[发明专利]一种摄像装置预置位自动设置方法及摄像组有效
申请号: | 202211283084.5 | 申请日: | 2022-10-20 |
公开(公告)号: | CN115348393B | 公开(公告)日: | 2023-02-03 |
发明(设计)人: | 戴健 | 申请(专利权)人: | 慧视云创(北京)科技有限公司 |
主分类号: | H04N23/661 | 分类号: | H04N23/661;H04N23/695;G06N3/08 |
代理公司: | 北京艾格律诗专利代理有限公司 11924 | 代理人: | 王子溟 |
地址: | 100024 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 摄像 装置 预置 自动 设置 方法 | ||
1.一种摄像装置预置位自动设置方法,用于摄像组,所述摄像组包括一个边缘计算网关以及与边缘计算网关连接的多个摄像装置,其特征在于,所述摄像装置预置位自动设置方法包括:
步骤1:边缘计算网关获取多个经过训练的神经网络模型;
步骤2:边缘计算网关根据各个经过训练的神经网络模型,控制各个摄像装置自动获取预置位;其中,
所述步骤2包括:
步骤21:边缘计算网关为每个摄像装置分别生成预置位探索策略,其中至少有一个预置位探索策略与其他预置位探索策略不同;
边缘计算网关为每个摄像装置执行如下动作:
步骤22:边缘计算网关向摄像装置发送控制指令,以使摄像装置运行至预设初始视界;
步骤23:边缘计算网关根据摄像装置对应的预置位探索策略以及摄像装置的预设初始视界对摄像装置所能拍摄的视域区域进行图像探索,从而获取摄像装置的预置位;
所述步骤22包括:
步骤221:边缘计算网关向摄像装置发送初始视界动作命令;
步骤222:摄像装置根据所述初始视界动作命令进行动作,从而运行至预设初始视界;
所述步骤222包括:
步骤2221:摄像装置获取当前位置所拍摄的图像,该图像称为第一位置图像;
步骤2222:摄像装置向第一方向根据边缘计算网关所传递的第一移动命令移动;
步骤2223:摄像装置获取执行第一移动命令后所拍摄的图像,该图像称为第二位置图像;
步骤2224:根据所述第一位置图像以及所述第二位置图像判断摄像装置是否位于第一方向极位置,若是,则
步骤2225:摄像装置拍摄当前位置的图像,该图像称为第三位置图像;
步骤2226:摄像装置向第二方向根据边缘计算网关所传递的第二移动命令移动,所述第二方向与第一方向相互垂直;
步骤2227:摄像装置获取执行第二移动命令后所拍摄的图像,该图像称为第四位置图像;
步骤2228:根据所述第三位置图像以及所述第四位置图像判断摄像装置是否位于第二方向极位置,若是,则判断所述摄像装置位于预设初始视界;
所述预置位探索策略包括第一预置位探索策略以及第二预置位探索策略;
当所述预置位探索策略为第一预置位探索策略时,所述步骤23包括:
步骤231:边缘计算网关获取摄像装置在预设初始视界所拍摄的图像作为待对比图像;
步骤232:边缘计算网关提取所述待对比图像的图像特征;
步骤233:边缘计算网关将所述图像特征分别输入至各个经过训练的神经网络模型,从而获取各个经过训练的神经网络模型所输出的结果标签,所述结果标签包括未配对成功标签;
步骤234:当所述结果标签为未配对成功标签时,边缘计算网关边缘计算网关生成视界移动距离;
步骤235:边缘计算网关根据视界移动距离驱动摄像装置自所述预设初始视界移动至下一视界位置并获取该视界位置下的摄像装置拍摄的图像作为待对比图像并提取该待对比图像的图像特征;
步骤236:边缘计算网关将新获取的图像特征分别输入至各个经过训练的神经网络模型,从而获取各个经过训练的神经网络模型所输出的结果标签,所述结果标签进一步包括配对成功标签;
步骤237:当所述结果标签为配对成功标签时,获取该视界位置作为该摄像装置的预置位;
当所述预置位探索策略为第一预置位探索策略时,所述步骤23进一步包括:
步骤238:当所述结果标签为未配对成功标签时,边缘计算网关根据视界移动距离驱动摄像装置自摄像装置当前所在视界位置移动至下一视界位置并获取该视界位置下的摄像装置拍摄的图像作为待对比图像并提取该待对比图像的图像特征;
步骤239:边缘计算网关将新获取的图像特征分别输入至各个经过训练的神经网络模型,从而获取各个经过训练的神经网络模型所输出的结果标签,若所述结果标签为配对成功标签时,获取该视界位置作为该摄像装置的预置位;若所述结果标签为未配对成功标签时,则重复所述步骤238至239,直至所述结果标签为配对成功标签;
当所述预置位探索策略为第二预置位探索策略时,所述步骤23包括:
步骤2301:边缘计算网关获取摄像装置在预设初始视界所拍摄的图像作为待对比图像;
步骤2302:边缘计算网关提取所述待对比图像的图像特征;
步骤2303:边缘计算网关将所述图像特征分别输入至各个经过训练的神经网络模型,从而获取各个经过训练的神经网络模型所输出的结果标签,所述结果标签包括未配对成功标签;
步骤2304:当所述结果标签为未配对成功标签时,获取图像知识图谱,所述图像知识图谱包括至少两个预设图像以及每个预设图像与其他预设图像中的至少一个之间的相对位置关系;
步骤2305:将所述步骤2301所获取的图像与所述图像知识图谱中的各个预设图像进行相似度对比,获取相似度阈值大于预设阈值的预设图像;
步骤2306:获取与获取的所述预设图像之间具有相对位置关系的其他预设图像;
步骤2307:将各个其他预设图像分别输入至各个所述经过训练的神经网络模型,从而获取结果标签为配对成功标签的预设图像;
步骤2308:获取结果标签为配对成功标签的预设图像与相似度阈值大于预设阈值的预设图像之间的相对位置关系;
步骤2309:边缘计算网关根据所述相对位置关系为所述摄像装置发送移动命令;
步骤23010:摄像装置根据所述移动命令移动,并将移动后的位置作为该摄像装置的预置位。
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