确定对象的位置特性
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102687174B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201180005948.0

    申请日:2011-01-10

    CPC classification number: G06T7/004 G06T7/70

    Abstract: 本发明涉及一种用于确定房间内的对象的位置特性的系统,其包括用于放置在对应于房间的检测区域的背景表面上的光学可识别元件103)。将摄影机(101)放置在检测区域对面离开光学可识别元件(103),并且摄影机(101)捕获包括检测区域和光学可识别元件(103)的图像。检测器(403)基于光学属性检测图像中的光学可识别元件(103)。遮挡处理器(405)响应于所述光学属性确定光学可识别元件(103)在图像中的遮挡的遮挡属性。位置处理器(407)响应于所述遮挡属性确定深度位置,其中所述深度位置表明对象沿着摄影机(101)的光轴的位置。本发明例如可以允许对于房间内的人的存在检测和粗略定位。

    深度图的生成
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102239504A

    公开(公告)日:2011-11-09

    申请号:CN200980148288.4

    申请日:2009-11-26

    CPC classification number: G06T7/50

    Abstract: 为图像生成深度图的方法包括以下步骤:显示图像;在图像的第一区域中在图像上显示指示;显示多个标签;接收选择多个标签之一的用户输入;将用于第一区域的标签设置成所选择的标签;对于不同的区域,重复步骤2到5,直至预定事件已发生;存取用于将标签地图转换成深度图的预定方案;以及根据预定方案和按照用户输入设置的标签,生成深度图。

    从图像创建深度图
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102257827B

    公开(公告)日:2014-10-01

    申请号:CN200980151037.1

    申请日:2009-12-14

    Abstract: 一种为多个图像生成多个深度图的方法,该方法包括:接收第一图像、得到与由第一图像定义的镜头有关的信息、按照第一图式生成对于第一图像的深度图、接收第二图像、得到与由第二图像定义的镜头有关的信息、检测在第一和第二图像之间在所得到的信息中的改变、以及按照第二图式生成对于第二图像的深度图,该第二图式具有与第一图式的复杂性不同的复杂性。该方法可包括访问第一和第二深度模型。在一个实施例中,第一图式包括第一深度模型,以及第二图式包括第二模型,而在第二实施例中,第一图式包括第一深度模型,以及第二图式包括第一和第二深度模型的组合。

    确定对象的位置特性
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102687174A

    公开(公告)日:2012-09-19

    申请号:CN201180005948.0

    申请日:2011-01-10

    CPC classification number: G06T7/004 G06T7/70

    Abstract: 本发明涉及一种用于确定房间内的对象的位置特性的系统,其包括用于放置在对应于房间的检测区域的背景表面上的光学可识别元件(103)。将摄影机(101)放置在检测区域对面离开光学可识别元件(103),并且摄影机(101)捕获包括检测区域和光学可识别元件(103)的图像。检测器(403)基于光学属性检测图像中的光学可识别元件(103)。遮挡处理器(405)响应于所述光学属性确定光学可识别元件(103)在图像中的遮挡的遮挡属性。位置处理器(407)响应于所述遮挡属性确定深度位置,其中所述深度位置表明对象沿着摄影机(101)的光轴的位置。本发明例如可以允许对于房间内的人的存在检测和粗略定位。

    从图像创建深度图
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102257827A

    公开(公告)日:2011-11-23

    申请号:CN200980151037.1

    申请日:2009-12-14

    Abstract: 一种为多个图像生成多个深度图的方法,该方法包括:接收第一图像、得到与由第一图像定义的镜头有关的信息、按照第一图式生成对于第一图像的深度图、接收第二图像、得到与由第二图像定义的镜头有关的信息、检测在第一和第二图像之间在所得到的信息中的改变、以及按照第二图式生成对于第二图像的深度图,该第二图式具有与第一图式的复杂性不同的复杂性。该方法可包括访问第一和第二深度模型。在一个实施例中,第一图式包括第一深度模型,以及第二图式包括第二模型,而在第二实施例中,第一图式包括第一深度模型,以及第二图式包括第一和第二深度模型的组合。

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