[发明专利]视野分界线确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视野分界线确定方法，其特征在于，包括：

获取第一目标图像和第二目标图像；第一目标图像和第二目标图像为第一监控视频和第二监控视频在同一时间的视频帧；第一监控视频和第二监控视频存在重叠视域；

采用尺度不变特征转换算法分别提取第一目标图像的第一特征极值点组和第二目标图像的第二特征极值点组；所述第一特征极值点组包括M个第一特征极值点，所述第二特征极值点组包括N个第二特征极值点，M和N均为自然数；

根据所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组确定第一目标图像和第二目标图像的重叠视域；

采用哈里斯角点检测算法分别提取第一目标图像在重叠视域的第一特征角点组和第二目标图像在重叠视域的第二特征角点组；第一特征角点组包括P个第一特征角点，第二特征角点组包括Q个第二特征角点，P和Q均为自然数；

根据所述第一特征角点组和所述第二特征角点组从所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组中确定第一目标图像和第二目标图像的K个目标特征点对；每个目标特征点对包括一个第一特征极值点和一个第二特征极值点；K为自然数，K≤P且K≤Q；

根据K个目标特征点对确定第一监控视频和第二监控视频的视野分界线；第一监控视频的视野分界线为第一监控视频中第二监控视频的视野边界；第二监控视频的视野分界线为第二监控视频中第一监控视频的视野边界；

所述根据所述第一特征角点组和所述第二特征角点组从所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组中确定第一目标图像和第二目标图像的K个目标特征点对，包括：

将第一特征极值点组中，与第一特征角点组中各特征角点的位置信息最接近的各特征极值点确定为目标特征点对中的各第一特征极值点；

将第二特征极值点组中，与第二特征角点组中各特征角点的位置信息最接近的各特征极值点确定为目标特征点对中的各第二特征极值点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征极值点包括位置信息、尺度信息和方向信息，所述根据所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组确定第一目标图像和第二目标图像的重叠视域，包括：

根据所述第一特征极值点组中各第一特征极值点的位置信息、尺度信息和方向信息生成各第一特征极值点的描述子向量，并根据所述第二特征极值点组中各第二特征极值点的位置信息、尺度信息和方向信息生成各第二特征极值点的描述子向量；

根据各第一特征极值点的描述子向量和各第二特征极值点的描述子向量将各第一特征极值点和各第二特征极值点进行匹配，以确定第一目标图像和第二目标图像的特征匹配点组；

将第一目标图像和第二目标图像中所述特征匹配点组所在的区域确定为所述重叠视域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征极值点包括位置信息；特征角点包括位置信息；所述根据所述第一特征角点组和所述第二特征角点组从所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组中确定第一目标图像和第二目标图像的K个目标特征点对，包括：

根据所述第一特征角点组中各第一特征角点的位置信息和所述第一特征极值点组中各第一特征极值点的位置信息，从第一特征极值点组中确定第一候选特征点组；第一候选特征点组包括I个第一候选特征点，I为自然数且I≤M；

根据所述第二特征角点组中各第二特征角点的位置信息和所述第二特征极值点组中各第二特征极值点的位置信息，从第二特征极值点组中确定第二候选特征点组；第二候选特征点组包括J个第二候选特征点，J为自然数且J≤N；

根据第一候选特征点组和第二候选特征点组确定K个目标特征点对，K≤I，K≤J。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征角点组中各第一特征角点的位置信息和所述第一特征极值点组中各第一特征极值点的位置信息，从第一特征极值点组中确定第一候选特征点组，包括：

针对所述第一特征极值点组中每个第一特征极值点，执行以下操作：

确定所述第一特征角点组中是否存在与第一特征极值点的位置信息相同的第一特征角点；

若确定存在与第一特征极值点的位置信息相同的第一特征角点，则将第一特征极值点确定为第一候选特征点组中的第一候选特征点。