本发明专利技术公开了一种2D拍摄轨迹路径计算方法及装置，该方法包括：根据相机连续有重叠的拍摄，获取照片集，将所述照片集输入预设的目标检测模型，获取每张照片的目标检测结果；采用预设特征点匹配算法，计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵；根据所述每相邻两张照片间的单应性矩阵计算对应的2D拍摄轨迹；根据所述2D拍摄轨迹和所述目标检测结果计算照片中的目标在拍摄场景中的位置。本发明专利技术结合目标检测模型，采用单应性矩阵计算大场景中的2D拍摄轨迹，能够对大场景中的目标进行快速定位，减少时间成本以及人力成本，提高查找目标的效率。的效率。的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种2D拍摄轨迹路径计算方法及装置
[0001]本专利技术涉及定位
，尤其涉及一种2D拍摄轨迹路径计算方法及装置。
技术介绍
[0002]在实际生活中，人们往往对大场景中的许多目标需要进行识别和相对位置判定，以方便工作人员能够快速的锁定需要寻找的物品的所在位置，例如，对于大型商超的长货架上的商品，如果事先对整个货架进行连续拍照，然后对照片中的目标进行识别定位和照片的相对位置判别，就可以为工作人员在下次寻找某商品时提供该商品在长货架上的准确定位。
[0003]目前，很多大场景下的目标查找和定位都是通过人工手动筛查寻找的，这种从大量的静止目标中寻找某一类所需的目标及其位置，往往需要消耗大量的人力物力，同时整个查找流程也耗时长效率低。
技术实现思路
[0004]本专利技术目的在于，提供一种2D拍摄轨迹路径计算方法及装置，以解决现有技术在大场景下的目标识别和定位效率低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种2D拍摄轨迹路径计算方法，包括：根据相机连续有重叠的拍摄，获取照片集，将所述照片集输入预设的目标检测模型，获取每张照片的目标检测结果；采用预设特征点匹配算法，计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵；根据所述每相邻两张照片间的单应性矩阵计算对应的2D拍摄轨迹；根据所述2D拍摄轨迹和所述目标检测结果计算照片中的目标在拍摄场景中的位置。
[0006]优选地，所述采用预设特征点匹配算法，计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵，包括：提取所述照片集中的任意两张相邻照片，获取两张所述相邻照片的特征，分别为第一照片特征和第二照片特征；根据所述预设的特征匹配算法获取所述两张相邻照片中第二张照片的单应性矩阵，并依次计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵。
[0007]优选地，所述根据所述每相邻两张照片间的单应性矩阵计算对应的2D拍摄轨迹，包括：以所述两张相邻照片中第二张照片的中心点作为基准点，通过所述单应性矩阵与所述基准点获取所述两张相邻照片中第一张照片中对应点的坐标，根据所述第二张照片的基准点坐标与所述第一张照片中对应点的坐标，获取所述第二张照片相对于所述第一张照片在2D平面内的移动拍摄轨迹，迭代获取每张照片的拍摄轨迹。
[0008]本专利技术还提供一种2D拍摄轨迹路径计算装置，包括：
检测模块，用于根据相机连续有重叠的拍摄，获取照片集，将所述照片集输入预设的目标检测模型，获取每张照片的目标检测结果；第一计算模块，用于采用预设特征点匹配算法，计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵；第二计算模块，用于根据所述每相邻两张照片间的单应性矩阵计算对应的2D拍摄轨迹；定位模块，用于根据所述2D拍摄轨迹和所述目标检测结果计算照片中的目标在拍摄场景中的位置。
[0009]优选地，所述第一计算模块，还用于：提取所述照片集中的任意两张相邻照片，获取两张所述相邻照片的特征，分别为第一照片特征和第二照片特征；根据所述预设的特征匹配算法获取所述两张相邻照片中第二张照片的单应性矩阵，并依次计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵。
[0010]优选地，所述第二计算模块，还用于：以所述两张相邻照片中第二张照片的中心点作为基准点，通过所述单应性矩阵与所述基准点获取所述两张相邻照片中第一张照片中对应点的坐标，根据所述第二张照片的基准点坐标与所述第一张照片中对应点的坐标，获取所述第二张照片相对于所述第一张照片在2D平面内的移动拍摄轨迹，迭代获取每张照片的拍摄轨迹。本专利技术还提供一种终端设备，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的2D拍摄轨迹路径计算方法。
[0011]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如上任一项所述的2D拍摄轨迹路径计算方法。
[0012]相对于现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于连续移动有重叠拍照的2D拍摄轨迹路径计算和目标检测模型相结合，能够对大场景中的目标进行快速定位，减少了工作人员在大场景中多次人工寻找目标位置的时间成本和人力成本，提高了快速在大场景中定位所需目标的查找效率。
[0013]相比于现有技术通过一张图片覆盖整个场景的大图查找来说，通过连续拍摄多张大场景的局部照片来共同覆盖整个大场景的所有目标的拍摄方式更加易于实现。现实中往往由于场景太大，要通过拍摄一张大图覆盖整个场景的照片是很难实现的，而且即使以其他方式获取了整个场景的大图，此时场景中的目标在大图中所占的像素相比在单张局部小图中所占的像素数量要少得多，因此在大图里难以清晰的展示目标的外观，同时，因为大图中的目标所占的像素少，目标检测模型就很难检测到大图中的微小目标。因此，本专利技术中这种通过连续拍摄多张大场景的局部照片来共同覆盖整个大场景的所有目标的拍摄方式更加操作简单且易于实现，同时也能保证目标检测模型在单张图片中检测目标的准确率。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1是本专利技术某一实施例提供的2D拍摄轨迹路径计算方法的流程示意图；图2是本专利技术某一实施例提供的2D拍摄轨迹路径计算装置的结构示意图;图3是本专利技术某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0018]应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0019]术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0020]术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0021]请参阅图1，本专利技术提供一种2D拍摄轨迹路径计算方法，包括以下步骤：S101、根据相机连续有重叠的拍摄，获取照片集，将所述照片集输入预设的目标检测模型，获取每张照片的目标检测结果。
[0022]具体的，根据所需要识别的目标，采集包含这些目标的各本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种2D拍摄轨迹路径计算方法，其特征在于，包括：根据相机连续有重叠的拍摄，获取照片集，将所述照片集输入预设的目标检测模型，获取每张照片的目标检测结果；采用预设特征点匹配算法，计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵；根据所述每相邻两张照片间的单应性矩阵计算对应的2D拍摄轨迹；根据所述2D拍摄轨迹和所述目标检测结果计算照片中的目标在拍摄场景中的位置。2.根据权利要求1所述的2D拍摄轨迹路径计算方法，其特征在于，所述采用预设特征点匹配算法，计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵，包括：提取所述照片集中的任意两张相邻照片，获取两张所述相邻照片的特征，分别为第一照片特征和第二照片特征；根据所述预设的特征匹配算法获取所述两张相邻照片中第二张照片的单应性矩阵，并依次计算所述照片集中每相邻两张照片间的单应性矩阵。3.根据权利要求2所述的2D拍摄轨迹路径计算方法，其特征在于，所述根据所述每相邻两张照片间的单应性矩阵计算对应的2D拍摄轨迹，包括：以所述两张相邻照片中第二张照片的中心点作为基准点，通过所述单应性矩阵与所述基准点获取所述两张相邻照片中第一张照片中对应点的坐标，根据所述第二张照片的基准点坐标与所述第一张照片中对应点的坐标，获取所述第二张照片相对于所述第一张照片在2D平面内的移动拍摄轨迹，迭代获取每张照片的拍摄轨迹。4.一种2D拍摄轨迹路径计算装置，其特征在于，包括：检测模块，用于根据相机连续有重叠的拍摄，获取照片集，将所述照片集输入预设的目标检测模型，获取每张照片的目标检测结果；第一计算模块，用于采...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈欣，丁明，许洁斌，陈永辉，
申请(专利权)人：广州市玄武无线科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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