46、基于智能图像传感器的监控系统新解决方案

基于智能图像传感器的监控系统新解决方案

1. 引言

在科技时代的现代社会，存在许多用于监控室内环境状况的系统，如书店、银行、便利店、美容院和机场等场所。常见的监控系统有两种类型：
- 无人工监控，仅记录和存储视频素材的系统。
- 需要持续人工监控的系统。

这两类系统都存在一些缺点。例如，无人工监控的系统在窃贼入侵时无法实时发出警报；而需要持续人工监控的系统则需要人力不断监测，耗费大量人力来实时发出警报。因此，需要一个能够自动分析连续数字视频以检测室内移动目标的实时系统。

在计算机视觉中，通过分析相机捕获的图像来识别工作空间中的物体是一个核心概念。建立工作空间坐标系与捕获图像坐标系之间关系的技术称为相机校准，将捕获图像中的像素转换为工作空间中对应点的工作称为图像变换。图像变换工作依赖于通过校准程序创建的校准参数完成相机校准。

对于传统透视相机，校准是一项成熟的技术，但对于所谓的全向相机，相机校准工作是一项新兴且有待发展的技术，有许多实际问题需要解决。即使在传统透视相机校准领域，实际应用中也仍存在一些问题。本文研究了全向相机的图像去畸变问题，并提出了一些新的解决方案。为了进行图像去畸变（这是一个图像变换问题），我们必须事先进行相机校准工作。对于一些使用透视相机的实际应用，如应用基于图像的指向设备，我们将提出一些提高校准结果准确性的新想法。

扩大相机的视野（FOV）可以增强视觉覆盖范围、减少盲区并节省相机系统的计算时间，特别是在视觉监控、基于视觉的机器人或自主车辆导航等应用中。一种极端的方法是使用特殊设计的光学元件将视野扩展到超过整个半球，这种相机被称为全向相机，其拍摄的图像称为全向图像。根据涉及的光学元件，全向相机可分为折射