(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210515853.3 (22)申请日 2022.05.12 (71)申请人 咪咕文化科技有限公司 地址 100032 北京市西城区德胜门外大街 11号5幢40 0室(德胜园区) 申请人 中国移动通信集团有限公司 　 北京京东尚科信息技 术有限公司 (72)发明人 张健　刘金根　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 刘瑞花 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 20/10(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 摄像机旋转角度分析方法、 装置、 设备与存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种摄像机旋转角度分析方 法、 装置、 设备与存储介质， 属于图像处理技术领 域。 本发明通过获取待检测场地图像， 为基于待 检测场地图像， 生成场地边线 图， 提取场地边线 图对应的场地边线特征向量， 再将场地边线特征 向量在特征数据库中进行特征匹配， 得到对应的 相机参数矩阵， 并通过解码得到摄像机旋转角 度。 本实施例通过提取场地图像中的场地边线向 量， 并建立场地边线特征向量和摄像机参数矩阵 的映射数据库， 能够全自动的， 无需依赖专业人 员的经验实时获得摄 像机旋转角度。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114979470 A 2022.08.30 CN 114979470 A 1.一种摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述摄像机旋转角度分析方法包括以 下步骤： 获取待检测场地图像； 基于所述待检测场地图像， 生成场地 边线图； 获取所述场地 边线图对应的场地 边线特征向量； 将所述场地边线特征向量与 特征数据库中的图像特征向量进行特征匹配， 并获取所述 图像特征向量对应的相机参数矩阵； 对所述匹配获得的相机参数矩阵进行解码， 得到对应的摄 像机旋转角度。 2.如权利要求1所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述特征数据库的建立 步骤包括： 获取摄像机在不同旋转角度下合成的场地 边线图像数据集； 生成和存 储所述场地 边线图像所对应的相机参数矩阵； 基于所述 合成的场地 边线图像数据集， 对应生成所述图像特 征向量； 建立所述图像特 征向量和所述相机参数矩阵之间的对应关系， 得到特 征数据库。 3.如权利要求1所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述基于所述待检测场 地图像， 生成场地 边线图的步骤 包括； 将所述待检测场 地图像输入掩码生成器和场 边生成器， 生成对应的初始场 地掩码图和 初始场地 边线图； 将所述初始场地掩码图和所述初始场地边线图拼接后， 输入边线增强网络， 得到增强 后的场地 边线图。 4.如权利要求3所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述掩码生成器和场 边 生成器的训练步骤 包括： 将训练数据图像帧和随机噪声输入初始掩码生成器， 得到生成的场地掩码图； 获取所述训练数据图像帧对应的真实场 地掩码图， 并与 所述生成的场 地掩码图和所述 训练数据图像 帧一起输入第一 目标损失函数， 迭代计算所述第一 目标损失函数， 直到所述 第一目标损失函数收敛， 训练得到掩码生成器； 将训练数据图像帧和随机噪声输入初始场边 生成器， 得到生成的场地 边线图； 获取所述训练数据图像帧对应的真实场 地边线图， 并与 所述生成的场 地边线图和所述 训练数据图像 帧一起输入第一 目标损失函数， 迭代计算所述第一 目标损失函数， 直到所述 第一目标损失函数收敛， 训练得到场边 生成器。 5.如权利要求4所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述边线增强网络的训 练步骤包括： 将所述生成的场 地边线图和所述生成的场 地掩码图拼接后输入初始边线增强生成器， 输出边线增强图； 将所述边线增强图、 所述生成的场 地边线图和所述生成的场 地掩码图输入增强损失函 数， 迭代计算所述增强损失函数， 直到所述增强损失函数收敛， 训练得到所述边线增强网 络。 6.如权利要求1所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述获取所述场 地边线 图对应的场地 边线特征向量的步骤 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114979470 A 2将所述场地 边线图输入图像特 征提取网络， 提取 得到初始特 征向量； 将所述初始特 征向量输入图像特 征转换网络， 生成场地 边线特征向量。 7.如权利要求6所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述图像特征提取和所 述图像特 征转换网络的训练步骤 包括： 获取场地边线图像对， 并输入特征提取器， 生成第 一特征向量和第二特征向量， 所述场 地边线图像对 包括第一图像和第二图像； 将所述第一特征向量和所述第 二特征向量输入特征转换器， 得到空间转换后的第 一空 间转换向量和第二空间转换向量； 将所述边线图像对、 所述边线图像对的标注、 所述第一空间转换向量和所述第二空间 转换向量输入第二 目标损失函数， 迭代训练所述第二 目标损失函数， 直到所述第二 目标损 失函数满足收敛 条件， 得到所述图像特 征提取网络和所述图像特 征转换网络 。 8.如权利要求1所述的摄像机旋转角度分析方法， 其特征在于， 所述将所述场 地边线特 征向量与特征数据库中的图像特征向量进 行特征匹配， 并获取所述图像特征向量对应的相 机参数矩阵的步骤 包括： 通过局部敏感哈希算法将所述场地边线特征向量与所述特征数据库中的图像特征向 量进行匹配， 获取对应的相机参数矩阵。 9.一种摄 像机旋转角度分析装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待检测场地图像； 图像生成模块， 用于基于所述待检测场地图像， 生成场地 边线图； 特征提取模块， 用于获取 所述场地 边线图对应的场地 边线特征向量； 匹配模块， 用于将所述场 地边线特征向量与特征数据库中的图像特征向量进行特征匹 配， 并获取 所述图像特 征向量对应的相机参数矩阵； 解码模块， 用于对所述匹配获得的相机参数矩阵进行解码， 得到对应的摄像机旋转角 度。 10.一种摄像机旋转角度分析设备， 其特征在于， 所述设备包括： 存储器、 处理器及存储 在所述存储器上并可在所述处理器上运行的摄像机旋转角度分析程序， 所述摄像机旋转角 度分析程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的摄 像机旋转角度分析 方法的步骤。 11.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有摄像机旋转角度分析程序， 所 述摄像机旋转角度分析程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的摄像机旋 转角度分析 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114979470 A 3