车路协同中 CUDA 鱼眼相机矫正、检测、追踪

本文主要是介绍车路协同中 CUDA 鱼眼相机矫正、检测、追踪，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

        在车路协同中，鱼眼一般用来补充杆件下方的盲区，需要实现目标检测、追踪、定位。在目标追踪任务中，通常的球机或者枪机方案，无法避免人群遮挡的问题，从而导致较高的ID Swich，造成追踪不稳定。但是鱼眼相机的顶视角安装方式，天然缓解了遮挡的问题，从而实现杆件下方的盲区问题 

1、鱼眼相机原理介绍

     相机镜头大致上可以分为变焦镜头和定焦镜头两种。顾名思义，变焦镜头可以在一定范围内变换焦距，随之得到不同大小的视野；而定焦镜头只有一个固定的焦距，视野大小是固定的。鱼眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头，视角通常大于180°。 如下图所示，在获取更大视野范围的同时，鱼眼镜头成像的畸变也更大。

         那么鱼眼镜头为什么可以获得比普通镜头更大的视野范围呢，他们两者之间的差别在哪？   其实，我们平常接触的大多数镜头都可以近似看做针孔相机模型，该模型下，光线沿直线传播，像与物之间是相似的，或者更严格地用数学语言来说，像与物之间是经过了透视变换（Perspective Transform）。在透视变换下，直线经过变换仍是直线，曲线经过变换仍是曲线，两直线交点经过变换仍是两直线相交的点等。正因为投影变换保持了很多几何性质不变，所以我们看照片是能够与原场景联系起来的，照片与原场景之间存在某些相似的特性。

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