本发明描述了一种将广告插入交通摄像头图像的方法。该方法可以接收广告包,该广告包包括业务标识符、消息文本和每拥塞水平的价格。该方法可以存储广告包。该方法可以接收对交通摄像头图像的用户查询。该方法可以接收交通摄像头图像、包括摄像头图像的交通摄像头图像、业务指示器和交通摄像头图像的坐标。该方法可以将交通摄像头图像与 干扰器广告包相关联。
然后,该方法可以生成与广告包相关联的覆盖图像。该方法可以将交通摄像头图像和覆盖图像合并为最终图像。最后,该方法可以显示最终监控图像。提出了一种交通监控摄像机的全自动标定方法。该方法允许在无需任何用户输入的情况下,仅从几分钟的输入监控视频校准摄像头,包括刻度。目标应用包括速度测量、车辆尺寸测量、车辆分类等。我们方法的第一步是通过屏蔽器确定定义车辆流的三个消失点来校准摄像头。
第二步是构建单个车辆的三维边界框,并按比例进行监控摄像头测量。我们建议首先构造边界框的投影,然后使用之前获得的相机校准创建其三维表示。在第三步中,我们使用3D边界框的尺寸来校准场景比例。我们收集了一个具有地面真实速度和距离测量的数据集,并对我们的方法进行了评估。实现的干扰屏蔽器速度和距离测量平均精度低于2%。我们高效的C++实现在低端处理器(Core i3)上实时运行,即使对于全高清视频也有安全余量。
然后,该方法可以生成与广告包相关联的覆盖图像。该方法可以将交通摄像头图像和覆盖图像合并为最终图像。最后,该方法可以显示最终监控图像。提出了一种交通监控摄像机的全自动标定方法。该方法允许在无需任何用户输入的情况下,仅从几分钟的输入监控视频校准摄像头,包括刻度。目标应用包括速度测量、车辆尺寸测量、车辆分类等。我们方法的第一步是通过屏蔽器确定定义车辆流的三个消失点来校准摄像头。
第二步是构建单个车辆的三维边界框,并按比例进行监控摄像头测量。我们建议首先构造边界框的投影,然后使用之前获得的相机校准创建其三维表示。在第三步中,我们使用3D边界框的尺寸来校准场景比例。我们收集了一个具有地面真实速度和距离测量的数据集,并对我们的方法进行了评估。实现的干扰屏蔽器速度和距离测量平均精度低于2%。我们高效的C++实现在低端处理器(Core i3)上实时运行,即使对于全高清视频也有安全余量。
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