29、智能相机在机器视觉与目标定位中的应用

智能相机在机器视觉与目标定位中的应用

立体视觉下的目标协同定位

在目标定位领域，有一种借助立体视觉实现目标在地面平面地图上协同定位的方法。该方法采用智能相机网络中的两个异构传感器，即静态相机和PTZ（Pan-Tilt-Zoom，云台变焦）相机来构建立体视觉系统。
具体操作步骤如下：
1. 参数补偿 ：利用焦距比和零填充的方式，巧妙地补偿不同成像参数所带来的影响。
2. 图像校正与匹配 ：对图像对进行校正，并且只针对与目标相关的像素，以改进后的概念执行立体匹配。
3. 三维位置估计 ：借助立体视觉技术，在三维空间中估算目标的位置。
4. 地面平面地图定位 ：依据估算出的三维位置，将目标定位在地面平面地图上。

与基于单目相机的定位方法相比，这种技术能够实现更精确的定位。而且，通过跟踪交接机制，PTZ相机的协同性可以在静态相机之间进行切换。

机器视觉与智能相机概述

计算机视觉致力于开发让计算机“看到”并理解相机所捕获的真实世界图像的理论和技术。而机器视觉，也就是工业机器视觉，是将计算机视觉与其他技术（如光学工程、机械工程等）应用于工业自动化的领域。计算机视觉侧重于开发新的图像处理和模式识别算法，以增强计算机对图像的理解能力；机器视觉则更关注构建实用的相机系统，使其能够基于对图像的理解做出决策或采取行动，从而实现工业过程的自动化。

机器视觉系统的发展历程颇为悠久，最早的机器视觉相机可以追溯到20世纪60年代末，当时麻省理工学院（MIT）首次在工业