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“瞾”的原理——以“真實”為奧義進行顛覆

2017-11-08 15:06:05 責(zé)任編輯:
摘要:停車場出入口車牌識別攝像機發(fā)展至今,主要存在以下瓶頸:停車場出入口識別瓶頸上述痛點一則造成了用戶體驗始終不高,二則無法為無人值守提

停車場出入口車牌識別攝像機發(fā)展至今,主要存在以下瓶頸:

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停車場出入口識別瓶頸

 

上述痛點一則造成了用戶體驗始終不高,二則無法為無人值守提供必需的基礎(chǔ)(車牌識別率必須接近100%)。

 

“火眼臻睛 - 瞾系列車牌識別一體機”(以下簡稱“瞾”)的推出則徹底突破了上述瓶頸:

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“瞾”突破停車場出入口瓶頸

 

那么“瞾”是如何實現(xiàn)上述突破的呢?分為兩點:

 

一是基于雙目立體視覺,對場景深度信息的挖掘;二是獲取深度信息后,對車輛進行實時3D建模。

 

“瞾”先是基于雙目立體視覺,對場景深度信息進行挖掘。

 

那么什么是“場景深度信息”?簡單說來,就是三維立體坐標(biāo)中,z軸上承載的信息:

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圖1 三維立體坐標(biāo)

 

如圖1,場景中x、y軸構(gòu)成二維平面信息,z軸搭載的便是場景深度信息。

 

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 圖2 二維平面信息采集

 

如圖2,單目相機只能采集二維平面信息,即X、Y軸上的信息。

 

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圖3 三維立體信息解析

 

如圖3,借助雙目立體視覺對場景深度信息的挖掘,“瞾”實現(xiàn)了對場景三維立體信息的解析。

 

獲取場景深度信息后,“瞾”將會對場景中車輛進行實時3D建模。

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圖4 車輛實時3D建模

車輛3D實時建模的目的是還原車輛的真實數(shù)據(jù)(如車牌尺寸、車輛長寬高、空間距離等)。

 

車輛實時3D建模再結(jié)合高精度識別算法,使得“瞾”實現(xiàn)了100%車輛視頻觸發(fā)、車牌防偽、完全杜絕誤識別。

 

如果說上文“場景深度信息挖掘”、“車輛實時3D建模”講述的是“瞾”的軟件原理,那么“瞾”的硬件支持基礎(chǔ)就是“特制化異構(gòu)雙鏡頭”。

 

實際上,雙鏡頭設(shè)計早就廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)安防行業(yè)中,其產(chǎn)品形態(tài)主要分為三種:

1、普通鏡頭與紅外鏡頭的組合,用于晝夜監(jiān)控

2、基于長短曝光時間不同,構(gòu)建寬動態(tài)性能

3、選擇兩個不同焦距的鏡頭,呈現(xiàn)不同焦距下的成像效果

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圖5  特制化異構(gòu)雙鏡頭構(gòu)建立體視覺

 

如圖5所示,“瞾”卻不是兩個攝像頭的簡單疊加,它采用特制化異構(gòu)雙鏡頭的最終目的,是為了持續(xù)穩(wěn)定地構(gòu)建雙目立體視覺。

 

通過前面的介紹,想必大家大致了解了“瞾”如何突破停車場出入口瓶頸。接下來,我們將會說明“瞾”構(gòu)建立體視覺的基礎(chǔ)—視差原理。

 

什么是視差原理?我們可以用人眼產(chǎn)生立體視覺的過程進行闡釋。

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圖6 左右眼獲取兩幅不同的圖像

 

如圖6,人的雙眼相距一定的瞳距,因此左右眼是從略微不同的角度觀察物體,獲取同一物體的兩幅不同圖像。

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如圖7所示,近處有一個人,遠處有輛車,對于左眼形成的圖像,人會在車的右側(cè)。

 

如圖8所示,而右眼形成的圖像中,人會在車的左側(cè)。

 

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如圖9,對應(yīng)同一場景,雙眼生成不同的圖像。

 

如圖10,左眼成像中的人與右眼成像中的人,兩者間的視差相對更大。左眼成像中的車與右眼成像中的車,兩者間的視差相對更小。雙眼正是依據(jù)視差的不同,感知場景深度信息,這就是視差原理。

 

綜上所述,“瞾”的推出,突破了停車場出入口識別的固有瓶頸,極大地改善了用戶價值和體驗,尤其是為無人化值守的實施奠定核心基礎(chǔ)。

 

無人化值守不僅能讓系統(tǒng)集成商的維護成本趨近于零,更為停車場管理方免去人力成本,是停車場出入口識別必然的發(fā)展趨勢。


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