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专利名称：一种基于目标识别的图文字幕叠加方法及装置

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410125878.1

专利申请（专利权）人：中国人民解放军92941部队
权利人地址：辽宁省葫芦岛市龙港区海滨南路1号

专利发明（设计）人：郭亮,李毅凡,常兴华,徐军权,王生平,裴殿全,张洺瑞,潘昶,唐艺灵,孙艳英,张冬,龚博文,李鑫

专利摘要：本发明提供一种基于目标识别的图文字幕叠加方法及装置。所述方法包括：利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕。本发明通过增加位置信息校验处理步骤，提高了图像目标识别的准确率，降低了因目标识别出错造成的图文字幕加载出错的概率。

主权利要求：
1.一种基于目标识别的图文字幕叠加方法，其特征在于，包括以下步骤：利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；
获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；
根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕；
所述根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，包括：计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)；
基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β；
分别计算方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差：Δα＝α?0
α0，Δβ＝β?β0，Δα和Δβ的绝对值均小于180；
若Δα≤L1且Δβ≤L2，则所述目标位于图像画幅内，其中，L1为摄录设备方位可视角度的一半，L2为摄录设备俯仰可视角度的一半。
2.根据权利要求1所述的基于目标识别的图文字幕叠加方法，其特征在于，所述方法还包括时间信息修正步骤，方法如下：计算所述时间信息与北京时间的差值，若所述差值超出设定的阈值，则将所述时间信息修正为北京时间。
3.根据权利要求1所述的基于目标识别的图文字幕叠加方法，其特征在于，所述方法还包括数据对齐步骤，所述数据包括视频图像数据和位置信息数据，方法如下：获取在设定时间内每路数据第一帧数据的时间信息；
计算任意两个所述时间信息的差值；
计算能够整除所有差值的最大时间间隔Δt；
通过线性插值使每路数据的帧率提升至1/Δt。
4.根据权利要求1所述的基于目标识别的图文字幕叠加方法，其特征在于，所述方法还包括无效数据清除步骤，所述数据包括视频图像数据和位置信息数据，方法如下：计算每路数据相邻两帧数据之间的时间间隔，若所述时间间隔超出设定的阈值，则清空这一路存储数据。
5.根据权利要求1所述的基于目标识别的图文字幕叠加方法，其特征在于，计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的公式如下：E＝?(X?X0)×sinL+(Y?Y0)×cosLN＝?(X?X0)×sinB×cosL?(Y?Y0)×sinB×sinL+(Z?Z0)×cosBU＝(X?X0)×cosB×cosL+(Y?Y0)×cosB×sinL+(Z?Z0)×sinB式中，(X,Y,Z)、(X0,Y0,Z0)分别为目标和摄录设备的地心空间直角坐标系坐标，L、B分别为摄录设备的大地直角坐标系的经度、纬度坐标。
6.根据权利要求5所述的基于目标识别的图文字幕叠加方法，其特征在于，计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β的公式如下：
7.一种基于目标识别的图文字幕叠加装置，其特征在于，包括：目标识别模块，用于利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；
位置获取模块，用于获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；
字幕加载模块，用于根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕；
所述根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，包括：计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)；
基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β；
分别计算方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差：Δα＝α?0
α0，Δβ＝β?β0，Δα和Δβ的绝对值均小于180；
若Δα≤L1且Δβ≤L2，则所述目标位于图像画幅内，其中，L1为摄录设备方位可视角度的一半，L2为摄录设备俯仰可视角度的一半。
8.根据权利要求7所述的基于目标识别的图文字幕叠加装置，其特征在于，计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的公式如下：E＝?(X?X0)×sinL+(Y?Y0)×cosLN＝?(X?X0)×sinB×cosL?(Y?Y0)×sinB×sinL+(Z?Z0)×cosBU＝(X?X0)×cosB×cosL+(Y?Y0)×cosB×sinL+(Z?Z0)×sinB式中，(X,Y,Z)、(X0,Y0,Z0)分别为目标和摄录设备的地心空间直角坐标系坐标，L、B分别为摄录设备的大地直角坐标系的经度、纬度坐标。 说明书 : 一种基于目标识别的图文字幕叠加方法及装置技术领域[0001] 本发明属于视频播放技术领域，具体涉及一种基于目标识别的图文字幕叠加方法及装置。背景技术[0002] 字幕是指以文字形式显示电视、电影、舞台作品中的对话等非影像内容，也泛指影视作品后期加工的文字。视频信号除了可以叠加字幕外，还可叠加图文、视频、时钟、CG动画等多种信息。[0003] 目前，图文字幕叠加主要包括两种工作模式：一种是主流人工编辑工作模式，另一种是基于图像识别技术的图文字幕叠加工作模式。人工编辑工作模式是指在电视台的直播任务中，操作人员根据事先推演的方案、预案，制作一份或多份字幕工程文件，按照活动时序、事件或计划任务加载每条图文字幕，必要时现场制作修改字幕工程文件，完成对多通道视频信号的图文字幕叠加。该模式在电视台无预案、未进行推演、内容不可控的即时直播任务中，字幕插播的时效性、准确率不高。基于图像识别技术的图文字幕叠加工作模式，采用计算机视觉技术，事先建立目标图像的训练集，通过选取合适的机器学习训练算法，生成训练好的分类器模型，用于识别视频图像中的目标，依据识别结果完成对多通道视频信号的图文字幕叠加。可在直播中实现图文字幕内容与位置的实时修改跟随。该模式受限于目前图像识别技术的通用性、时效性、准确率和硬件算力需求等因素，目前仍无法对电视台直播任务中多台摄像设备拍摄图像进行精准的目标识别，例如图像中目标被障碍物部分遮挡、识别目标较多且多个目标外观一致、图像中出现未经识别训练的新目标等情况时，导致目标识别准确率不高，影响直播任务中叠加图文字幕的可靠性。发明内容[0004] 为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种基于目标识别的图文字幕叠加方法及装置。[0005] 为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案。[0006] 第一方面，本发明提供一种基于目标识别的图文字幕叠加方法，包括以下步骤：[0007] 利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；[0008] 获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；[0009] 根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕。[0010] 进一步地，所述方法还包括时间信息修正步骤，方法如下：[0011] 计算所述时间信息与北京时间的差值，若所述差值超出设定的阈值，则将所述时间信息修正为北京时间。[0012] 进一步地，所述方法还包括数据对齐步骤，所述数据包括视频图像数据和位置信息数据，方法如下：[0013] 获取在设定时间内每路数据第一帧数据的时间信息；[0014] 计算任意两个所述时间信息的差值；[0015] 计算能够整除所有差值的最大时间间隔Δt；[0016] 通过线性插值使每路数据的帧率提升至1/Δt。[0017] 进一步地，所述方法还包括无效数据清除步骤，所述数据包括视频图像数据和位置信息数据，方法如下：[0018] 计算每路数据相邻两帧数据之间的时间间隔，若所述时间间隔超出设定的阈值，则清空这一路存储数据。[0019] 进一步地，所述根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，包括：[0020] 计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)；[0021] 基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β；[0022] 分别计算方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差：Δα＝0α?α0，Δβ＝β?β0，Δα和Δβ的绝对值均小于180；[0023] 若Δα≤L1且Δβ≤L2，则所述目标位于图像画幅内，其中，L1为摄录设备方位可视角度的一半，L2为摄录设备俯仰可视角度的一半。[0024] 更进一步地，计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的公式如下：[0025] E＝?(X?X0)×sinL+(Y?Y0)×cosL[0026] N＝?(X?X0)×sinB×cosL?(Y?Y0)×sinB×sinL+(Z?Z0)×cosB[0027] U＝(X?X0)×cosB×cosL+(Y?Y0)×cosB×sinL+(Z?Z0)×sinB[0028] 式中，(X,Y,Z)、(X0,Y0,Z0)分别为目标和摄录设备的地心空间直角坐标系坐标，L、B分别为摄录设备的大地直角坐标系的经度、纬度坐标。[0029] 更进一步地，计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β的公式如下：[0030][0031][0032] 第二方面，本发明提供一种基于目标识别的图文字幕叠加装置，包括：[0033] 目标识别模块，用于利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；[0034] 位置获取模块，用于获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；[0035] 字幕加载模块，用于根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕。[0036] 进一步地，所述根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，包括：[0037] 计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)；[0038] 基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β；[0039] 分别计算方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差：Δα＝0α?α0，Δβ＝β?β0，Δα和Δβ的绝对值均小于180；[0040] 若Δα≤L1且Δβ≤L2，则所述目标位于图像画幅内，其中，L1为摄录设备方位可视角度的一半，L2为摄录设备俯仰可视角度的一半。[0041] 更进一步地，计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的公式如下：[0042] E＝?(X?X0)×sinL+(Y?Y0)×cosL[0043] N＝?(X?X0)×sinB×cosL?(Y?Y0)×sinB×sinL+(Z?Z0)×cosB[0044] U＝(X?X0)×cosB×cosL+(Y?Y0)×cosB×sinL+(Z?Z0)×sinB[0045] 式中，(X,Y,Z)、(X0,Y0,Z0)分别为目标和摄录设备的地心空间直角坐标系坐标，L、B分别为摄录设备的大地直角坐标系的经度、纬度坐标。[0046] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果。[0047] 本发明通过利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标，获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标，根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；否则删除对应的图文字幕，实现了基于目标识别的图文字幕叠加。本发明通过增加位置信息校验处理步骤，提高了图像目标识别的准确率，降低了因目标识别出错造成的图文字幕加载出错的概率。附图说明[0048] 图1为本发明实施例一种基于目标识别的图文字幕叠加方法的流程图。[0049] 图2为为本发明实施例涉及的硬件架构示意图。[0050] 图3为本发明实施例一种基于目标识别的图文字幕叠加装置的方框图。具体实施方式[0051] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明白，以下结合附图及具体实施方式对本发明作进一步说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0052] 图1为本发明实施例一种基于目标识别的图文字幕叠加方法的流程图，包括以下步骤：[0053] 步骤101，利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；[0054] 步骤102，获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；[0055] 步骤103，根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕。[0056] 本实施例提供一种基于目标识别的图文字幕叠加方法，所述方法涉及的硬件架构示意图如图2所示。所述硬件架构主要由摄录设备、图像识别服务器、字幕信息校验服务器和多通道字幕插播器等组成。其中，摄录设备具有方位角、俯仰角、焦距等状态数值实时读取功能，提供设备高、水平可视角度、垂直可视角度等指标信息。设备底座经过大地测绘，提供地心坐标信息。目标具有定位坐标实时反馈功能，提供目标的类型、特征、物理尺寸等信息。图像识别服务器具有摄录图像的目标识别处理功能，输出识别目标的类别、画幅内坐标、置信度等信息。字幕信息校验服务器具有结合位置信息校验图像识别处理结果的功能，判定视频图像当前时刻应叠加的图文字幕内容，将信息发送至多通道字幕插播器进行字幕叠加。多通道字幕插播器具有在单个或多个不同的频道同时叠加图文字幕的功能。本实施例所述方法包括步骤101～103。[0057] 本实施例中，步骤101主要用于获得目标识别结果。本实施例将每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像输入到训练好的目标检测模型，所述模型输出目标识别结果。目标识别结果包括目标类别和目标在图像画幅内的位置坐标。目标的位置坐标一般由目标检测框的中心坐标表示。目标检测模型可选用实时性较好的图像目标识别开源模型(如YOLO系列模型)。本实施例的目标类别包括飞机、旋翼飞机、汽车、船、火焰、尾烟、光团、斑点、降落伞、人等。[0058] 本实施例中，步骤102主要用于获得位置信息。所述位置信息包括拍摄每帧图像时每个摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标。摄录设备的位置坐标可采用地心空间直角坐标系坐标(X,Y,Z)或大地直角坐标系坐标(L,B,H)等。目标的位置坐标由设置在目标上的GPS或北斗接收机获得，采用大地直角坐标系坐标(L,B,H)。为了使数据在时间上对齐，还要获得摄录设备拍摄每帧图像时的时间信息，以及与目标位置坐标数据对应的时间信息。[0059] 本实施例中，步骤103主要用于图文字幕加载。现有技术的图文字幕加载，一般只要图像画幅内出现目标就自动叠加图文字幕。而电视台直播任务中经常需要多台摄录设备同时对多目标进行识别跟踪，由于有时目标之间距离较近(如机群)，常出现跟错目标的情况，即图像画幅内出现的目标并不是真正要跟踪的目标。如果此时不进行检验就直接叠加图文字幕，一定会导致出错。为此，本实施例基于摄录设备和目标的位置信息，根据目标是否位于摄录设备的视角范围内，判断目标是否位于图像画幅内。如果判定结果是目标位于图像画幅内，则加载对应的图文字幕；否则，删除对应的图文字幕。[0060] 作为一可选实施例，所述方法还包括时间信息修正步骤，方法如下：[0061] 计算所述时间信息与北京时间的差值，若所述差值超出设定的阈值，则将所述时间信息修正为北京时间。[0062] 本实施例给出了对时间信息进行修正的一种技术方案。本实施例包括后面2个实施例均属于数据预处理步骤。本实施例通过设定一个时间信息与北京时间误差的阈值范围，计算新收到的目标、摄录设备数据中的时间信息与北京时间的差值，将差值超出所述阈值范围的时间信息修正为北京时间。进行时间信息修正可减少因各设备时钟不统一导致的计算误差。[0063] 作为一可选实施例，所述方法还包括数据对齐步骤，所述数据包括视频图像数据和位置信息数据，方法如下：[0064] 获取在设定时间内每路数据第一帧数据的时间信息；[0065] 计算任意两个所述时间信息的差值；[0066] 计算能够整除所有差值的最大时间间隔Δt；[0067] 通过线性插值使每路数据的帧率提升至1/Δt。[0068] 本实施例给出了对数据进行时间和帧率对齐的一种技术方案。首先获取设定时间(比如1秒)内每路数据第一帧数据的时间信息；然后计算任意两个时间信息的差值；接下来计算能够整除所有差值的最大时间间隔Δt，也就是所有差值的最大公约数；最后通过线性插值使每路数据的帧率均提升至1/Δt。由于进行上述对齐操作后，每路数据相邻两帧数据的间隔都减小至Δt，因此，任意两路数据的同步误差都小于Δt，从而消除了因数据的时间和帧率对不齐造成的影响。[0069] 作为一可选实施例，所述方法还包括无效数据清除步骤，所述数据包括视频图像数据和位置信息数据，方法如下：[0070] 计算每路数据相邻两帧数据之间的时间间隔，若所述时间间隔超出设定的阈值，则清空这一路存储数据。[0071] 本实施例给出了清除无效数据的一种技术方案。本实施例通过设置相邻两帧数据的最大间隔阈值，判断是否发生数据中断。如果某一路数据的数据间隔超出设定的阈值，则认为发生了通信故障，清空这一存储数据，以避免因通信链路不畅导致的计算误差。[0072] 除了上面3个实施例给出的数据预处理方法，还可以对数据缓存容量进行设置：根据收到数据的延时时间和程序计算耗时时间，设定数据存储帧数的最大值，超出后则清除这一路数据的前n帧数据(n为超出部分数据帧数)，以减少程序不必要的性能消耗。[0073] 作为一可选实施例，所述根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，包括：[0074] 计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)；[0075] 基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β；[0076] 分别计算方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差：Δα＝0α?α0，Δβ＝β?β0，Δα和Δβ的绝对值均小于180；[0077] 若Δα≤L1且Δβ≤L2，则所述目标位于图像画幅内，其中，L1为摄录设备方位可视角度的一半，L2为摄录设备俯仰可视角度的一半。[0078] 本实施例给出了判断目标是否位于图像画幅内的一种技术方案。本实施例的技术原理就是：根据目标与摄录设备的连线与摄录设备光轴在方位和俯仰方向的夹角，是否超过摄录设备方位可视角度和俯仰可视角度的一半，判断目标是否位于图像画幅内；如果均未超过，则目标位于图像画幅内；只要有一个超过，目标位于图像画幅外。因此，本实施例的关键是计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差Δα和Δβ。本实施例首先计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)，然后基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β，最后得到Δα和Δβ，并根据是否满足Δα≤L1且Δβ≤L2，判断目标是否位于图像画幅内。[0079] 作为一可选实施例，计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的公式如下：[0080] E＝?(X?X0)×sinL+(Y?Y0)×cosL[0081] N＝?(X?X0)×sinB×cosL?(Y?Y0)×sinB×sinL+(Z?Z0)×cosB[0082] U＝(X?X0)×cosB×cosL+(Y?Y0)×cosB×sinL+(Z?Z0)×sinB[0083] 式中，(X,Y,Z)、(X0,Y0,Z0)分别为目标和摄录设备的地心空间直角坐标系坐标，L、B分别为摄录设备的大地直角坐标系的经度、纬度坐标。[0084] 本实施例给出了计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的一种技术方案。测量坐标系是一种站心坐标系，它是以测量设备的中心为坐标原点的坐标系，主要用来描述目标相对测量设备的运动。测量坐标系通常分为垂线测量坐标系和法线测量坐标系两种。垂线测量坐标系通常适用以铅垂线、地球水准面为基准的测角设备，而法线测量坐标系是以地球椭球的法线、水准面为基准的坐标系，通常适用于非测角的测量设备。在本实施例中，测量设备为摄录设备，根据几何知识很容易得到目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的计算公式，具体见上面的三个公式。[0085] 作为一可选实施例，计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β的公式如下：[0086][0087][0088] 本实施例给出了计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β的一种技术方案。本实施例根据目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)与水平面和北向的几何关系，计算α、β，具体计算公式见上面的两个公式。[0089] 图3为本发明实施例一种基于目标识别的图文字幕叠加装置的组成示意图，所述装置包括：[0090] 目标识别模块11，用于利用目标检测模型对每个摄录设备实时拍摄的每路视频图像进行目标识别，得到目标类别和目标在图像中的位置坐标；[0091] 位置获取模块12，用于获取每个摄录设备拍摄每帧图像时的位置信息及时间信息，所述位置信息包括摄录设备的位置坐标、光轴的方位角和俯仰角，以及目标的位置坐标；[0092] 字幕加载模块13，用于根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，若是，加载对应的图文字幕；若否，删除对应的图文字幕。[0093] 本实施例的装置，可以用于执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。后面的实施例也是如此，均不再展开说明。[0094] 作为一可选实施例，所述根据所述位置信息判断所述目标是否位于图像画幅内，包括：[0095] 计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)；[0096] 基于(E,N,U)计算目标与摄录设备连线的方位角α、俯仰角β；[0097] 分别计算方位角α、俯仰角β与所述摄录设备光轴的方位角α0、俯仰角β0的差：Δα＝0α?α0，Δβ＝β?β0，Δα和Δβ的绝对值均小于180；[0098] 若Δα≤L1且Δβ≤L2，则所述目标位于图像画幅内，其中，L1为摄录设备方位可视角度的一半，L2为摄录设备俯仰可视角度的一半。[0099] 作为一可选实施例，计算目标在以摄录设备为原点的测量坐标系下的坐标(E,N,U)的公式如下：[0100] E＝?(X?X0)×sinL+(Y?Y0)×cosL[0101] N＝?(X?X0)×sinB×cosL?(Y?Y0)×sinB×sinL+(Z?Z0)×cosB[0102] U＝(X?X0)×cosB×cosL+(Y?Y0)×cosB×sinL+(Z?Z0)×sinB[0103] 式中，(X,Y,Z)、(X0,Y0,Z0)分别为目标和摄录设备的地心空间直角坐标系坐标，L、B分别为摄录设备的大地直角坐标系的经度、纬度坐标。[0104] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

专利地区：辽宁

专利申请日期：2024-01-30

专利公开日期：2024-10-01

专利公告号：2024-10-01