RU2692970C2 - Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения - Google Patents
Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения Download PDFInfo
- Publication number
- RU2692970C2 RU2692970C2 RU2017124310A RU2017124310A RU2692970C2 RU 2692970 C2 RU2692970 C2 RU 2692970C2 RU 2017124310 A RU2017124310 A RU 2017124310A RU 2017124310 A RU2017124310 A RU 2017124310A RU 2692970 C2 RU2692970 C2 RU 2692970C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- cameras
- calibration
- test object
- estimating
- images
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 7
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 4
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
- G01M11/02—Testing optical properties
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B21/00—Microscopes
- G02B21/36—Microscopes arranged for photographic purposes or projection purposes or digital imaging or video purposes including associated control and data processing arrangements
-
- 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
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
- H04N13/20—Image signal generators
- H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
- H04N13/246—Calibration of cameras
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области калибровки видеокамер, работающих в составе системы технического зрения. Технический результат − получение высококонтрастного изображения тестового шаблона, наблюдаемого камерами видимого и инфракрасного диапазона для осуществления калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения. Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения включает съемку тестового объекта с различных ракурсов, перевод кадров в цифровую форму, нахождение на снятых изображениях особых точек и оценку их координат с субпиксельной точностью, оценку матриц внутренних параметров камер, оценку векторов коэффициентов дисторсии объективов камер, оценку матриц внешних параметров, причем осуществляют одновременную калибровку камер видимого и инфракрасного диапазонов с пересекающимися полями зрения, при этом используют тестовый объект в виде подогреваемого теплопроводящего калибровочного шаблона с темными n-угольниками, причем после получения полутоновых изображений от разноспектральных камер при различных положениях тестового объекта изображения с инфракрасных камер инвертируют. 1 ил.
Description
Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для определения и приведения к заданным значениям параметров видеокамер, работающих в составе системы технического зрения, состоящей из нескольких разноспектральных видеодатчиков видимого и инфракрасного диапазонов длин волн с перекрывающимися полями зрения.
Из уровня техники известен способ юстировки фотоприемников стереоскопической телевизионной системы (патент RU №2101676, опубликовано 10.01.1998, МПК: G01C 11/00). Способ заключается в выборе контрольной точки наблюдения на поверхности объекта, формировании телевизионных сигналов изображения наблюдаемой поверхности, при котором один из сигналов формируют позитивным, а другой - негативным. Для устранения несовпадения элементов изображения наблюдаемой поверхности смещают один из фотоприемников до совмещения соответственных изображений выбранной точки. Критерием совмещения является появление муаровой полосы.
Недостатком данного способа является необходимость повторной механической юстировки при изменении расстояния до точки наблюдения, отсчитываемого в направлении оптической оси одной из камер.
Известны способ самокалибровки камер одного диапазона (Liu R., Zhang Н., Liu М., Xia X., Hu Т. Stereo cameras self-calibration based on SIFT // Proc. of International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation. 11-12 April 2009. - Vol. 1. - P. 352-355) и способ полетной калибровки мультиспектральной аппаратуры космического базирования (патент RU №2561231, опубликовано 27.08.2015, МПК: G06K 9/32, G01M 11/02, G01C 11/00, B64G 4/00), основанные на поиске соответствующих особых точек в нескольких кадрах, снятых одной или несколькими камерами. Данные алгоритмы успешно применяются для автоматического совмещения изображений одного спектрального диапазона. Однако в различных оптических диапазонах изображения одинаковых объектов могут сильно различаться, что приводит к необходимости указания части особых точек вручную.
Известен способ калибровки тепловизионной камеры, в котором применяется калибровочный шаблон, представляющий собой щит, на котором через фиксированные расстояния в горизонтальном и вертикальном направлениях натянуты нити накаливания (Методика оценки дисторсии современных инфракрасных систем. В.П. Коваленко, Ю.Г. Веселов, И.В. Карпиков, Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана, серия «Приборостроение», 2011, №1, стр. 98-107). Расстояния между перекрестиями, сформированными пересечениями изображений нитей накаливания, и их координаты в плоскости тестового объекта рассчитываются с помощью лазерного дальномера и теодолита.
Использование данного калибровочного шаблона для калибровки камер видимого диапазона ввиду малой толщины нитей накаливания приводит к низкому их контрасту на фоне щита при поиске перекрестий и, как следствие, ошибкам в вычислении координат особых точек.
Известен способ калибровки системы технического зрения из трех видеокамер и устройство для его реализации (патент RU №2382515, опубликовано 20.02.2010, МПК: H04N 5/232, G06K 9/32). В данном изобретении калибровку системы технического зрения осуществляют по калибровочному шаблону, в котором две камеры получают детализированное изображение, а третья является обзорной.
Основным его недостатком является невозможность применения для разноспектральных камер.
В качестве прототипа выбран наиболее близкий по совокупности признаков способ калибровки (заявка CN 104376572 A, опубликовано 25.02.2015, МПК: G06T 7/00), в котором в качестве калибровочного объекта применяют светлый шаблон с нанесенными на его поверхность темными прямоугольниками априорно известных размеров либо шаблон типа «шахматная доска» с известной длиной стороны клетки.
Согласно данному способу:
снимают шаблон с различных ракурсов;
автоматически находят на изображениях шаблона особые точки - углы темных клеток;
оценивают пиксельные координаты особых точек с субпиксельной точностью;
из соответствия пространственных и пиксельных координат особых точек согласно алгоритму (Zhang, Z. A flexible new technique for camera calibration / Z. Zhang // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2000. - Vol. 22(11). - P. 1330-1334) оценивают матрицу внутренних параметров камеры и вектор коэффициентов дисторсии ее объектива, а также внешние параметры (матрицы поворота и векторы параллельного переноса системы координат камеры относительно системы координат калибровочного шаблона), определяющие взаимное пространственное положение камеры и калибровочного шаблона в каждом из ракурсов съемки, для чего применяют итерационный алгоритм оптимизации по методу наименьших квадратов.
Недостатком прототипа является невозможность использования данного способа для одновременной калибровки камер видимого и инфракрасного диапазонов.
Техническая проблема, решаемая созданием заявленного изобретения, заключается в невозможности одновременной калибровки камер и видимого, и инфракрасного диапазонов с получением высококонтрастного изображения.
Технический результат изобретения заключается в получении высококонтрастного изображения тестового шаблона, наблюдаемого камерами как видимого, так и инфракрасного диапазона для осуществления калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения.
Технический результат достигается тем, что способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения включает выполнение съемки тестового объекта с различных ракурсов, перевод кадров в цифровую форму - для камер с аналоговым выходом, нахождение на снятых с различных ракурсов изображениях тестового объекта особых точек и оценку их координат с субпиксельной точностью, оценку матриц внутренних параметров камер, оценку векторов коэффициентов дисторсии объективов камер, оценку матриц внешних параметров, определяющих взаимное пространственное положение камер. При этом он отличается от прототипа тем, что осуществляют одновременную калибровку нескольких камер видимого и инфракрасного диапазонов с пересекающимися полями зрения. При этом используют тестовый объект в виде подогреваемого теплопроводящего калибровочного шаблона, обеспечивающего на различных дальностях высококонтрастное изображение в видимом и инфракрасном диапазонах. Причем после получения полутоновых изображений от разноспектральных камер при различных положениях тестового объекта изображения с инфракрасных камер инвертируют.
Сущность предлагаемого способа калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения поясняется блок-схемой алгоритма калибровки.
Способ калибровки осуществляют следующим образом.
Осуществляют ввод значений параметров тестового калибровочного шаблона: размер клетки, количество клеток по горизонтали и вертикали.
Получают изображения от видеокамер многоспектральной системы технического зрения при различных положениях тестового шаблона, обеспечивающего контрастное изображение и в видимом, и в инфракрасном диапазонах, и, если сенсор камеры имеет аналоговый выход, переводят в цифровую форму представления. Для съемки с различных ракурсов перемещают либо шаблон, либо конструктивно связанные камеры многоспектральной системы таким образом, чтобы шаблон располагался под различными углами относительно оптических осей камер и на различных удалениях от них, а его полное изображение наблюдалось как минимум одной парой камер. Рекомендуемое количество ракурсов - не менее 15. Для снижения ошибки оценивания коэффициентов дисторсии объективов при съемке шаблона желательно, чтобы его изображения на кадрах камер располагались в различных областях кадра, в том числе и вблизи границ.
При этом используют шаблон с подогревом, чтобы обеспечить получение высококонтрастного изображения, наблюдаемого камерами и видимого, и инфракрасного диапазонов.
При использовании цветных камер их кадры с изображениями тестового шаблона преобразуют в градации серого.
Изображения с инфракрасных камер переводят в негативные: при использовании шаблона с темными n-угольниками его изображения инвертируют.
Итеративно оценивают внутренние параметры камер по критерию минимума суммы квадратов ошибок репроекции:
- выполняют коррекцию дисторсии изображений калибровочного шаблона (на первой итерации используют значения коэффициентов дисторсии по умолчанию);
- находят особые точки - углы темных клеток - на изображениях шаблона; оценивают пиксельные координаты особых точек с субпиксельной точностью;
- для каждой камеры оценивают матрицы внутренних параметров и векторы коэффициентов дисторсии объективов, а также матрицы внешних параметров, определяющих взаимное пространственное положение систем координат каждой камеры и калибровочного шаблона.
На основании результатов калибровки для каждой камеры в отдельности возможно последующее выполнение одновременной калибровки системы из Nк≥2 конструктивно связанных камер (например, при Nк = 2, стереопары), для которых по критерию максимального правдоподобия либо минимума суммы квадратов ошибок репроекции (Luhmann Т., Robson S., Kyle S., Boehm J. Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. - De Gruyter: Berlin, 2013) в ходе которой дополнительно итеративно уточняются калибровочные параметры и находятся матрицы поворота и векторы параллельного переноса для перехода от системы координат камеры с номером n к камере с номером m, n≠m; n, m = 1…Nк.
Далее для всех пар камер многоспектральной системы по критерию максимального правдоподобия оценивают внешние параметры: матрицы поворота и векторы параллельного переноса их систем координат.
Оцениваемыми параметрами для каждой камеры являются: коэффициенты радиальной и тангенциальной дисторсии объективов камер в соответствии с моделью Брауна - Конради (Brown, D. Close-range camera calibration / D. Brown // Photogrammetric Engineering. - 1971. - Vol. 37, No 8. - P. 855-866), матрицы внутренних параметров камер K3×3 и матрицы внешних параметров камер [R3×3 | t3×1]3×4, содержащие информацию о повороте системы координат камеры относительно системы координат шаблона R3×3, а также вектора параллельного переноса (трансляции) t3×1 начала системы координат камеры относительно начала системы координат шаблона.
Процесс оценивания параметров является итерационным. По результатам наблюдения изображений шаблона, снятых с различных ракурсов, минимизируется квадрат ошибки репроекции для каждой камеры системы технического зрения (Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision: 2nd edition. - Cambridge: Cambridge University Press, 2003. - 656 p.):
где mij и - соответственно измеренные пиксельные координаты особых точек и пиксельные координаты после проекции пространственных координат особых точек шаблона Мij на матрицу камеры, и оцениваются внутренние параметры: матрица K3×3 и вектор коэффициентов дисторсии объектива kd = [k1, k2, k3, p1, р2]T, где ki, i = 1..3, - коэффициенты радиальной дисторсии, pi, i = 1, 2, - коэффициенты тангенциальной дисторсии. При оптимизации (1) выполняется поиск псевдорешения переопределенной системы из уравнений, связывающих пространственные Mij и пиксельные mij координаты N+ особых точек шаблона. В (1) символами R3×3i и t3×1i, обозначены соответственно матрица поворота и вектор трансляции системы координат камеры для i-го изображения шаблона, а символ ||⋅|| обозначает два - норму вектора. Для уменьшения числа оптимизируемых параметров при минимизации (1) матрицы R3×3i в соответствии с формулой Родрига (Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision: 2nd edition. - Cambridge: Cambridge University Press, 2003. - 656 p.) заменяются эквивалентными векторами r3×1i, задающими ось вращения, с два-нормой, пропорциональной углу поворота вокруг этой оси.
Затем внутренние и внешние параметры камер дополнительно уточняются путем минимизации ошибки репроекции для всех пар камер n и m, n≠m; n, m = 1…Nк:
где Nк - количество камер многоспектральной системы технического зрения,
Для оценки параметров взаимной ориентации камер с номерами n и m после минимизации (2) по критерию максимального правдоподобия оцениваются матрицы трансформации Т4×4 (nm), декомпозиция которых дает оценки матриц поворота R3×3 (nm) и векторов трансляции t3×1 (nm) системы координат камеры с номером n относительно камеры с номером m.
Коррекция дисторсии, выполняемая при минимизации (1) и (2), заключается в нахождении для пиксельных координат особых точек численного решения системы нелинейных уравнений вида (Brown D. Close-range camera calibration // Photogrammetric Engineering. - 1971. - Vol. 37, No 8. - P. 855-866):
где (xнdi,yнdi) и (xн,yн) - соответственно нормированные к фокусному расстоянию пиксельные координаты с дисторсией и без,
Таким образом, предлагаемый способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения может быть использован для определения и приведения к заданным значениям параметров видеокамер, работающих в составе системы технического зрения, состоящей из нескольких разноспектральных видеодатчиков видимого и инфракрасного диапазонов длин волн с перекрывающимися полями зрения.
Claims (1)
- Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения, включающий выполнение съемки тестового объекта с различных ракурсов, перевод кадров в цифровую форму - для камер с аналоговым выходом, нахождение на снятых с различных ракурсов изображениях тестового объекта особых точек и оценку их координат с субпиксельной точностью, оценку матриц внутренних параметров камер, оценку векторов коэффициентов дисторсии объективов камер, оценку матриц внешних параметров, определяющих взаимное пространственное положение камер, отличающийся тем, что осуществляют одновременную калибровку нескольких камер видимого и нескольких камер инфракрасного диапазонов с пересекающимися полями зрения, при этом используют тестовый объект в виде подогреваемого теплопроводящего калибровочного шаблона с темными n-угольниками, обеспечивающего на различных дальностях высококонтрастное изображение в видимом и инфракрасном диапазонах, причем после получения полутоновых изображений от разноспектральных камер при различных положениях тестового объекта изображения с инфракрасных камер инвертируют.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017124310A RU2692970C2 (ru) | 2017-07-07 | 2017-07-07 | Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017124310A RU2692970C2 (ru) | 2017-07-07 | 2017-07-07 | Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2017124310A3 RU2017124310A3 (ru) | 2019-01-10 |
RU2017124310A RU2017124310A (ru) | 2019-01-10 |
RU2692970C2 true RU2692970C2 (ru) | 2019-06-28 |
Family
ID=64977374
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2017124310A RU2692970C2 (ru) | 2017-07-07 | 2017-07-07 | Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2692970C2 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2811766C1 (ru) * | 2023-04-20 | 2024-01-17 | Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" | Способ автоматической калибровки датчиков машинного зрения рельсового транспортного средства |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2722412C1 (ru) * | 2019-09-23 | 2020-05-29 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" | Способ стереокалибровки разноспектральных камер с малыми угловыми размерами пересечения полей зрения |
CN117649454B (zh) * | 2024-01-29 | 2024-05-31 | 北京友友天宇***技术有限公司 | 双目相机外参自动校正方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2452992C1 (ru) * | 2008-05-22 | 2012-06-10 | МАТРИКС ЭЛЕКТРОНИК МЕЖЕРИНГ ПРОПЕРТИЗ, ЭлЭлСи | Стереоскопическая измерительная система и способ |
CN104376572A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-02-25 | 成都理工大学 | 移动终端相机标定方法 |
CN204301863U (zh) * | 2014-11-17 | 2015-04-29 | 国家电网公司 | 新型可见光及红外热像仪相机参数联合标定板 |
RU2561231C1 (ru) * | 2014-03-27 | 2015-08-27 | Акционерное общество "Ракетно-космический центр "Прогресс" (АО "РКЦ "Прогресс") | Способ полетной калибровки мультиспектральной аппаратуры космического базирования |
-
2017
- 2017-07-07 RU RU2017124310A patent/RU2692970C2/ru active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2452992C1 (ru) * | 2008-05-22 | 2012-06-10 | МАТРИКС ЭЛЕКТРОНИК МЕЖЕРИНГ ПРОПЕРТИЗ, ЭлЭлСи | Стереоскопическая измерительная система и способ |
RU2561231C1 (ru) * | 2014-03-27 | 2015-08-27 | Акционерное общество "Ракетно-космический центр "Прогресс" (АО "РКЦ "Прогресс") | Способ полетной калибровки мультиспектральной аппаратуры космического базирования |
CN204301863U (zh) * | 2014-11-17 | 2015-04-29 | 国家电网公司 | 新型可见光及红外热像仪相机参数联合标定板 |
CN104376572A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-02-25 | 成都理工大学 | 移动终端相机标定方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
THAO DANG et al., "Continuous Stereo Self-Calibration by Camera Parameter Tracking", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 18, NO. 7, JULY 2009, с. 1536-1550, [найдено 19.06.2018]. Найдено в сети Интернет по адресу: [http://www.mrt.kit.edu/z/publ/download/dangStillerHoffmannTIP09.pdf]. * |
ГЕРАСИМОВ С.И. и др., "Калибровка неметрических цифровых фото- и видеокамер для фотонометрических измерений", Оптика и фотоэлектронные приборы, Пособие для студентов ВУЗов, Саров, 2015, [найдено 19.06.2018]. Найдено в сети Интернет по адресу: [http://sarfti.ru/wp-content/uploads/2014/05/Герасимов-С.И.-Учебное-пособие-Калибровка-неметрических-цифровых-фото-и-видеокамер.pdf]. * |
ТОЛКАЧЕВ Д. С., Повышение точности калибровки внешних параметров видеокамеры. Инженерный вестник Дона, N3, 2013, [найдено 19.06.2018]. Найдено в сети Интернет по адресу: [https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-tochnosti-kalibrovki-vneshnih-parametrov-videokamery]. * |
ТОЛКАЧЕВ Д. С., Повышение точности калибровки внешних параметров видеокамеры. Инженерный вестник Дона, N3, 2013, [найдено 19.06.2018]. Найдено в сети Интернет по адресу: [https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-tochnosti-kalibrovki-vneshnih-parametrov-videokamery]. ГЕРАСИМОВ С.И. и др., "Калибровка неметрических цифровых фото- и видеокамер для фотонометрических измерений", Оптика и фотоэлектронные приборы, Пособие для студентов ВУЗов, Саров, 2015, [найдено 19.06.2018]. Найдено в сети Интернет по адресу: [http://sarfti.ru/wp-content/uploads/2014/05/Герасимов-С.И.-Учебное-пособие-Калибровка-неметрических-цифровых-фото-и-видеокамер.pdf]. * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2811766C1 (ru) * | 2023-04-20 | 2024-01-17 | Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" | Способ автоматической калибровки датчиков машинного зрения рельсового транспортного средства |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2017124310A3 (ru) | 2019-01-10 |
RU2017124310A (ru) | 2019-01-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105678742B (zh) | 一种水下相机标定方法 | |
CN108510551B (zh) | 一种远距离大视场条件下相机参数的标定方法及*** | |
CN109919911B (zh) | 基于多视角光度立体的移动三维重建方法 | |
CN105716542B (zh) | 一种基于柔性特征点的三维数据拼接方法 | |
CN109559355B (zh) | 一种基于相机组的无公共视场的多相机全局标定装置及方法 | |
CN107025670A (zh) | 一种远心相机标定方法 | |
CN104537707B (zh) | 像方型立体视觉在线移动实时测量*** | |
CN110345921B (zh) | 立体视场视觉测量及垂轴像差和轴向像差校正方法及*** | |
CN106643669B (zh) | 一种多镜头多探测器航空相机单中心投影转换方法 | |
CA2707176A1 (en) | Method and apparatus for rapid three-dimensional restoration | |
CN110807815B (zh) | 基于两组相互正交平行线对应消失点的快速水下标定方法 | |
CN113592721B (zh) | 摄影测量方法、装置、设备及存储介质 | |
Von Gioi et al. | Towards high-precision lens distortion correction | |
CN110782498B (zh) | 一种视觉传感网络的快速通用标定方法 | |
CN112949478A (zh) | 基于云台相机的目标检测方法 | |
CN112489137A (zh) | 一种rgbd相机标定方法及*** | |
CN113890955A (zh) | 一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和*** | |
CN116188558B (zh) | 基于双目视觉的立体摄影测量方法 | |
CN112929626A (zh) | 一种基于智能手机影像的三维信息提取方法 | |
CN114485953A (zh) | 温度测量方法、装置及*** | |
JP2022024688A (ja) | デプスマップ生成装置及びそのプログラム、並びに、デプスマップ生成システム | |
RU2692970C2 (ru) | Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения | |
CN112116665A (zh) | 一种结构光传感器标定方法 | |
CN116934833A (zh) | 基于双目视觉水下结构病害检测方法、设备及介质 | |
CN111768448A (zh) | 一种基于多相机检测的空间坐标系标定方法 |