水平面内的朝向,即水平面内的视角方向。太阳的方位角与正北方向的夹角例如为180-As。As为太阳的方位角。阴影方向与图像坐标系中X轴的夹角例如为α。第一摄像机的第一参考朝向假设为θ。θ可以根据下述公式进行计算。
θ=360-α-As
综上,根据本申请的可视域生成方法200可以在不获取电子地图中关键位置信息(例如第一摄像机周围的商店、银行、酒店等关键位置的信息)的情况下,能够通过对图像中目标对象的阴影方向进行分析,进而根据阴影方向和太阳的方位角,确定第一摄像机的朝向。在此基础上,本申请的实施例可以在获取到电子地图时,在按照第一摄像机的朝向,生成第一摄像机在电子地图中的可视域。可视域例如为一个扇形区域。
在一些实施例中,上文中步骤S202可以根据经纬度和太阳地球模型计算太阳的方位角和太阳的高度角。其中,太阳高度角为太阳光线入射方向和地平面的夹角。
太阳的高度角计算公式如下:
sinHs=sinφ×sinδ+cosφcosδcost
太阳的方位角的计算公式为:
cosAs=(sinHs×sinφ-sinδ)/(cos Hs×cosφ)
其中Hs为太阳的高度角,As为太阳的方位角,φ为地理纬度,δ为太阳赤纬,t为时角。
太阳赤纬的计算公式如下:
δ=0.006918-0.399912cos b+0.070257sinb-0.006758cos 2b+0.000907sin 2b-0.002697cos 3b+0.00148sin 3b
其中,b=2×π×(N-1)/365,N是每年从1月1号起的日期数。
时角的计算公式如下:
t=(t0-12)×15,其中t0为真太阳时,真太阳时t0=当前时间-(计时经度-当前经度)×4。计时经度为本初子午线,即0经度。
另外说明的是,本申请的实施例除了可以利用阴影方向确定第一摄像机的朝向之外,还可以采用其他的方式确定第一摄像机的朝向。下面结合图4进行说明。
图4示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法400的流程图。方法400例如可以由计算设备120或者第一摄像机执行。
在步骤S401中,获取包含第一摄像机的地理位置的电子地图。这里,步骤S401例如可以根据经纬度,确定从地图服务器130获取第一摄像机周围区域的电子地图。
在步骤S402中,在电子地图中,确定第一摄像机附近的目标道路和目标道路在地理坐标系中的第一方向。换言之,步骤S402可以根据电子地图,确定第一摄像机附近的目标道路和目标道路在电子地图中的方向。这里,目标道路是指第一摄像机附近的单向通路。
在步骤S403中,对第一摄像机采集的图像帧序列进行目标跟踪,确定跟踪目标的运动方向,并将该运动方向作为目标道路在图像坐标系中的第二方向。这里,运动对象例如为行人或者车辆等。步骤S403可以基于各种目标跟踪算法,确定跟踪目标的运动方向。
在步骤S404中,根据第一方向和第二方向之间的映射关系,确定第一摄像机的第二参考朝向。这里,第二参考朝向为步骤S404确定的第一摄像机的朝向。第一参考朝向和第二参考朝向为通过不同方式确定的第一摄像机的朝向。
在一些场景中,第一摄像机附近只有一条单向的目标道路。步骤S402确定的目标道路例如图5A所示。步骤S402可以确定电子地图中目标道路501。图5A中坐标系X1Y1为地理坐标系。坐标轴X1的正向朝东,坐标轴Y1的正向朝北。图5B示出了图像中道路区域(即目标道路501的图像显示)。以图像中道路区域上一点为原点,建立坐标系X2Y2。坐标轴X2平行于图像的X轴,Y2平行于Y轴。目标对象的运动方向为箭头502所示的方向。步骤S403可以确定图像中道路与X2的夹角为α。这里,夹角α可以表示第二方向。步骤S402可以确定图像中道路与X1的夹角(即目标道路501与X1的夹角)为β。夹角β可以表示第一方向。在此基础上,步骤S404可以确定坐标轴Y2(与图像坐标系Y轴方向一致)与地理坐标系中X1轴的夹角θ。夹角θ可以表示第二参考朝向。夹角θ例如可以根据下述公式计算。
θ=90-α+β
综上,根据本申请实施例的方法400可以获取第一摄像机附近的目标道路的第一方向。通过目标跟踪,根据本申请实施例的方法400可以确定目标道路在图像坐标系中的第二方向。在此基础上,方法400可以通过根据第一方向和第二方向的映射关系,确定第一摄像机的朝向。
图6示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法600的流程图。方法600例如可以由计算设备120或者第一摄像机执行。
如图6所示,在步骤S601中,检测图像中建筑区域,以及与建筑区域对应的招牌信息。这里,招牌信息例如为酒店、商店、银行等对象的招牌信息。步骤S601可以对图像进行目标检测,以确定建筑区域。建筑区域可以认为是待识别的地标性建筑。
在步骤S602中,确定建筑区域在图像中朝向。在一些实施例中,步骤S602例如可以检测建筑区域的平行于地面的边缘线,并将图像中与边缘线垂直的方向作为建筑区域在图像中朝向。另外,步骤S602也可以采用其他的图像处理算法进行朝向标注,本申请对此不做限制。
在步骤S603中,从电子地图中查询与招牌信息对应的地标建筑和地标建筑的方位信息。在一些实施例中,步骤S603可以从电子地图中查询第一摄像机附近的地标建筑,然后将招牌信息与地标建筑进行图像匹配,以便确定建筑区域对应的地标建筑。
在步骤S604中,根据建筑区域在图像中朝向和方位信息,确定第一摄像机的第三参考朝向。这里,建筑区域在图像中朝向就是与建筑区域对应的地标建筑在图像坐标系中的朝向。第一摄像机在图像坐标系中朝向可以认为是竖直向上。步骤S604可以根据在图像中朝向和方位信息(即地标建筑在地理坐标系中朝向)的映射关系,确定第一摄像机的第三参考朝向。例如图7A示出了图像中建筑区域的示意图。步骤S601可以确定图7A中建筑区域701和招牌信息702。步骤S602可以确定建筑区域701在图像坐标系中方向为703。图7B示出了地图中地标建筑的示意图。图7B中地标建筑704与图7A中建筑区域701对应。步骤S603可以确定地标建筑704的方向705与东向的夹角为a。图7A中方向706与方向705相同。方向706在地理坐标系中与方向705一致。第三参考朝向(即图像坐标系中y坐标轴的方向)b=180-a。
综上,根据本申请实施例的可视域生成方法600可以通过识别图像中建筑区域对应的招牌信息和建筑区域在图像坐标系中朝向,以及通过电子地图确定与招牌信息对应的地标建筑的方位信息,能够确定第一摄像机的朝向。
图8示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法800的流程图。方法800例如可以由计算设备120或者第一摄像机执行。
如图8所示,在步骤S801中,检测第一摄像机采集的图像中道路区域。
在步骤S802中,确定道路区域在图像坐标系中延伸方向。在一些实施例中,步骤S802可以基于第一摄像机采集的图像帧序列,检测道路区域中运动目标(例如汽车或者行人)的运动方向,并将运动目标的运动方向作为道路区域的延伸方向。
在步骤S803中,检测道路区域对应的交通标志信息。这里,交通标志信息例如为交通标志牌的上指示信息。交通标志信息例如包括“东”或者“南”等指示道路方向的信息。
在步骤S804中,根据交通标志信息,确定道路区域在地理坐标系中的第三方向。
在步骤S805中,根据第三方向和延伸方向,确定第一摄像机的第四参考朝向。例如,图9示出了根据本申请一些实施例的图像帧的示意图。步骤S801可以识别图9中道路区域901。步骤S802可以确定道路的延伸方向为902。延伸方向为902与Y坐标轴方向的夹角为c。步骤S803可以从交通标志牌903中检测到交通标志信息“xx东路”。在此基础上,步骤S804可以根据交通标志信息确定道路区域901的第三方向为东。步骤S805可以根据延伸方向902和第三方向,确定第四参考朝向(即Y坐标轴方向)为与向东方向夹角为c。
综上,根据本申请的可视域生成方法800,通过识别交通标志信息和确定道路区域的延伸方向,可以确定第一摄像机的朝向。
图10示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法1000的流程图。方法1000例如可以由计算设备120或者第一摄像机执行。
如图10所述,在步骤S1001中,检测所述图像中的静态对象,并确定静态对象在图像坐标系中的朝向。这里,静态对象例如为建筑物或者第二摄像机。第二摄像机是指第一摄像机能够拍摄到的一个摄像机。
在步骤S1002中,获取静态对象在地理坐标系中的第四方向。
在步骤S1003中,根据第四方向和静态对象在图像坐标系中的朝向,确定第一摄像机的第五参考朝向。
在一些实施例中,静态对象为建筑物,步骤S1001可以检测图像中的建筑区域,并确定建筑区域中建筑在图像坐标系中的朝向。例如,建筑区域为住宅小区。步骤S1001可以识别建筑区域在图像坐标系中的朝向。步骤S1002可以对建筑区域进行语义分析。例如,步骤S1002可以确定建筑区域中包括阳台。这里,阳台通常布置为朝南。在此基础上,步骤S1002可以确定建筑区域在地理坐标系中的第四方向为朝南。在步骤S1003中,根据建筑区域的第四方向和在图像坐标系中的朝向,确定第一摄像机的第五参考朝向。
在一些实施例中,步骤S1001在图像中检测到第一摄像机,并通过图像分析确定第一摄像机在图像坐标系中的朝向。步骤S1002可以获取图像中第一摄像机在图像坐标系中的第四方向。步骤S1002可以获取图像中拍摄到的第一摄像机在地理坐标系中的第四方向。例如,步骤S1002可以基于拍摄图像的第一摄像机的地理位置,查询附近的第一摄像机的标识,并将查询到的第一摄像机标识作为被拍摄到的第一摄像机的标识。在此基础上,步骤S1002可以根据被拍摄到的第一摄像机的标识,查询被拍摄到的第一摄像机在地理坐标系中的第四方向。这样,步骤S1002可以根据第四方向与被拍摄到的第一摄像机在图像坐标系中朝向确定第一摄像机的第五参考朝向。
综上,根据本申请的可视域生成方法1000,可以根据图像中静态对象在图像坐标系中朝向和静态对象在地理坐标系中朝向,确定第一摄像机的朝向。
图11示出了根据本申请一些实施例的可视域生成方法1100的流程图。方法1100例如可以由计算设备120或者第一摄像机执行。
如图11所示,在步骤S1101中,获取第一摄像机的地理位置。这里,地理位置例如可以是经纬度。在一些实施例中,如果无法获取第一摄像机的经纬度,步骤S1101可以将第一摄像机所在地区的经纬度替代第一摄像机的经纬度。
在步骤S1102中,根据地理位置确定太阳的方位角。太阳的方位角为太阳所在的方位,指太阳光线在地平面上的投影与当地子午线的夹角,可近似地看作是竖立在地面上的直线在阳光下的阴影与正南方向的夹角。
在步骤S1103中,检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域。这里,目标对象例如可以是第一摄像机拍摄场景中的行人、电线杆、汽车等目标对象。
在步骤S1104中,根据目标对象的区域和阴影区域,确定阴影区域在图像坐标系中的阴影方向。
在步骤S1105中,根据太阳的方位角和阴影方向,确定第一摄像机的第一参考朝向。
步骤S1101-S1105更具体的实施方式与方法200一致,这里不再赘述。
在步骤S1106中,获取包含第一摄像机的地理位置的电子地图。这里,步骤S401例如可以根据经纬度,确定从地图服务器130获取第一摄像机周围区域的电子地图。
在步骤S1107中,在电子地图中,确定第一摄像机附近的目标道路和目标道路在地理坐标系中的第一方向。
在步骤S1108中,对第一摄像机采集的图像帧序列进行目标跟踪,以确定跟踪目标的运动方向,并将该运动方向作为目标道路在图像坐标系中的第二方向。
在步骤S1109中,根据第一方向和第二方向之间的映射关系,确定第一摄像机的第二参考朝向。
步骤S1106-S1109更具体的实施方式与方法400一致,这里不再赘述。
在步骤S1110中,检测图像中建筑区域,以及与建筑区域对应的招牌信息。这里,招牌信息例如为酒店、商店、银行等对象的招牌信息。
在步骤S1111中,确定建筑区域在图像中朝向。
在步骤S1112中,从电子地图中查询与招牌信息对应的地标建筑和地标建筑的方位信息。
在步骤S1113中,根据建筑区域在图像中朝向和方位信息,确定第一摄像机的第三参考朝向。
步骤S1110-S1113更具体的实施方式与方法600一致,这里不再赘述。
在步骤S1114中,检测第一摄像机采集的图像中道路区域。
在步骤S1115中,确定道路区域在图像坐标系中延伸方向。
在步骤S1116中,检测道路区域对应的交通标志信息。
在步骤S1117中,根据交通标志信息,确定道路区域在地理坐标系中的第三方向。
在步骤S1118中,根据道路方向和延伸方向,确定第一摄像机的第四参考朝向。
步骤S1114-S1118更具体的实施方式与方法800一致,这里不再赘述。
在步骤S1119中,检测图像中的静态对象,并确定静态对象在图像坐标系中的朝向。这里,静态对象例如为建筑物或者第二摄像机。
在步骤S1120中,获取静态对象在地理坐标系中的第四方向。
在步骤S1121中,根据第四方向和静态对象在图像坐标系中的朝向,确定第一摄像机的第五参考朝向。
步骤S1119-S1121更具体的实施方式与方法1000一致,这里不再赘述。
在一些实施例中,方法1100还可以包括步骤S1122,对第一参考朝向、第二参考朝向、第三参考朝向、第四参考朝向和第五参考朝向中至少两个参考朝向进行加权求和,得到第一摄像机的校准朝向。
在一些实施例中,步骤S1122可将成功获取的参考朝向进行加权求和。例如,方法1100成功获取到第一参考朝向和第二参考朝向。那么,步骤S1122可以将第一和第二参考朝向的进行加权求和。
在一些实施例中,步骤S1122可以将各参考朝向的置信度作为权重值。例如,步骤S1122可以将在检测阴影区域时检测算法输出的置信度作为第一参考朝向的置信度。步骤S1122可以将检测道路区域时目标检测算法输出的置信度作为第二参考朝向的置信度。步骤S1122可以将在检测招牌信息时检测算法输出的置信度作为第三参考朝向的置信度。步骤S1122可以将在检测交通标志信息时检测算法输出的置信度作为第四参考朝向的置信度。步骤S1122可以将在检测静态对象时检测算法输出的置信度作为第五参考朝向的置信度。
在步骤S1123中,根据校准朝向,确定第一摄像机在电子地图中的可视域。可视域例如为一个扇形区域。
综上,方法1100通过步骤S1122和S1123,可以基于多种方式确定的朝向进行数据融合,从而使得确定的第一摄像机朝向更准确和提高第一摄像机的可视域的准确度。
在一些实施例中,方法1100还可以包括步骤S1124,确定第一摄像机采集的图像中目标监测区域。这里,取决于不同的应用场景,本申请的实施例可以确定不同的监测对象。监测对象例如为车辆或者行人等对象。针对监测车辆的应用场景,步骤S1124可以检测图像中的车辆的位置,即确定车辆对应的区域。针对监测行人的应用场景,步骤S1124可以检测图像中行人对应的区域。
在步骤S1125中,根据目标检测区域在图像中位置,确定对第一摄像机的俯仰角的调节参数。例如,车辆对应的区域在图像中处于上部边缘。步骤S1125可以确定能够使得第一摄像机增大俯仰角的调节参数,以便使得第一摄像机的视野对准道路中的车辆。如果第一摄像机按照调节参数调节俯仰角,第一摄像机拍摄的图像中车辆会从上部边缘调整到图像的中部。
综上,方法1100通过步骤S1114和S1125,能够通过分析监测对象在图像中位置,确定对第一摄像机的俯仰角的调节参数,从而能够优化第一摄像机对监测对象的拍摄角度。
图12示出了根据本申请一些实施例的可视域生成装置1200的示意图图。装置1200例如可以部署在计算设备120或者第一摄像机中。
如图12所示,可视域生成装置1200包括:位置获取单元1201、太阳方位确定单元1202、阴影检测单元1203、阴影方向确定单元1204和朝向确定单元1205。
位置获取单元1201,获取第一摄像机的地理位置。
太阳方位确定单元1202,根据所述地理位置确定太阳的方位角。
阴影检测单元1203,检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域。
阴影方向确定单元1204,根据所述目标对象的区域和所述阴影区域,确定所述阴影区域在图像坐标系中的阴影方向。
朝向确定单元1205,根据所述太阳的方位角和阴影方向,确定所述第一摄像机的第一参考朝向。装置1200更具体的实施方式与方法200一致,这里不再赘述。
综上,根据本申请实施例的可视域生成装置1200可以在不获取电子地图中关键位置信息(例如第一摄像机周围的商店、银行、酒店等关键位置的信息)的情况下,能够通过对图像中目标对象的阴影方向进行分析,进而根据阴影方向和太阳的方位角,确定第一摄像机的朝向。在此基础上,本申请的实施例可以在获取到电子地图时,在按照第一摄像机的朝向,生成第一摄像机在电子地图中的可视域。
图13示出了根据本申请一些实施例的可视域生成装置1300的示意图图。装置1300例如可以部署在计算设备120或者第一摄像机中。
如图13所示,装置1300可以包括:第一参考朝向确定单元1301、第二参考朝向确定单元1302、第三参考朝向确定单元1303、第四参考朝向确定单元1304、第五参考朝向确定单元1305、校准单元1306和区域推荐单元1307。
第一参考朝向确定单元1301例如可以执行与方法200一致的操作。第二参考朝向确定单元1302可以执行与方法400一致的操作。第三参考朝向确定单元1304可以执行与方法600一致的操作。第四参考朝向确定单元1304可以执行与方法800一致的操作。第五参考朝向确定单元1305可以执行与方法1000一致的操作。
校准单元1306对第一参考朝向、第二参考朝向、第三参考朝向、第四参考朝向和第五参考朝向中至少两个参考朝向进行加权求和,得到第一摄像机的校准朝向。在此基础上,校准单元1306根据校准朝向,确定第一摄像机在电子地图中的可视域。这里,校准单元1306基于多种方式确定的朝向进行数据融合,从而使得确定的第一摄像机朝向更准确和提高第一摄像机的可视域的准确度。
区域推荐单元1307确定第一摄像机采集的图像中目标监测区域。这里,取决于不同的应用场景,本申请的实施例可以确定不同的监测对象。监测对象例如为车辆或者行人等对象。根据目标检测区域在图像中位置,区域推荐单元1307确定对第一摄像机的俯仰角的调节参数。
这里,区域推荐单元1307能够通过分析监测对象在图像中位置,确定对第一摄像机的俯仰角的调节参数,从而能够优化第一摄像机对监测对象的拍摄角度。
图14示出了根据本申请一些实施例的计算设备的示意图。如图14所示,该计算设备包括一个或者多个处理器(CPU)1402、通信模块1404、存储器1406、用户接口1410,以及用于互联这些组件的通信总线1408。
处理器1402可通过通信模块1404接收和发送数据以实现网络通信和/或本地通信。
用户接口1410包括一个或多个输出设备1412,其包括一个或多个扬声器和/或一个或多个可视化显示器。用户接口1410也包括一个或多个输入设备1414。用户接口1410例如可以接收遥控器的指令,但不限于此。
存储器1406可以是高速随机存取存储器,诸如DRAM、SRAM、DDR RAM、或其他随机存取固态存储设备;或者非易失性存储器,诸如一个或多个磁盘存储设备、光盘存储设备、闪存设备,或其他非易失性固态存储设备。
存储器1406存储处理器1402可执行的指令集,包括:
操作***1416,包括用于处理各种基本***服务和用于执行硬件相关任务的程序;
应用1418,包括用于实现上述可视域生成方法的各种程序,例如可以包括可视域生成装置1200或者1300。
另外,本申请的每一个实施例可以通过由数据处理设备如计算机执行的数据处理程序来实现。显然,数据处理程序构成了本发明。此外,通常存储在一个存储介质中的数据处理程序通过直接将程序读取出存储介质或者通过将程序安装或复制到数据处理设备的存储设备(如硬盘和或内存)中执行。因此,这样的存储介质也构成了本发明。存储介质可以使用任何类型的记录方式,例如纸张存储介质(如纸带等)、磁存储介质(如软盘、硬盘、闪存等)、光存储介质(如CD-ROM等)、磁光存储介质(如MO等)等。
因此本申请还公开了一种非易失性存储介质,其中存储有程序。该程序包括指令,所述指令当由处理器执行时,使得计算设备执行根据本申请的可视域生成方法。
另外,本申请所述的方法步骤除了可以用数据处理程序来实现,还可以由硬件来实现,例如,可以由逻辑门、开关、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌微控制器等来实现。因此这种可以实现本申请所述方法的硬件也可以构成本申请。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (7)
1.一种可视域生成方法,其特征在于,包括:
获取第一摄像机的地理位置;
根据所述地理位置确定太阳的方位角;
检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域;
根据所述目标对象的区域和所述阴影区域,确定所述阴影区域在图像坐标系中的阴影方向;
根据所述太阳的方位角和阴影方向,确定所述第一摄像机的第一参考朝向;
将第二参考朝向、第四参考朝向和第五参考朝向与所述第一参考朝向进行加权求和,得到第一摄像机的校准朝向;
根据所述校准朝向,确定所述第一摄像机在电子地图中的可视域;
其中,确定所述第二参考朝向的方式包括:
获取包含所述地理位置的电子地图;
在所述电子地图中,确定所述第一摄像机附近的目标道路和所述目标道路在地理坐标系中的第一方向;
对所述第一摄像机采集的图像帧序列进行目标跟踪,以确定跟踪目标的运动方向,并将所述运动方向作为所述目标道路在图像坐标系中的第二方向;其中,所述跟踪目标沿所述目标道路方向行进;
根据所述第一方向和所述第二方向之间的映射关系,确定所述第一摄像机的第二参考朝向;
确定所述第四参考朝向的方式包括:
检测所述图像中道路区域;
基于所述第一摄像机采集的图像帧序列,检测所述道路区域中运动目标的运动方向,并将运动目标的运动方向作为所述道路区域在图像坐标系中的延伸方向;
检测所述图像中道路区域对应的交通标志信息;
根据所述交通标志信息,确定所述道路区域在地理坐标系中的第三方向;
根据所述第三方向和所述延伸方向,确定所述第一摄像机的第四参考朝向;
确定所述第五参考朝向的方式包括:
检测所述图像中的目标对象,并确定静态对象在图像坐标系中的朝向,所述静态对象为建筑物;
对建筑物进行语义分析,所述建筑物包括阳台,阳台方向为朝南;
获取所述静态对象在地理坐标系中的第四方向;
根据所述第四方向和静态对象在图像坐标系中的朝向,确定所述第一摄像机的第五参考朝向。
2.如权利要求1所述的可视域生成方法,其特征在于,进一步包括:
检测所述图像中建筑区域,以及与所述建筑区域对应的招牌信息;
确定所述建筑区域在所述图像中朝向;
从电子地图中查询与所述招牌信息对应的地标建筑和地标建筑的方位信息;
根据所述建筑区域在所述图像中朝向和所述方位信息,确定所述第一摄像机的第三参考朝向。
3.如权利要求2所述的可视域生成方法,其特征在于,在得到第一摄像机的校准朝向时,第三参考朝向加入所述加权求和的处理。
4.如权利要求1所述的可视域生成方法,其特征在于,进一步包括:
确定所述图像中目标监测区域;
根据目标检测区域在图像中位置,确定对第一摄像机的俯仰角的调节参数。
5.一种可视域生成装置,其特征在于,包括:
位置获取单元,获取第一摄像机的地理位置;
太阳方位确定单元,根据所述地理位置确定太阳的方位角;
阴影检测单元,检测第一摄像机采集的图像中目标对象的区域和目标对象在太阳光线下的阴影区域;
阴影方向确定单元,根据所述目标对象的区域和所述阴影区域,确定所述阴影区域在图像坐标系中的阴影方向;
朝向确定单元,根据所述太阳的方位角和阴影方向,确定所述第一摄像机的第一参考朝向;
第二参考朝向确定单元,获取包含所述地理位置的电子地图;在所述电子地图中,确定所述第一摄像机附近的目标道路和所述目标道路在地理坐标系中的第一方向;对所述第一摄像机采集的图像帧序列进行目标跟踪,以确定跟踪目标的运动方向,并将所述运动方向作为所述目标道路在图像坐标系中的第二方向;根据所述第一方向和所述第二方向之间的映射关系,确定所述第一摄像机的第二参考朝向;其中,所述跟踪目标沿所述目标道路方向行进;
第四参考朝向确定单元,检测所述图像中道路区域;基于所述第一摄像机采集的图像帧序列,检测所述道路区域中运动目标的运动方向,并将运动目标的运动方向作为所述道路区域在图像坐标系中的延伸方向;检测所述图像中道路区域对应的交通标志信息;根据所述交通标志信息,确定所述道路区域在地理坐标系中的第三方向;根据所述第三方向和所述延伸方向,确定所述第一摄像机的第四参考朝向;
第五参考朝向确定单元,检测所述图像中的目标对象,并确定静态对象在图像坐标系中的朝向,所述静态对象为建筑物;对建筑物进行语义分析,建筑物包括阳台,阳台方向为朝南;获取所述静态对象在地理坐标系中的第四方向;根据所述第四方向和静态对象在图像坐标系中的朝向,确定所述第一摄像机的第五参考朝向;
校准单元,将所述第二参考朝向、所述第四参考朝向和所述第五参考朝向与所述第一参考朝向进行加权求和,得到第一摄像机的校准朝向;根据所述校准朝向,确定第一摄像机在电子地图中的可视域。
6.一种计算设备,其特征在于,包括:
存储器;
处理器;
程序,存储在该存储器中并被配置为由所述处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求1-4中任一项所述可视域生成方法的指令。
7.一种存储介质,存储有程序,所述程序包括指令,所述指令当由计算设备执行时,使得所述计算设备执行如权利要求1-4中任一项所述的可视域生成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010145503.3A CN113362392B (zh) | 2020-03-05 | 2020-03-05 | 可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010145503.3A CN113362392B (zh) | 2020-03-05 | 2020-03-05 | 可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113362392A CN113362392A (zh) | 2021-09-07 |
CN113362392B true CN113362392B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=77523554
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010145503.3A Active CN113362392B (zh) | 2020-03-05 | 2020-03-05 | 可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113362392B (zh) |
Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06167333A (ja) * | 1992-11-27 | 1994-06-14 | Mitsubishi Electric Corp | 絶対方位標定装置 |
JP2005012415A (ja) * | 2003-06-18 | 2005-01-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 監視映像モニタリングシステム、監視映像生成方法、および監視映像モニタリングサーバ |
JP2007259002A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Fujifilm Corp | 画像再生装置ならびにその制御方法およびその制御プログラム |
CN102177719A (zh) * | 2009-01-06 | 2011-09-07 | 松下电器产业株式会社 | 摄像装置朝向检测装置和具备该装置的移动体 |
JP2014185908A (ja) * | 2013-03-22 | 2014-10-02 | Pasco Corp | 方位角推定装置及び方位角推定プログラム |
CN104281840A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-14 | 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 | 一种基于智能终端定位识别建筑物的方法及装置 |
CN104639824A (zh) * | 2013-11-13 | 2015-05-20 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 基于电子地图的摄像机控制方法及装置 |
CN104717462A (zh) * | 2014-01-03 | 2015-06-17 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 监控录像视频的提取方法及其装置 |
CN105389375A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-09 | 福建师范大学 | 一种基于可视域的图像索引设置方法、***及检索方法 |
CN106331618A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-01-11 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种自动确认摄像机可视域的方法及装置 |
CN108038897A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-05-15 | 北京像素软件科技股份有限公司 | 阴影贴图生成方法及装置 |
CN108921900A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-11-30 | 江苏实景信息科技有限公司 | 一种监测监控摄像机的方位的方法及装置 |
CN108965687A (zh) * | 2017-05-22 | 2018-12-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 拍摄方向识别方法、服务器及监控方法、***及摄像设备 |
KR20190063350A (ko) * | 2017-11-29 | 2019-06-07 | 한국전자통신연구원 | 촬영 방향 검출 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
CN110176030A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-27 | 中国水产科学研究院 | 一种无人机图像的自动配准方法、装置及电子设备 |
CN110243364A (zh) * | 2018-03-07 | 2019-09-17 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 无人机航向确定方法、装置、无人机及存储介质 |
CN110458895A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像坐标系的转换方法、装置、设备及存储介质 |
CN111526291A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-11 | 济南博观智能科技有限公司 | 摄像机监控方向确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN112101339A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地图兴趣点的信息获取方法、装置、电子设备和存储介质 |
WO2022217877A1 (zh) * | 2021-04-12 | 2022-10-20 | 浙江商汤科技开发有限公司 | 地图生成方法及装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9488488B2 (en) * | 2010-02-12 | 2016-11-08 | Apple Inc. | Augmented reality maps |
JP6271953B2 (ja) * | 2013-11-05 | 2018-01-31 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法 |
US20190164309A1 (en) * | 2017-11-29 | 2019-05-30 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method of detecting shooting direction and apparatuses performing the same |
-
2020
- 2020-03-05 CN CN202010145503.3A patent/CN113362392B/zh active Active
Patent Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06167333A (ja) * | 1992-11-27 | 1994-06-14 | Mitsubishi Electric Corp | 絶対方位標定装置 |
JP2005012415A (ja) * | 2003-06-18 | 2005-01-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 監視映像モニタリングシステム、監視映像生成方法、および監視映像モニタリングサーバ |
JP2007259002A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Fujifilm Corp | 画像再生装置ならびにその制御方法およびその制御プログラム |
CN102177719A (zh) * | 2009-01-06 | 2011-09-07 | 松下电器产业株式会社 | 摄像装置朝向检测装置和具备该装置的移动体 |
JP2014185908A (ja) * | 2013-03-22 | 2014-10-02 | Pasco Corp | 方位角推定装置及び方位角推定プログラム |
CN104639824A (zh) * | 2013-11-13 | 2015-05-20 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 基于电子地图的摄像机控制方法及装置 |
CN104717462A (zh) * | 2014-01-03 | 2015-06-17 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 监控录像视频的提取方法及其装置 |
CN104281840A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-14 | 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 | 一种基于智能终端定位识别建筑物的方法及装置 |
CN105389375A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-09 | 福建师范大学 | 一种基于可视域的图像索引设置方法、***及检索方法 |
CN106331618A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-01-11 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种自动确认摄像机可视域的方法及装置 |
CN108965687A (zh) * | 2017-05-22 | 2018-12-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 拍摄方向识别方法、服务器及监控方法、***及摄像设备 |
KR20190063350A (ko) * | 2017-11-29 | 2019-06-07 | 한국전자통신연구원 | 촬영 방향 검출 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
CN108038897A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-05-15 | 北京像素软件科技股份有限公司 | 阴影贴图生成方法及装置 |
CN110243364A (zh) * | 2018-03-07 | 2019-09-17 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 无人机航向确定方法、装置、无人机及存储介质 |
CN108921900A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-11-30 | 江苏实景信息科技有限公司 | 一种监测监控摄像机的方位的方法及装置 |
CN110176030A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-27 | 中国水产科学研究院 | 一种无人机图像的自动配准方法、装置及电子设备 |
CN110458895A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像坐标系的转换方法、装置、设备及存储介质 |
CN111526291A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-11 | 济南博观智能科技有限公司 | 摄像机监控方向确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN112101339A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地图兴趣点的信息获取方法、装置、电子设备和存储介质 |
WO2022217877A1 (zh) * | 2021-04-12 | 2022-10-20 | 浙江商汤科技开发有限公司 | 地图生成方法及装置、电子设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113362392A (zh) | 2021-09-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9497581B2 (en) | Incident reporting | |
US9189853B1 (en) | Automatic pose estimation from uncalibrated unordered spherical panoramas | |
Manweiler et al. | Satellites in our pockets: an object positioning system using smartphones | |
EP3593324B1 (en) | Target detection and mapping | |
US8264537B2 (en) | Photogrammetric networks for positional accuracy | |
CN109596121B (zh) | 一种机动站自动目标检测与空间定位方法 | |
WO2014011346A1 (en) | Sensor-aided wide-area localization on mobile devices | |
US11682103B2 (en) | Selecting exterior images of a structure based on capture positions of indoor images associated with the structure | |
KR20200110120A (ko) | 3d-vr 멀티센서 시스템 기반의 도로 시설물 관리 솔루션을 구현하는 시스템 및 그 방법 | |
US20130135446A1 (en) | Street view creating system and method thereof | |
CN106537409A (zh) | 确定影像的罗盘定位 | |
Masiero et al. | Toward the use of smartphones for mobile mapping | |
KR100679864B1 (ko) | 지역정보의 표시가 가능한 이동통신 단말기 및 그 지역정보표시방법 | |
Elias et al. | Photogrammetric water level determination using smartphone technology | |
US11703820B2 (en) | Monitoring management and control system based on panoramic big data | |
Zhang et al. | Online ground multitarget geolocation based on 3-D map construction using a UAV platform | |
US20160171004A1 (en) | Method and system for improving the location precision of an object taken in a geo-tagged photo | |
CN113362392B (zh) | 可视域生成方法、装置、计算设备及存储介质 | |
US11481920B2 (en) | Information processing apparatus, server, movable object device, and information processing method | |
Lee et al. | Distant object localization with a single image obtained from a smartphone in an urban environment | |
CN110162658A (zh) | 位置信息获取方法、装置、终端及存储介质 | |
Jeon et al. | Design of positioning DB automatic update method using Google tango tablet for image based localization system | |
Moun et al. | Localization and building identification in outdoor environment for smartphone using integrated GPS and camera | |
CN113739797A (zh) | 视觉定位方法和装置 | |
Wang et al. | Fisheye‐Lens‐Based Visual Sun Compass for Perception of Spatial Orientation |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |