TWI716009B - 影像校正方法及其相關監控攝影系統 - Google Patents
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Abstract
一種影像校正方法,其係應用於部份重疊的一第一監控影像與一第二監控影像。該影像校正方法包含有偵測一目標物件分別在該第一監控影像與該第二監控影像內的複數個第一標記點及第二標記點,計算該複數個第一標記點及第二標記點分別形成之一第一軌跡與一第二軌跡,根據該第一軌跡與該第二軌跡分別於該第二監控影像及該第一監控影像內之延伸段設定複數個第一和第二估測點,以及利用該複數個第一標記點與該複數個第二估測點、和/或利用該複數個第一估測點與該複數個第二標記點,計算該第一監控影像與該第二監控影像之一偏移量。
Description
本發明係提供一種影像校正方法及其相關監控攝影系統,尤指一種結合真實與估測取樣點以提高拼接準確率的影像校正方法及其相關監控攝影系統。
傳統的監控攝影系統為了擷取大範圍監控畫面,會利用多個監控攝影機分別拍攝不同方位的小範圍監控影像,再組合該些小範圍監控影像以形成大範圍監控畫面。相鄰的小範圍監控影像必須有部分畫面重疊,才能根據重疊區域的特徵值將相鄰監控影像拼接在一起。如要盡可能取得大範圍監控畫面,傳統監控攝影系統的多個監控攝影機的視野區域只能小面積重疊。但是重疊區域越小,特徵值的數量越少,影像拼接的精確度也會隨之下降;若是增加重疊區域的面積,監控攝影系統的監控畫面就無法涵蓋原先設定的大範圍監控區域,不符合使用者需求。
本發明係提供一種結合真實與估測取樣點以提高拼接準確率的影像校正方法及其相關監控攝影系統,以解決上述之問題。
本發明之申請專利範圍係揭露一種影像校正方法,其係應用於具有一第一監控攝影機與一第二監控攝影機之一監控攝影系統,該第一監控攝影機取得之一第一監控影像係部份重疊於該第二監控攝影機取得之一第二監控影像。該影像校正方法包含有偵測一目標物件分別在該第一監控影像與該第二監控影像內的複數個第一標記點及第二標記點,計算該複數個第一標記點及第二標記點分別形成之一第一軌跡與一第二軌跡,根據該第一軌跡於該第二監控影像內之一延伸段設定複數個第一估測點,根據該第二軌跡於該第一監控影像內之一延伸段設定複數個第二估測點,以及利用該複數個第一標記點與該複數個第二估測點、和/或利用該複數個第一估測點與該複數個第二標記點,計算該第一監控影像與該第二監控影像之一偏移量。
本發明之申請專利範圍另揭露一種監控攝影系統,包含有一第一監控攝影機、一第二監控攝影機以及一運算處理裝置。該第一監控攝影機用來取得一第一監控影像。該第二監控攝影機用來取得和該第一監控影像部份重疊之一第二監控影像。該運算處理裝置電連接該第一監控攝影機與該第二監控攝影機以取得該第一監控影像和該第二監控影像。該運算處理裝置用來偵測一目標物件分別在該第一監控影像與該第二監控影像內的複數個第一標記點及第二標記點,計算該複數個第一標記點及第二標記點分別形成之一第一軌跡與一第二軌跡,根據該第一軌跡於該第二監控影像內之一延伸段設定複數個第一估測點,根據該第二軌跡於該第一監控影像內之一延伸段設定複數個第二估測點,以及利用該複數個第一標記點與該複數個第二估測點、和/或利用該複數個第一估測點與該複數個第二標記點,計算該第一監控影像與該第二監控影像之一偏移量。
本發明之申請專利範圍另揭露一種監控攝影系統,包含有一第一監控攝影機。該第一監控攝影機用來取得一第一監控影像並且接收和該第一監控影像部份重疊之一第二監控影像。該第一監控攝影機具有一運算處理裝置。該運算處理裝置根據該第一監控影像和該第二監控影像,用來偵測一目標物件分別在該第一監控影像與該第二監控影像內的複數個第一標記點及第二標記點,計算該複數個第一標記點及第二標記點分別形成之一第一軌跡與一第二軌跡,根據該第一軌跡於該第二監控影像內之一延伸段設定複數個第一估測點,根據該第二軌跡於該第一監控影像內之一延伸段設定複數個第二估測點,以及利用該複數個第一標記點與該複數個第二估測點、和/或利用該複數個第一估測點與該複數個第二標記點,計算該第一監控影像與該第二監控影像之一偏移量。
本發明之影像校正方法及其相關監控攝影系統不僅利用兩張監控影像在重疊區域內的標記點之間差距計算偏移量與旋轉量,還能進一步在任一張監控影像中標記點所形成之軌跡進入另一張監控影像內的延伸段上設定估測點,利用兩張監控影像在重疊區域外的標記點與估測點之間差距計算偏移量;本發明的影像校正方法能夠估測目標物件進入監控範圍之前與之後的軌跡,擴大兩張監控影像的重疊區域範圍,增加取樣點的數量以能更準確地運算監控影像的偏移量。
10:監控攝影系統
12:第一監控攝影機
14:運算處理裝置
16:第二監控攝影機
I1、I1’:第一監控影像
I2、I2’:第二監控影像
Rm:監控範圍
O:目標物件
Pt1~Pt9:第一標記點
Pt10~Pt14:第一估測點
Qt8~Qt16:第二標記點
Qt2~Qt7:第二估測點
Ph1:第一軌跡
Ph2:第二軌跡
Ps1:第一延伸段
Ps2:第二延伸段
L:虛擬線段
G1:第一軌跡群
G2:第二軌跡群
S100、S102、S104、S106、S108、S110、S112:步驟
第1圖與第2圖分別為本發明不同實施例的監控攝影系統的功能方塊圖。
第3圖為本發明實施例的影像校正方法的流程圖。
第4圖為本發明實施例之監控攝影系統的示意圖。
第5圖為本發明實施例之未經處理的第一監控影像和第二監控影像的示意圖。
第6圖為本發明實施例之進行影像校正中的第一監控影像和第二監控影像的示意圖。
請參閱第1圖至第3圖,第1圖與第2圖分別為本發明不同實施例的監控攝影系統10的功能方塊圖,第3圖為本發明實施例的影像校正方法的流程圖。第3圖所述之影像校正方法可適用於1圖及第2圖所示之監控攝影系統10。監控攝影系統10可至少包含第一監控攝影機12與運算處理裝置14。運算處理裝置14可以是設置在第一監控攝影機12裡的內建電子單元,如第1圖所示實施例,也可以是相對於第一監控攝影機12獨立的電子裝置,如第2圖所示實施例。運算處理裝置14係根據兩張部分重疊的監控影像執行影像校正方法,以提高這兩張監控影像的拼接準確度。
在本發明的不同實施例中,第一監控攝影機12可以自行拍攝或取得第一監控影像,並通過有線或無線方式接收與第一監控影像部分重疊的第二監控影像。或者,監控攝影系統10還可進一步包含電連接於運算處理裝置14的第二監控攝影機16。第二監控攝影機16係用來拍攝或取得與第一監控影像部分重疊的第二監控影像。換句話說,運算處理裝置14能夠連接到第一監控攝影機12,取得其拍攝的第一監控影像以及所接收的第二監控影像;或者,運算處理裝置14另可連接至第一監控攝影機12與第二監控攝影機16,分別取得第一監控影像和第二監控影像。
請參閱第3圖至第6圖,第4圖為本發明實施例之監控攝影系統10的示
意圖,第5圖為本發明實施例之未經處理的第一監控影像I1和第二監控影像I2的示意圖,第6圖為本發明實施例之進行影像校正中的第一監控影像I1’和第二監控影像I2’的示意圖。首先,步驟S100偵測位於監控攝影系統10之監控範圍Rm內的目標物件O,取得目標物件O在第一監控影像I1的複數個第一標記點Pt1~Pt9、及目標物件O在第二監控影像I2的複數個第二標記點Qt8~Qt16。接著,步驟S102計算複數個第一標記點Pt1~Pt9形成的第一軌跡Ph1、及複數個第二標記點Qt8~Qt16形成的第二軌跡Ph2。第一軌跡Ph1與第二軌跡Ph2代表目標物件O在第一監控攝影機12和第二監控攝影機16各自拍攝範圍內的移動路徑。取得第一軌跡Ph1及第二軌跡Ph2後,便能利用第一軌跡Ph1與第二軌跡Ph2計算第一監控影像I1’與該第二監控影像I2’之旋轉量,如步驟S104所述。
通常來說,目標物件O以等速度移動能取得較佳的影像校正效果,意即複數個第一標記點Pt1~Pt9中任意兩個相鄰第一標記點的間距,會實質上相等於另外兩個相鄰第一標記點的間距;或者,亦可表示為複數個第一標記點Pt1~Pt9中任意兩個相鄰第一標記點的間距,與另外兩個相鄰第一標記點的間距之差值小於特定參考值。相應地,複數個第二標記點Qt8~Qt16中任意兩個相鄰第二標記點的間距,可以相等於另外兩個相鄰第二標記點的間距、或是與另外兩個相鄰第二標記點的間距之差值小於特定參考值。特定參考值係依第一監控攝影機12和第二監控攝影機16的取樣頻率而定。
若監控攝影系統10偵測到目標物件O不是以等速度在監控範圍Rm內移動,例如任意兩個相鄰標記點的間距與另外兩個相鄰標記點的間距之差值大於特定參考值,監控攝影系統10可直接捨棄該些標記點。監控攝影系統10可以僅利用其差值小於特定參考值的剩餘標記點執行影像校正方法,也可以指示目
標物件O重新以等速度移動,取得等速度移動之目標物件O所提供的標記點進行後續運算。
本發明的影像校正方法可利用迴歸分析法篩選複數個第一標記點Pt1~Pt9以生成第一軌跡Ph1、並且另篩選複數個第二標記點Qt8~Qt16以生成第二軌跡Ph2;然不以此為限。以第一監控影像I1為例,運算處理裝置14可先設定一條虛擬線段L,然後分別計算複數個第一標記點Pt1~Pt9與虛擬線段L各自的距離。若是某標記點相隔虛擬線段L的距離太遠,捨棄此標記點;距離較近的標記點則保留用來計算第一軌跡Ph1。如第一標記點Pt1相對於虛擬線段L的距離超出特定門檻值,第一標記點Pt2~Pt9相對於虛擬線段L的距離小於特定門檻值,故會排除第一標記點Pt1,只連結第一標記點Pt2~Pt9來形成第一軌跡Ph1。門檻值之設定係依監控攝影系統10之辨識精度與運算效能、和/或標記點之數量而定。第二軌跡Ph2的第二標記點Qt15~Qt16可以如同上述說明之理由捨棄,其計算方法如第一軌跡Ph1,於此不再重複敘明。
此實施例中,第一軌跡Ph1與第二軌跡Ph2係為直線。目標物件O沿著直線方向移動,較容易過濾且排除掉位移偏差較大的標記點,如第5圖所示的第一標記點Pt1與第二標記點Qt15~Qt16都可能被排除。若目標物件O並非直線行進、而是略有偏差地蜿蜒移動,即便第一軌跡Ph1與第二軌跡Ph2屬於曲線,只要此曲線的曲率符合特定條件,仍可應用在本發明的影像校正方法。其中,特定條件可以指曲率小於特定值、或介於特定範圍內。
接著,執行步驟S106與S108,沿著第一軌跡Ph1與第二軌跡Ph2的軌跡方向分別設定第一延伸段Ps1及第二延伸段Ps2,然後在第一延伸段Ps1與第二
延伸段Ps2上分別各設定複數個第一估測點Pt10~Pt14和複數個第二估測點Qt2~Qt7。第一延伸段Ps1係從第一監控影像I1’延伸向外而進入第二監控影像I2’,第二延伸段Ps2則是從第二監控影像I2’延伸向外而進入第一監控影像I1’。估測點的取樣頻率較佳相等於標記點的取樣頻率,意即任意兩個第一標記點的間距可相等於任意兩個第一估測點的間距,或謂任意兩個第一標記點的間距,與另外兩個第一估測點的間距之差值小於特定參考值。相應地,任意兩個第二標記點的間距,可以相等於任意兩個第二估測點的間距、或是與任意兩個第二估測點的間距之差值小於特定參考值。
本發明係在目標物件O以等速度移動時取得所需的標記點,並依標記點的取樣頻率估算對應估測點,故第一標記點Pt2~Pt9中任兩個相鄰取樣點的間距會相等或近似第二估測點Qt2~Qt7與第二標記點Qt8~Qt9中任兩個相鄰取樣點的間距,第二標記點Qt8~Qt14中任兩個相鄰取樣點的間距會相等或近似第一標記點Pt8~Pt9與第一估測點Pt10~Pt14中任兩個相鄰取樣點的間距。第一軌跡Ph1及第一延伸段Ps1上任一取樣點與第二軌跡Ph2及第二延伸段Ps1上對應取樣點的差距,能用來計算兩張監控影像I1’和I2’的線性偏移。因此,接著執行步驟S110,利用第一標記點Pt2~Pt9與第二估測點Qt2~Qt7及第二標記點Qt8~Qt9、和/或第一標記點Pt8~Pt9及第一估測點Pt10~Pt14與第二標記點Qt8~Qt14,計算第一監控影像I1’與該第二監控影像I2’之偏移量。
影像校正方法可計算第一標記點及估測點Pt2~Pt14的其中任一個或多個取樣點與第二估測點及標記點Qt2~Qt14中對應取樣點的最小間距值、或平均間距值、或相關的間距轉換值,作為第一軌跡Ph1相比於第二軌跡Ph2的線性偏移量。舉例來說,可以僅計算第一標記點Pt2與第二估測點Qt2的間距,作為兩
張監控影像I1’及I2’之偏移量;也可以分別計算第一標記點Pt2~Pt9與第二估測點及標記點Qt2~Qt9的所有間距,以最小值或平均值作為兩張監控影像I1’及I2’之偏移量;還可以個別計算第一標記點及估測點Pt2、Pt4、Pt6、Pt8、Pt10與第二估測點及標記點Qt2、Qt4、Qt6、Qt8、Qt10的間距,以最小值或平均值作為兩張監控影像I1’及I2’之偏移量。
最後,執行步驟S112,根據旋轉量和偏移量校正兩張監控影像I1’及I2’的錯位以進行拼接。一般來說,本發明的影像校正方法會先通過旋轉量完成第一監控影像I1’和該第二監控影像I2’的旋轉偏差校正後,再通過線性偏移量調校第一監控影像I1’和該第二監控影像I2’,完成兩張監控影像之拼接。
步驟S110可通過多種實施態樣計算出兩張監控影像I1’及I2’的偏移量。第一種實施態樣係取用第一標記點及估測點Pt2~Pt14與第二估測點及標記點Qt2~Qt14的原始數據計算偏移量。第二種實施態樣則是使用不同權重分別加權標記點和估測點;因為標記點Pt2~Pt9和Qt8~Qt14是監控攝影系統10真實偵測到的取樣點,估測點Pt10~Pt14和Qt2~Qt7是假定取樣點,故會以第一權重加權第一標記點Pt2~Pt9與第二標記點Qt8~Qt14,以第二權重加權第一估測點Pt10~Pt14與第二估測點Qt2~Qt7,且第一權重較佳大於或至少等於第二權重;然實際應用不限於此,使用者可依實際情況自由調整第一權重與第二權重的比例,視需求調整影像校正方法的敏感度與精準度。
第三種實施態樣進一步將監控影像I1’與I2’裡的標記點和估測點分群,並給予不同權重。以第一監控影像I1’為例,第一標記點Pt2~Pt9和第二估測點Qt2~Qt7及第二標記點Qt8~Qt9至少劃分為第一軌跡群G1以及第二軌跡群
G2。第一軌跡群G1由接近第一監控影像I1’之中心的第一標記點Pt2~Pt4和第二估測點Qt2~Qt4組成,第二軌跡群G2由接近第一監控影像I1’之邊界的第一標記點Pt5~Pt9和第二估測點Qt5~Qt7及第二標記點Qt8~Qt9組成。第一軌跡群G1與第二軌跡群G2分別給予第一權重以及第二權重;特別一提的是,第一標記點Pt8~Pt9和第二標記點Qt8~Qt9是真實取樣點,可以依前述規則給予第二權重,或可因其真實取樣點之特性給予第一權重、或另設介於第一權重與第二權重之間的第三權重,然後再依該些權重計算偏移量。此實施態樣中,第一軌跡群G1係為第一監控攝影機12的中央畫素區所擷取與估算的取樣點,準確率較高,第二軌跡群G2則為第一監控攝影機12的邊緣畫素區所擷取與估算的取樣點,準確率較低,故第一權重較佳大於或至少等於第二權重。
第三種實施態樣中,係因監控攝影機的中央畫素區與邊緣畫素區的準確率差異而設定不同的第一權重及第二權重,實際應用可根據監控攝影機之品質或特性,決定第一權重與第二權重的比例高低,也有可能在特定條件下會設定第一權重和第二權重為相同值,意即影像校正方法會視使用需求調整第一權重及第二權重的比例值。
特別一提的是,軌跡群之數量與軌跡群所涵蓋取樣點之範圍不限於前揭實施例所述,端視設計需求而定,例如第一監控影像I1’可能畫分成三個軌跡群,且每一個軌跡群可涵蓋一個或多個標記點及估測點。此外,第一監控影像I1’裡的第一標記點Pt8~Pt9與第二標記點Qt8~Qt9是監控攝影系統10真實偵測到的取樣點,一般會給予較高的權重;然實際應用當不限於此。
綜上所述,本發明的影像校正方法及其相關監控攝影系統不僅利用
兩張監控影像在重疊區域內的標記點之間差距計算偏移量與旋轉量,還能進一步在任一張監控影像中標記點所形成之軌跡進入另一張監控影像內的延伸段上設定估測點,利用兩張監控影像在重疊區域外的標記點與估測點之間差距計算偏移量;本發明的影像校正方法能夠估測目標物件進入監控範圍之前與之後的軌跡,擴大兩張監控影像的重疊區域範圍,增加取樣點的數量以能更準確地運算監控影像的偏移量。
以上所述僅為本發明之較佳實施例,凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾,皆應屬本發明之涵蓋範圍。
S100、S102、S104、S106、S108、S110、S112:步驟
Claims (12)
- 一種影像校正方法,其係應用於具有一第一監控攝影機與一第二監控攝影機之一監控攝影系統,該第一監控攝影機取得之一第一監控影像係部份重疊於該第二監控攝影機取得之一第二監控影像,該影像校正方法包含有:偵測一目標物件於連續移動時分別在該第一監控影像與該第二監控影像內產生的複數個第一標記點及第二標記點;計算該複數個第一標記點及第二標記點分別形成之一第一軌跡與一第二軌跡,其中該第一軌跡與該第二軌跡表示該目標物件分別在該第一監控影像與該第二監控影像內的移動路徑;根據該第一軌跡於該第二監控影像內之一延伸段設定複數個第一估測點;根據該第二軌跡於該第一監控影像內之一延伸段設定複數個第二估測點;以及選擇該複數個第一標記點與該複數個第一估測點的至少一個取樣點、以及該複數個第二估測點與該複數個第二標記點的一對應取樣點,並利用該至少一個取樣點和該些對應取樣點的一間距運算值來計算該第一監控影像與該第二監控影像之一偏移量。
- 如請求項1所述之影像校正方法,其中該影像校正方法利用迴歸分析法篩選該複數個第一標記點以生成該第一軌跡。
- 如請求項2所述之影像校正方法,其中計算該複數個第一標記點形成之該第一軌跡包含有: 設定一虛擬線段;分別計算該複數個第一標記點與該虛擬線段之一距離;選取該距離小於一門檻值的至少兩個第一標記點;以及利用該至少兩個第一標記點形成該第一軌跡。
- 如請求項1所述之影像校正方法,其中該複數個第一標記點中任兩個相鄰第一標記點之一間距,與另兩個相鄰第一標記點之一間距兩者的差值係小於一參考值。
- 如請求項4所述之影像校正方法,其中該複數個第一標記點中任兩個相鄰第一標記點之一間距,與該複數個第一估測點中任兩個相鄰第一估測點之一間距兩者的差值係小於該參考值。
- 如請求項1所述之影像校正方法,其中該第一軌跡與該第二軌跡係為一直線、或是其曲率符合一特定條件的一曲線。
- 如請求項1所述之影像校正方法,其中該複數個第一標記點與該複數個第二估測點係分別通過一第一權重以及一第二權重計算該偏移量,且該第一權重大於或等於該第二權重。
- 如請求項1所述之影像校正方法,其中該複數個第一標記點與該複數個第二估測點係劃分為一第一軌跡群以及一第二軌跡群,該第一軌跡群由接近該第一監控影像之一中心的至少一個第一標記點和至少一個第二估測點組成,該第二軌跡群由接近該第一監控影像之一邊界的至少一個第一標記點 和至少一個第二估測點組成,該第一軌跡群與該第二軌跡群分別通過一第一權重以及一第二權重計算該偏移量,且該第一權重大於或等於該第二權重。
- 如請求項1所述之影像校正方法,其中該影像校正方法係從該複數個第一標記點與該複數個第二估測點選擇其中至少一個第一標記點和至少一個第二估測點計算該偏移量。
- 如請求項1所述之影像校正方法,另包含有:利用該第一軌跡以及該第二軌跡計算該第一監控影像與該第二監控影像之一旋轉量,其中該影像校正方法係利用該旋轉量完成旋轉校正後再進行該偏移量之計算與校正。
- 一種監控攝影系統,包含有:一第一監控攝影機,用來取得一第一監控影像;一第二監控攝影機,用來取得和該第一監控影像部份重疊之一第二監控影像;以及一運算處理裝置,電連接該第一監控攝影機與該第二監控攝影機以取得該第一監控影像和該第二監控影像,用來執行如請求項1至請求項10之其中之一或其組合所述之影像校正方法。
- 一種監控攝影系統,包含有:一第一監控攝影機,用來取得一第一監控影像並且接收和該第一監控影像部份重疊之一第二監控影像,其中該第一監控攝影機具有一運算處理裝置,該運算處理裝置根據該第一監控影像和該第二監控影像,執行如請 求項1至請求項10之其中之一或其組合所述之影像校正方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN114189660A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-03-15 | 威艾特科技(深圳)有限公司 | 一种基于全向摄像头的监控方法及其系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102348046A (zh) * | 2010-07-30 | 2012-02-08 | 富士通株式会社 | 一种视频去抖动方法和视频去抖动装置 |
| US20150346317A1 (en) * | 2014-05-31 | 2015-12-03 | Apple Inc. | Deduplicating Location Fingerprint Data |
| US20160063705A1 (en) * | 2014-08-28 | 2016-03-03 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for determining a seam |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6023588A (en) * | 1998-09-28 | 2000-02-08 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for capturing panoramic images with range data |
| CA2278108C (en) * | 1999-07-20 | 2008-01-29 | The University Of Western Ontario | Three-dimensional measurement method and apparatus |
| JP4507129B2 (ja) * | 2008-06-06 | 2010-07-21 | ソニー株式会社 | 追尾点検出装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| SG192881A1 (en) * | 2011-02-21 | 2013-09-30 | Stratech Systems Ltd | A surveillance system and a method for detecting a foreign object, debris, or damage in an airfield |
| US9129181B1 (en) * | 2011-03-03 | 2015-09-08 | Vaidhi Nathan | Object detection, location, and/or tracking with camera and lighting system |
| US9013543B1 (en) * | 2012-11-14 | 2015-04-21 | Google Inc. | Depth map generation using multiple scanners to minimize parallax from panoramic stitched images |
| US20150369593A1 (en) * | 2014-06-19 | 2015-12-24 | Kari MYLLYKOSKI | Orthographic image capture system |
| US9928594B2 (en) * | 2014-07-11 | 2018-03-27 | Agt International Gmbh | Automatic spatial calibration of camera network |
| US9531962B2 (en) * | 2014-07-24 | 2016-12-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image set alignment and combination processing |
| US20160171004A1 (en) * | 2014-12-11 | 2016-06-16 | Pitney Bowes Inc. | Method and system for improving the location precision of an object taken in a geo-tagged photo |
| US10419655B2 (en) * | 2015-04-27 | 2019-09-17 | Snap-Aid Patents Ltd. | Estimating and using relative head pose and camera field-of-view |
| CN107111878B (zh) * | 2016-06-07 | 2019-05-24 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 数据处理方法、装置及系统 |
| CN106412461B (zh) * | 2016-09-14 | 2019-07-23 | 豪威科技(上海)有限公司 | 视频拼接方法 |
| CN107203970A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-09-26 | 长沙全度影像科技有限公司 | 一种基于动态最优缝合线的视频拼接方法 |
| US10298910B1 (en) * | 2018-06-29 | 2019-05-21 | Zoox, Inc. | Infrastructure free intrinsic calibration |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102348046A (zh) * | 2010-07-30 | 2012-02-08 | 富士通株式会社 | 一种视频去抖动方法和视频去抖动装置 |
| TW201612773A (en) * | 2014-05-30 | 2016-04-01 | Apple Inc | Multi-command single utterance input method |
| US20150346317A1 (en) * | 2014-05-31 | 2015-12-03 | Apple Inc. | Deduplicating Location Fingerprint Data |
| US20160063705A1 (en) * | 2014-08-28 | 2016-03-03 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for determining a seam |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US12125366B2 (en) | 2021-06-11 | 2024-10-22 | Alpha Networks Inc. | Method, system and image-capturing device for physical-distancing detection |
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