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龙图腾网获悉上海凯景信息技术有限公司申请的专利一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115984834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310010736.6，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法是由杨晓枫;贺徵廷设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法，涉及人工智能的图像识别技术领域，本发明包括以下步骤：S1在被识别区域上设置架体，所述架体下端设有连接组件，连接组件下端设有若干采集摄像头S2：对所述采集摄像头先进行分参数标定，然后在进行色彩标定，S3：对每对相邻所述采集摄像头进行双目校正；S4：对每个所述采集摄像头图像进行物品识别；S5：对于每个所述采集摄像头的识别结果，过滤掉阈值低的识别结果S6：对每对相邻摄像头的重叠区域，进行结果拟合，S7：对于识别到的物品，判断是否有堆叠完成物品识别。本发明为一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法，识别精度高，并能有效识别某些被遮挡和堆叠的物品。

本发明授权一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用多摄像头实现大范围物品识别的方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：在被识别区域上设置架体1，所述架体1下端设有连接组件2，若干所述连接组件2等间距阵列分布，所述连接组件2下端设有若干采集摄像头； S2：对所述采集摄像头先进行分参数标定，然后再进行色彩标定， S3：对每对相邻所述采集摄像头进行双目校正； S4：对每个所述采集摄像头图像进行物品识别；将每个所述采集摄像头的图像输入到计算机上的人工智能图像识别网络，获得该图像中所有识别到的物体，对于识别到的物体i，其表述为Oi=ci,pi,xi,yi,wi,hi，式中：ci表示物体类别，pi表示识别置信度，xi,yi为物体的矩形框左上角坐标，wi,hi为物体矩形框的宽度和高度； S5：对于每个所述采集摄像头的识别结果，过滤掉置信度低的物品，所述采集摄像头C识别到的物体Oi,如果pi置信度阈值，则从识别结果中删除此物品，进而使得对于每个所述采集摄像头C，都获得一个识别结果集φ； S6：对每对相邻摄像头的重叠区域，进行结果拟合，拟合的具体步骤如下： S601：对于任意一个所述采集摄像头C识别到的物体Oi,计算Oi所在区域A，和对应的相邻的所述采集摄像头C成像区域共分割为4部分：左上A0，左下A1，右上A2以及右下A3，每个区域和前后左右相邻的所述采集摄像头重叠，计算Oi和区域Ak的重叠系数γ公式为：，进而计算Oi所在区域的公式为，，由上式得到Oi和Ak的重叠系数最大，则认为Oi属于此区域Ak； S602：当Oi属于区域A，对于和A相邻的每个摄像头C’,获得其在区域A之内所有识别到的类别为ci的物品，用’表示，C’的识别结果是否属于A的判别，步骤S601中的公式进行计算，进而找到相邻所述采集摄像头在区域A内也识别到的类别为ci的物品； S603：计算Oi和’内所有识别到物品的最佳匹配，对于’内的识别结果Oj,其和Oi的匹配计算为：，计算Oi和’的最佳匹配物品为：，若最佳匹配不存在，或者最佳匹配的值最小重叠阈值，则将Oi保留在所述采集摄像头C中的识别结果中，由于Oi和最佳匹配物品记录为O’i中，若pi＞p’i,表示Oi的置信度高，则保留Oi，将O’i从C’的识别结果中删除，如果pi≤p’i,也就是说O’i的置信度高，则保留O’i，将Oi从C’的识别结果中删除； S7：对于识别到的物品，判断是否有堆叠：利用双目视觉技术计算物体距离的原理描述如下：对于实际物体的一个点X,Y,Z，如在左摄像头图像中的位置xL,yL，如果能准确找到其在右摄像头的位置xR,yR，则其离摄像头的距离为：，式子中，B为左右摄像头之间的物理距离，f为两个采集摄像头一致的焦距，且设定两个采集摄像头经过双目校正后yL=yR，利用双目视觉技术计算物体距离的难点在于找到左右摄像头的匹配点，给定xL,yL，通过色彩匹配拟合找到正确的xR,yR，在步骤S6中，对于对每个摄像头C识别到的物品Oi，已经找到其在相邻摄像头C’中为O’i，进而直接计算物品的距离，设C和C’为横向相邻，且距离为Dw,物品在这两个摄像头的位置分别为xi,yi,wi,hi和x’i,y’i,w’i,h’i，则可计算物品中心Zc距离摄像头的距离为，，设采集摄像头距离物品被识别区域距离为D，则物品的高度为H=D-Zc，如已知物品类别ci的先验高度为Hi，且H明显大于Hi，则可推算出物品有堆叠，提示预警，C和C’为纵向相邻,且距离为Dh，则物品中心和采集摄像头的距离为。

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