物聯(lián)方案
2022年07月22日
一種更復雜的位置固定方法可以識別圖像中的單個特征。攝像頭本質上是一個方向傳感器；因此，攝像頭通過測量多個特征的方向和通過車輛定位終端來確定位置和方向。這類方法所面臨的問題是圖像檢測和分類所面臨的普遍性問題，這些問題往往可以通過機器學習算法得到優(yōu)化。
這兩種位置固定技術都需要將圖像特征與存儲信息進行比較。初始位置的不確定性越大，進行比較的時間就越長，出現(xiàn)錯誤或模糊匹配的機會就越大。因此，基于攝像頭的位置固定最好是作為綜合系統(tǒng)的一部分，其中車輛定位終端或WIFI識別設備或RFID技術提供一個近似的位置解決方案，然后通過來自攝像頭的位置日期來完善。
第三種技術，視覺測距，是一種模擬推算的形式。通過比較連續(xù)的圖像，可以推斷出攝像頭的運動。然而，攝像機感知的是角度，而不是距離；因此，這種技術需要額外的縮放信息來確定來自圖像流的速度。有時可能很難區(qū)分線性和旋轉運動。
最簡單的方法是將攝像頭的圖像與一系列存儲的圖像進行比較，以確定攝像頭的視角。與其說是比較整個圖像，不如說是攝像頭提取并比較一系列的特征描述符。這大大降低了處理和存儲要求。
轉自：互聯(lián)網(wǎng)