图像的空间索引方法、装置和计算机设备与流程

文档序号:32748778发布日期:2022-12-30 23:34阅读:28来源:国知局
图像的空间索引方法、装置和计算机设备与流程

1.本公开涉及图像索引技术领域,特别是涉及一种图像的空间索引方法、装置和计算机设备。


背景技术:

2.无人机巡检过程中,会产生大量的机巡照片。每一张照片都拍摄了对应的目标巡检物体。大量的巡检照片在管理中,一般采用电脑文件夹进行分类管理,难以和三维地图、三维模型进行结合。
3.现有技术中,一般仅读取照片exif(可交换图像文件,exchangeable image file)信息内的gps(全球定位系统,global positioning system)信息,即获取到照片拍摄时的经纬高,将拍摄时的空间位置坐标展点到地图上。该方法存在的问题如下:只知道照片拍摄的位置,但不知道照片拍摄的视野范围,即无法知道巡检照片拍摄的主体目标;当前照片索引只能通过拍摄位置查找,导致查找精度较低,例如,在三维地图中,无法通过某一具体模型部件(如:倾斜模型部件、点云模型部件等)来查找哪些照片能够拍摄到该部件;照片拍摄范围一般都较大,现有照片索引查找技术一般都难以有效判断照片的有效拍摄空间范围。


技术实现要素:

4.基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够在三维地图上通过倾斜模型、bim(建筑信息模型,building information modeling)模型部件或任意空间坐标位置等反查出哪些照片可以拍摄到该部件的图像的空间索引方法、装置和计算机设备。
5.第一方面,本公开提供了一种图像的空间索引方法。所述方法包括:
6.获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据;
7.利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合;
8.对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合;
9.计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合。
10.在其中一个实施例中,所述预先构建的数据库包括:
11.图像参数数据库和拍摄装置参数数据库,所述图像参数数据库存储图像的参数信息,所述拍摄装置参数数据库存储拍摄装置的参数信息;
12.所述图像的参数信息包括通过读取所述图像内嵌的全球定位系统信息而获取到的图像拍摄坐标,所述拍摄装置的参数信息包括通过获取定位定姿系统信息得到拍摄装置的的姿态信息,所述姿态信息包括拍摄装置的方位角、拍摄装置的横滚角和拍摄装置的俯
仰角。
13.在其中一个实施例中,所述利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合包括:
14.根据拍摄装置地物分辨率参数和所述目标分辨率,确定可视距离,所述拍摄装置地物分辨率参数包括拍摄装置的水平地物分辨率参数和拍摄装置的垂直地物分辨率参数;
15.以目标查询点空间坐标数据为圆心,以所述可视距离为半径,确定拍摄缓冲区;
16.取所述拍摄缓冲区和图像参数数据库的交集,确定目标图像的第一候选集合。
17.在其中一个实施例中,所述根据拍摄装置地物分辨率参数和所述目标分辨率,确定可视距离包括:
18.分别获取拍摄装置参数数据库中拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值和拍摄装置参数数据库中拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值;
19.利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值,得到第一半径;
20.利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值,得到第二半径;
21.比较所述第一半径和所述第二半径,若所述第一半径大于所述第二半径,则将所述第一半径确定为可视距离;
22.若所述第一半径小于所述第二半径,则将所述第二半径确定为可视距离。在其中一个实施例中,所述对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合包括:
23.将所述目标查询点的空间坐标数据转换为目标查询点的平面坐标数据;
24.将第一候选集合中的图像对应的图像拍摄坐标转换为图像拍摄平面坐标数据;
25.对于第一候选集合中的任一张图像,根据所述目标查询点的平面坐标数据和所述图像拍摄平面坐标数据,分别确定水平轴平面相对方位角和垂直轴平面相对俯仰角;
26.根据所述水平轴平面相对方位角和所述垂直轴平面相对俯仰角对所述第一候选集合中的图像进行筛选,得到目标图像的第二候选集合。
27.在其中一个实施例中,所述计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合包括:
28.利用三维空间中两点间的计算公式,计算第二候选集合中的图像拍摄坐标和目标查询点的平面坐标数据之间的有效距离;
29.利用第二候选集合中图像的水平地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第一分辨率;
30.利用第二候选集合中图像的垂直地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第二分辨率;
31.如果所述第一分辨率大于所述第二分辨率,则确定所述第一分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率;否则,则确定所述第二分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率;
32.将所述第二候选集合中有效地物分辨率大于所述目标分辨率的图像确定为目标
图像集合。
33.在其中一个实施例中,所述方法还包括:
34.根据预设的筛选条件对所述目标图像集合进行筛选,得到符合预设的筛选条件的目标图像集合,其中,所述预设的筛选条件包括拍摄日期字段、拍摄时间字段、拍摄高度字段、拍摄装置型号字段。
35.第二方面,本公开还提供了一种图像的空间索引装置。所述装置包括:
36.目标获取模块,用于获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据;
37.第一候选集合确定模块,用于利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合;
38.第二候选集合确定模块,用于对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合;
39.目标图像集合确定模块,用于计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合。
40.第三方面,本公开还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本公开任一项实施例所述的方法。
41.第四方面,本公开还提供了一种计算机可读存储介质。所述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时实现本公开任一项实施例所述的方法。
42.第五方面,本公开还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现本公开任一项实施例所述的方法。
43.本公开提供的实施方案,通过获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据;利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合;对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合;计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合。本公开提供的实施方案中,通过建立数据库,并且根据目标查询点的空间坐标和目标分辨率反查数据库中的哪些图像可以拍摄到该目标查询点,可以提高巡检成果管理能力,提升机巡图像的价值和有效性,可以辅助巡检人员对各种模型部件进行精细化检查和管理。
附图说明
44.为了更清楚地说明本说明书实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳
动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
45.图1为一个实施例中图像的空间索引方法的流程示意图;
46.图2为一个实施例中图像的空间索引方法中的相机视准轴水平剖面图;
47.图3为一个实施例中图像的空间索引方法中的相机视准轴垂直剖面图;
48.图4为一个实施例中图像的空间索引方法的流程示意图;
49.图5为一个实施例中图像的空间索引方法中的拍摄缓冲区的计算示意图;
50.图6为一个实施例中图像的空间索引方法的流程示意图;
51.图7为一个实施例中图像的空间索引方法的流程示意图;
52.图8为一个实施例中图像的空间索引方法中的视锥体水平轴向过滤中水平轴平面相对方位角确定示意图;
53.图9为一个实施例中图像的空间索引方法中的视锥体垂直轴向过滤中垂直轴平面相对方位角确定示意图;
54.图10为一个实施例中图像的空间索引方法的流程示意图;
55.图11为一个实施例中图像的空间索引方法的流程示意图;
56.图12为一个实施例中图像的空间索引装置的结构框图;
57.图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
58.为了使本公开的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本公开进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本公开,并不用于限定本公开。
59.在一个实施例中,如图1所示,提供了一种图像的空间索引方法,本实施例以该方法应用于终端进行举例说明,可以理解的是,该方法也可以应用于服务器,还可以应用于包括终端和服务器的系统,并通过终端和服务器的交互实现。在无人机巡检的过程中,会产生大量的图片,通过读取机巡照片内嵌全球定位系统信息,获取到照片拍摄点位信息,通过获取到定位定姿系统信息,获取到拍摄时相机姿态信息(方位角、横滚角、俯仰角),通过读取照片分辨率、预设相机垂直视场角、水平视场角,获取照片视野角度,并基于以上参数,计算出照片空间有效视野范围(视椎体)。在空间有效视野范围(视椎体)计算基础下,构建空间索引数据库,存储每张照片对应的拍摄坐标、有效空间视椎体范围。结合数据库索引技术,实现空间内基于拍摄位置反查所有拍到的照片。
60.本实施例中,该方法包括以下步骤:
61.s102,获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据。
62.s104,利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合。
63.s106,对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合。
64.s108,计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨
率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合。
65.具体地,可以通过获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,其中,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据;所述目标分辨率可以包括分辨率的一个限定值,即查询得到的目标图像的分辨率要大于等于所述目标分辨率。然后利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合。然后可以对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合,计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,当第二候选集合中图像的有效地物分辨率大于等于所述目标分辨率时,则将所述图像确定为符合所述目标分辨率的目标图像集合。
66.上述图像的空间索引方法中,通过获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据;利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合;对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合;计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合。本公开提供的实施方案中,通过建立数据库,并且根据目标查询点的空间坐标和目标分辨率反查数据库中的哪些图像可以拍摄到该目标查询点,可以提高巡检成果管理能力,提升机巡图像的价值和有效性,可以辅助巡检人员对各种模型部件进行精细化检查和管理。
67.在一个实施例中,所述预先构建的数据库包括:
68.图像参数数据库和拍摄装置参数数据库,所述图像参数数据库存储图像的参数信息,所述拍摄装置参数数据库存储拍摄装置的参数信息;
69.所述图像的参数信息包括通过读取所述图像内嵌的全球定位系统信息而获取到的图像拍摄坐标,所述拍摄装置的参数信息包括通过获取定位定姿系统信息得到拍摄装置的姿态信息,所述姿态信息包括拍摄装置的方位角、拍摄装置的横滚角和拍摄装置的俯仰角。
70.具体地,图像参数数据库存储图像的参数信息,所述图像的参数信息包括通过读取所述图像内嵌的全球定位系统信息而获取到的图像拍摄坐标;所述图像的参数信息还可以包括图像的guid(全局唯一标识符,globally unique identifier)、格式、照片名称、拍摄时间、经度、纬度、高度、相机方位角、相机俯仰角、相机横滚角、相机制造商、相机型号、镜头制造商、镜头型号、光圈、快门、iso(感光度,international organization for standardization)、焦距、35mm等效焦距、亮度、水平分像素、垂直像素、水平分辨率、垂直分辨率、水平地物分辨率参数、垂直地图分辨率参数、照片方位角起点、照片方位角终点、照片俯仰角起点、照片俯仰角终点、照片路径。所述拍摄装置参数数据库存储拍摄装置的参数信息,所述拍摄装置的参数信息包括通过获取定位定姿系统信息得到拍摄装置的姿态信息,所述姿态信息包括拍摄装置的方位角、拍摄装置的横滚角和拍摄装置的俯仰角。所述拍摄装置可以包括相机,所述拍摄装置的参数信息可以包括相机的参数信息,所述相机的参数信息可以包括相机的id(身份标识符,identify documents)、相机制造商、相机型号、水平
视场角、垂直视场角、水平像素、垂直像素、水平分辨率、垂直分辨率、水平地物分辨率参数、垂直地物分辨率参数。
71.在一些实施方式中,可以将相机的参数信息存储至相机参数数据库,存入相机参数数据库的相机的参数信息可以包括相机的id(身份标识符,identify documents)、相机制造商、相机型号、水平视场角、垂直视场角、水平像素、垂直像素、水平分辨率、垂直分辨率、水平地物分辨率参数、垂直地物分辨率参数。
72.在另一些实施方式中,可以将照片的参数信息存储至照片参数数据库,照片的参数信息存储至照片参数数据库的步骤可以包括如下:
73.(1)照片exif(可交换图像文件,exchangeable image file)信息的提取:程序读取每一张照片的exif(可交换图像文件,exchangeable image file)信息,将基础信息存储到照片基础索引表。
74.(2)照片坐标信息的提取:程序读取每一张照片中的gps(全球定位系统)信息(经度、纬度、高度),即照片拍摄时的空间坐标信息,存储到照片基础索引表。
75.(3)照片pos(定位定姿系统)信息提取:程序读取每一张照片中的pos信息(方位角posaz、俯仰角pospa、横滚角),即照片拍摄时,相机的空间姿态信息,存储到照片基础索引表。
76.(4)空间索引的计算:通过相机的参数信息和相机的空间姿态信息,进行空间索引的计算,通过空间索引的计算,完成对相机视椎体视野范围的x轴向分解和y轴向分解。(视椎体分解主要解决三维视椎体在空间索引的效率较低而采用视椎体空间分解后x轴向和y轴向纬度索引)。本步骤最终的计算结果为:水平地物分辨率参数(pxx)、垂直地图分辨率参数(pxy)、照片方位角起点(azs)、照片方位角终点(aze)、照片俯仰角起点(pas)、照片俯仰角终点(pae),其中,水平地物分辨率参数(pxx),代表当前照片地物水平分辨率系数,该系数乘以相机焦平面到目标物的距离即可得到对应的照片水平地物分辨率(米/像素)。垂直地物分辨率参数(pxy),代表当前照片地物垂直分辨率系数,该系数乘以相机焦平面到目标物的距离即可得到对应的照片垂直地物分辨率(米/像素)。照片方位角起点(azs)、照片方位角终点(aze)、照片俯仰角起点(pas)、照片俯仰角终点(pae),用于照片查找时,判断是否在视野范围内。水平地物分辨率计算方法为:pxx=tan(fovx/2)/pixx
×
2,如图2所示,其中,fovx可以表示为相机的水平视场角,pixx可以表示为相机的水平分辨率。垂直地物分辨率计算方法为:pxy=tan(fovy/2)/pixy
×
2,如图3所示,其中,fovy可以表示为相机的垂直视场角,pixy可以表示为相机的垂直分辨率。
77.照片方位角起点计算方法为:azs=posaz-fovx/2。照片方位角终点计算方法为:azs=posaz+fovx/2。照片俯仰角起点计算方法为:pas=pospa-fovy/2。照片俯仰角终点计算方法为:pae=pospa+fovy/2。
78.本实施例中,通过建立图像参数数据库和拍摄装置参数数据库,可以把图像和拍摄装置的参数信息提前存储至用于搜索图像的数据库,可以使得图像的空间索引效率和准确性更高。
79.在一个实施例中,如图4所示,步骤s104利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合包括:
80.s402,根据拍摄装置地物分辨率参数和所述目标分辨率,确定可视距离,所述拍摄
装置地物分辨率参数包括拍摄装置的水平地物分辨率参数和拍摄装置的垂直地物分辨率参数。
81.s404,以目标查询点空间坐标数据为圆心,以所述可视距离为半径,确定拍摄缓冲区。
82.s406,取所述拍摄缓冲区和图像参数数据库的交集,确定目标图像的第一候选集合。
83.具体地,可以根据拍摄装置地物分辨率参数和所述目标分辨率,确定可视距离,然后以目标查询点空间坐标数据为圆心,以所述可视距离为半径,确定拍摄缓冲区,最后可以取所述拍摄缓冲区和图像参数数据库的交集,确定目标图像的第一候选集合。
84.在一些实施方式中,使用目标查询点空间坐标为圆心、最大可视距离r为半径,绘制圆周,得到拍摄缓冲区。如图5所示。使用数据库空间查询方法,判断圆周与照片索引表内的所有照片交集,得到所有在缓冲区范围内的照片
85.本实施例中,通过确定可视距离,然后以目标查询点空间坐标数据为圆心,以所述可视距离为半径,确定拍摄缓冲区,最后可以取所述拍摄缓冲区和图像参数数据库的交集,确定目标图像的第一候选集合。并且根据目标查询点的空间坐标反查数据库中的哪些图像可以拍摄到该目标查询点,可以提高巡检成果管理能力,提升机巡图像的价值和有效性,可以辅助巡检人员对各种模型部件进行精细化检查和管理。
86.在一个实施例中,如图6所示,步骤s402根据拍摄装置地物分辨率参数和所述目标分辨率,确定可视距离包括:
87.s602,分别获取拍摄装置参数数据库中拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值和拍摄装置参数数据库中拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值。
88.s604,利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值,得到第一半径。
89.s606,利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值,得到第二半径。
90.s608,比较所述第一半径和所述第二半径,若所述第一半径大于所述第二半径,则将所述第一半径确定为可视距离。
91.s610,若所述第一半径小于所述第二半径,则将所述第二半径确定为可视距离。
92.具体地,可以通过分别获取拍摄装置参数数据库中拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值和拍摄装置参数数据库中拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值,然后利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值,得到第一半径;利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值,得到第二半径。进而比较所述第一半径和所述第二半径,若所述第一半径大于所述第二半径,则将所述第一半径确定为可视距离,否则将所述第二半径确定为可视距离。
93.在一些实施方式中,可以获取相机参数数据库中所有相机水平地物分辨率参数最大值为pxx;取相机参数数据库中所有相机垂直地物分辨率参数最大值为pxy。
94.rx=exppix/pxx
95.ry=exppix/pxy
96.取rx、ry中最大值作为最大可视距离r,其中,exppix可以包括预期照片的目标地
物分辨率。
97.本实施例中,通过根据拍摄装置地物分辨率参数和所述目标分辨率,确定可视距离,可以使拍摄缓冲区的确定更加的精准。
98.在一个实施例中,如图7所示,步骤s106对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合包括:
99.s702,将所述目标查询点的空间坐标数据转换为目标查询点的平面坐标数据。
100.s704,将第一候选集合中的图像对应的图像拍摄坐标转换为图像拍摄平面坐标数据。
101.s706,对于第一候选集合中的任一张图像,根据所述目标查询点的平面坐标数据和所述图像拍摄平面坐标数据,分别确定水平轴平面相对方位角和垂直轴平面相对俯仰角。
102.s708,根据所述水平轴平面相对方位角和所述垂直轴平面相对俯仰角对所述第一候选集合中的图像进行筛选,得到目标图像的第二候选集合。
103.具体地,可以通过将所述目标查询点的空间坐标数据转换为目标查询点的平面坐标数据,将第一候选集合中的图像对应的图像拍摄坐标转换为图像拍摄平面坐标数据,对于第一候选集合中的任一张图像,根据所述目标查询点的平面坐标数据和所述图像拍摄平面坐标数据,分别确定水平轴平面相对方位角和垂直轴平面相对俯仰角,根据所述水平轴平面相对方位角和所述垂直轴平面相对俯仰角对所述第一候选集合中的图像进行筛选,得到目标图像的第二候选集合。
104.在一些实施方式中,将所述目标查询点的空间坐标数据转换为目标查询点的平面坐标数据的方式如下:
105.x=经度
×
20037508.34/180=lon
×
20037508.34/180
106.y=ln(tan((纬度+90)
×
π/360))/(π/180)
×
20037508.34/180=ln(tan((lat+90)
×
π/360))/(π/180)
×
20037508.34/180
107.z=h
108.通过以上公式,将目标查询点空间坐标(olat、olon、oh)转换为(ox、oy、oz);
109.将照片拍摄点的坐标(nlat、nlon、nh)转换为(nx、ny、nz)。
110.使用目标查询点空间坐标(ox、oy、oz)与任意初筛得到的照片拍摄坐标(nx、ny、nz)进行水平xy轴平面相对方位角计算其相对方位角为δ:如图8所示,其中,
111.δ=arctan{(oy-ny)/(ox-nx)}
112.通过数据库条件查询,查询条件为:
113.照片方位角起点(azs)《δ
114.照片方位角终点(aze)》δ
115.使用目标查询点空间坐标(ox、oy、oz)与任意初筛得到的照片拍摄坐标(nx、ny、nz)进行垂直xz轴平面相对俯仰角计算。其相对俯仰角为θ:如图9所示,其中,
116.θ=arctan(((ox-nx)2+(oy-ny)2)
1/2
/(oz-nz))
117.通过数据库条件查询,查询条件为:
118.照片俯仰角起点(pas)《θ
119.照片俯仰角终点(pae)》θ
120.本实施例中,通过将第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合,可以提高巡检成果管理能力,提升机巡图像的价值和有效性。
121.在一个实施例中,如图10所示,步骤s108计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合包括:
122.s1002,利用三维空间中两点间的计算公式,计算第二候选集合中的图像拍摄坐标和目标查询点的平面坐标数据之间的有效距离。
123.s1004,利用第二候选集合中图像的水平地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第一分辨率。
124.s1006,利用第二候选集合中图像的垂直地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第二分辨率。
125.s1008,如果所述第一分辨率大于所述第二分辨率,则确定所述第一分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率;否则,则确定所述第二分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率。
126.s1010,将所述第二候选集合中有效地物分辨率大于所述目标分辨率的图像确定为目标图像集合。
127.具体地,可以利用三维空间中两点间的计算公式,计算第二候选集合中的图像拍摄坐标和目标查询点的平面坐标数据之间的有效距离,然后利用第二候选集合中图像的水平地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第一分辨率;利用第二候选集合中图像的垂直地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第二分辨率,如果所述第一分辨率大于所述第二分辨率,则确定所述第一分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率;否则,则确定所述第二分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率,将所述第二候选集合中有效地物分辨率大于所述目标分辨率的图像确定为目标图像集合。
128.在一些实施方式中,可以利用如下方式计算出照片拍摄点(nlat、nlon、nh)到目标查询点空间坐标(ox、oy、oz)的距离l,其计算方法为:
129.l=((ox-nx)2+(oy-ny)2+(oz-nz)2)
1/3
130.取该照片水平地物分辨率参数(pxx)、垂直地物分辨率参数(pxy),即可计算出该照片对应的有效地物分辨率pixt。
131.pixtx=pxx
×
l
132.pixty=pxy
×
l
133.在pixtx与pixty中取最大值作为pixt。即可得到该照片拍摄点拍摄的照片中,目标物的分辨率(米/像素)。过滤结果的所有照片计算得到对应的单张照片有效地物分辨率pixt,与目标物地物分辨率(exppix)进行对比。如果pixt》exppix,则保留该照片的guid,否则舍弃该照片的guid。
134.本实施例中,通过对第二候选集合中的照片进行是否满足目标分辨率的筛选,可以提高巡检成果管理能力,提升机巡图像的价值和有效性,可以辅助巡检人员对各种模型部件进行精细化检查和管理。
135.在一个实施例中,所述方法还包括:
136.根据预设的筛选条件对所述目标图像集合进行筛选,得到符合预设的筛选条件的目标图像集合,其中,所述预设的筛选条件包括拍摄日期字段、拍摄时间字段、拍摄高度字段、拍摄装置型号字段。
137.具体地,可以根据预设的筛选条件例如拍摄日期字段、拍摄时间字段、拍摄高度字段、拍摄装置型号字段等对所述目标图像集合进行筛选,得到符合预设的筛选条件的目标图像集合。
138.本实施例中,通过根据预设的筛选条件对所述目标图像集合进行筛选,得到符合预设的筛选条件的目标图像集合,可以使得目标图像集合满足目标分辨率,提升机巡图像的价值和有效性。
139.在一个实施例中,如图11所示,提供了一种图像的空间索引方法,所述方法包括以下步骤:
140.s1102,获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据。
141.s1104,分别获取拍摄装置参数数据库中拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值和拍摄装置参数数据库中拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值。
142.s1106,利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的水平地物分辨率参数最大值,得到第一半径。
143.s1108,利用所述目标分辨率除以所述拍摄装置的垂直地物分辨率参数最大值,得到第二半径。
144.s1110,比较所述第一半径和所述第二半径,若所述第一半径大于所述第二半径,则将所述第一半径确定为可视距离。
145.s1112,若所述第一半径小于所述第二半径,则将所述第二半径确定为可视距离。
146.s1114,以目标查询点空间坐标数据为圆心,以所述可视距离为半径,确定拍摄缓冲区。
147.s1116,取所述拍摄缓冲区和图像参数数据库的交集,确定目标图像的第一候选集合。
148.s1118,将所述目标查询点的空间坐标数据转换为目标查询点的平面坐标数据。
149.s1120,将第一候选集合中的图像对应的图像拍摄坐标转换为图像拍摄平面坐标数据。
150.s1122,对于第一候选集合中的任一张图像,根据所述目标查询点的平面坐标数据和所述图像拍摄平面坐标数据,分别确定水平轴平面相对方位角和垂直轴平面相对俯仰角。
151.s1124,根据所述水平轴平面相对方位角和所述垂直轴平面相对俯仰角对所述第一候选集合中的图像进行筛选,得到目标图像的第二候选集合。
152.s1126,利用三维空间中两点间的计算公式,计算第二候选集合中的图像拍摄坐标和目标查询点的平面坐标数据之间的有效距离。
153.s1128,利用第二候选集合中图像的水平地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定第一分辨率。
154.s1130,利用第二候选集合中图像的垂直地物分辨率参数乘以所述有效距离,确定
第二分辨率。
155.s1132,如果所述第一分辨率大于所述第二分辨率,则确定所述第一分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率;否则,则确定所述第二分辨率作为第二候选集合中图像的有效地物分辨率。
156.s1134,将所述第二候选集合中有效地物分辨率大于所述目标分辨率的图像确定为目标图像集合。
157.应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,附图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
158.基于同样的发明构思,本公开实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的图像拍摄范围的空间索引方法的图像拍摄范围的空间索引装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个图像拍摄范围的空间索引装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于图像拍摄范围的空间索引方法的限定,在此不再赘述。
159.在一个实施例中,如图12所示,提供了一种图像的空间索引装置1200,包括:目标获取模块1202、第一候选集合确定模块1204、第二候选集合确定模块1206和目标图像集合确定模块1208,其中:
160.目标获取模块1202,用于获取目标查询点的空间坐标数据和目标分辨率,所述空间坐标数据包括经度数据、纬度数据和高度数据。
161.第一候选集合确定模块1204,用于利用所述空间坐标数据在预先构建的数据库中进行拍摄缓冲区筛选,得到目标图像的第一候选集合,所述拍摄缓冲区基于拍摄装置的参数和所述目标分辨率确定的半径范围内的图像集合。
162.第二候选集合确定模块1206,用于对所述第一候选集合中的图像进行视锥体水平轴向过滤和视锥体垂直轴向过滤,得到目标图像的第二候选集合。
163.目标图像集合确定模块1208,用于计算所述第二候选集合中图像的有效地物分辨率,并将所述有效地物分辨率和所述目标分辨率进行比较,确定符合所述目标分辨率的目标图像集合。
164.上述图像拍摄范围的空间索引装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
165.在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备
的数据库用于存储图像拍摄范围的空间索引数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像拍摄范围的空间索引方法。
166.在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像的空间索引方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
167.本领域技术人员可以理解,图13中示出的结构,仅仅是与本公开方案相关的部分结构的框图,并不构成对本公开方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
168.在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
169.在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
170.在一个实施例中,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
171.需要说明的是,本公开所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等),均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
172.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本公开所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory,rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory,mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory,fram)、相变存储器(phase change memory,pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory,ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,ram可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(static random access memory,sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory,dram)等。本公开所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本公开所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形
处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
173.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
174.以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本公开专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本公开构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本公开的保护范围。因此,本公开的保护范围应以所附权利要求为准。
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