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監控干擾器對相機的精度要求

    這使得該方法與水平比例因子的攝像頭精度無關。所提出的方法的優點在于,它可以與單翼校準數據一起使用,而不受相機姿態幾何的限制。在該方法中,姿勢估計問題被單獨處理,在第一步驟中計算相機的姿勢定向,并使用該信息來計算姿勢位置。提出了一種基于噪聲圖像數據的攝像機視角的預期穩定性模型,并根據攝像機的姿態幾何結構對其穩定性進行了分析。進行了一些干擾器實驗和模擬分析,并給出了結果。
 
    僅使用二維(2D)圖像進行三維(3D)物體重建一直是計算機視覺監控的主要研究課題。然而,當需要自動化、速度和精度和/或對象具有復雜的形狀或圖像屬性時,這仍然是一個難以解決的問題。在本文中,我們比較了兩種常用的主動計算機視覺方法:運動結構(SFM)和廣義體素著色(GVC)。SFM基于所涉及的相對運動恢復對象的3D形狀,而VC是一種體積方法,使用照片一致性度量來構建所需的3D模型。所考慮的兩種方法都不對所涉及的相對運動施加任何屏蔽器限制。
 
    在計算機模擬環境中,使用可視化工具對一輛中型重載自卸車(LHD)進行了評估。計算了監控攝像頭中型鏟運機操作員可用的視線(LOS),并將其顯示在方框圖中。在車輛周圍的幾個區域觀察到嚴重的服務水平限制。旨在改善服務水平的改良LHD設計使駕駛員服務水平略有改善(20-36%)。二次觀察系統在采礦業中尚未被廣泛接受,但使用計算機模擬可以容易地評估幾個潛在位置。本文測試了三個攝像頭位置,以提高LHD車輛周圍區域的服務水平,這些區域很難從操作員的位置看到。所有攝像頭位置都能將服務水平顯著提高到60%或更高,而前向和后向攝像頭的組合可以將服務水平提高80%。與行業的相關性多個干擾屏蔽器行業已成功添加閉路攝像頭系統,作為駕駛室服務水平差的車輛的駕駛輔助。采礦業尚未對所有車輛進行廣泛的攝像頭干預。本文證明了使用計算機模擬評估攝像機位置的潛在實用性。
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