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龍圖騰網(wǎng)獲悉康拓實(shí)業(yè)(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利基于三維重建技術(shù)的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)連續(xù)變焦方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120475261B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510969837.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04N23/69；該發(fā)明授權(quán)基于三維重建技術(shù)的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)連續(xù)變焦方法是由文汨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于三維重建技術(shù)的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)連續(xù)變焦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于三維重建技術(shù)的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)連續(xù)變焦方法，屬于攝像機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)雙攝圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)雙攝圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及匹配，確定雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)雙攝圖像數(shù)據(jù)中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；根據(jù)對(duì)應(yīng)點(diǎn)計(jì)算視差，并根據(jù)視差計(jì)算場(chǎng)景中每個(gè)像素的深度信息且構(gòu)建深度圖；根據(jù)深度圖和雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)生成場(chǎng)景三維模型；基于場(chǎng)景三維模型模擬不同焦距下的圖像效果從而實(shí)現(xiàn)連續(xù)變焦。本發(fā)明解決現(xiàn)有的不能對(duì)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)進(jìn)行較好地連續(xù)變焦，導(dǎo)致拍攝圖像效果差，降低用戶體驗(yàn)感的問題。本發(fā)明可對(duì)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)進(jìn)行較好地連續(xù)變焦，提升雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)拍攝圖像效果，可提升用戶體驗(yàn)感。

本發(fā)明授權(quán)基于三維重建技術(shù)的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)連續(xù)變焦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于三維重建技術(shù)的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)連續(xù)變焦方法，其特征在于，包括： 采集同一場(chǎng)景下不同視角的雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)雙攝圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理； 對(duì)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)雙攝圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及匹配，確定雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)雙攝圖像數(shù)據(jù)中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)； 根據(jù)對(duì)應(yīng)點(diǎn)計(jì)算視差，并根據(jù)視差計(jì)算場(chǎng)景中每個(gè)像素的深度信息且構(gòu)建深度圖； 根據(jù)深度圖和雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)生成場(chǎng)景三維模型； 基于場(chǎng)景三維模型模擬不同焦距下的圖像效果實(shí)現(xiàn)連續(xù)變焦； 其中，根據(jù)預(yù)測(cè)位置點(diǎn)驅(qū)動(dòng)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)實(shí)施變焦，根據(jù)深度圖計(jì)算最優(yōu)焦距，以最優(yōu)焦距實(shí)施變焦； 還包括： 通過雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)多次采集同一場(chǎng)景下的雙攝圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后，實(shí)施運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別，若存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，則以最接近雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)鏡頭取景范圍中心位置的運(yùn)動(dòng)物體作為運(yùn)動(dòng)對(duì)象，并確定對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)對(duì)象在各個(gè)采集的雙攝圖像數(shù)據(jù)中的所處位置； 根據(jù)連續(xù)多個(gè)間隔時(shí)長(zhǎng)采集的雙攝圖像數(shù)據(jù)中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的所處位置，結(jié)合各雙攝圖像數(shù)據(jù)采集的間隔時(shí)長(zhǎng)，對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行預(yù)測(cè)； 根據(jù)預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)速度，結(jié)合雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)在連續(xù)變焦過程中相鄰變焦的變焦間隔時(shí)長(zhǎng)，預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的在下一變焦時(shí)刻的預(yù)測(cè)位置點(diǎn)，并根據(jù)預(yù)測(cè)位置點(diǎn)驅(qū)動(dòng)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)實(shí)施變焦；通過連續(xù)進(jìn)行預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的預(yù)測(cè)位置點(diǎn)進(jìn)行連續(xù)變焦，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的跟蹤拍攝； 根據(jù)預(yù)測(cè)位置點(diǎn)驅(qū)動(dòng)雙攝網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)實(shí)施變焦，執(zhí)行以下操作： 實(shí)施自適應(yīng)稀疏特征提取，計(jì)算雙攝圖像數(shù)據(jù)的圖像梯度熵，根據(jù)圖像梯度熵調(diào)整FAST特征點(diǎn)數(shù)量；確定圖像深度的金字塔層級(jí)，根據(jù)金字塔層級(jí)的信噪比確定各層級(jí)的權(quán)重值，采用權(quán)重值實(shí)施多尺度特征融合，得到融合后的深度圖； 基于深度圖的圖像視覺范圍構(gòu)建馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型，以包含數(shù)據(jù)項(xiàng)和平滑項(xiàng)的能量函數(shù)Ed作為視差能量函數(shù)，采用半全局優(yōu)化的GPU并行實(shí)現(xiàn)視差能量函數(shù)的實(shí)時(shí)求解； 根據(jù)深度圖計(jì)算最優(yōu)焦距，以最優(yōu)焦距實(shí)施變焦。

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