本发明涉及一种远程监控方法。
背景技术：
1、远程监控是指通过网络或其他通信方式实时观察和控制特定地点、设备或环境的过程。远程监控可以为用户提供实时的监测，无论身在何处，只要有网络连接，就可以通过远程设备进行监控。
2、现有的远程监控方法多为针对于平面图像的监控，平面图像监控通常使用单个摄像头或有限数量的摄像头进行观察，视角受到限制，可能导致监控区域存在死角或盲区，无法全面覆盖目标区域，且平面图像监控无法准确获取目标物体在立体空间中的运动和姿态信息，这限制了对目标物体行为分析和状态判断的能力，再者，当目标物体被其他物体或结构遮挡时，平面图像监控难以获取到目标物体的完整信息，导致监控结果的不准确性。
技术实现思路
1、针对现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种采用立体图像监控的方式，能够避免监控区域出现死角或盲区，同时也能够更为准确的获取目标物体在立体空间中的运动和姿态信息，并且还能够方式目标物体被其他结构遮挡，保证监控结果准确性的远程监控方法。
2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种远程监控方法，
4、选择目标区域并以每三个摄像头为一组构建呈三角分布的摄像头组；
5、各个摄像头组将采集的图像数据传输到监控中心，并使每组摄像头中的独立摄像头进行数据同步；
6、在监控中心将接收到的图像数据进行立体图像合成，得到立体图像数据；
7、将合成得到的立体图像数据传输至显示设备中进行解码和显示，形成远程立体监控图像。
8、该摄像头组中的各个独立摄像头朝向于同一方向，并形成可捕捉共同场景的重叠区域。
9、采用时间戳的方式对每组摄像头中的独立摄像头进行数据同步，以形成同步图像数据。
10、在监控中心将接收到的图像数据进行立体图像合成的方法为：
11、通过捕捉标定板并使用摄像头标定方法来对三个摄像头的图像进行校准；
12、从每个摄像头的图像中提取特征点或特征描述子，然后使用特征匹配算法将每个图像与其他两个图像进行匹配；
13、根据特征匹配的结果，计算每个特征点在不同摄像头之间的视差；
14、利用视差信息，根据三角测量原理，计算每个像素点的深度值，得到深度图；
15、使用深度图和原始图像数据，进行立体图像的生成。
16、通过捕捉标定板并使用摄像头标定方法来对三个摄像头的图像进行校准的方法为：
17、选择一具有特定标记的黑白相间的方格板作为标定板，并将标定板放置在目标区域内；
18、在不同的位置和角度下用每个摄像头拍摄多张包含标定板的图像；
19、使用角点检测算法从每张图像中提取标定板的角点坐标，该角点为标定板上黑白交界处的点；
20、对于所有图像，通过匹配角点，找到对应的角点对；
21、使用角点对和摄像头的已知几何关系，进行摄像头标定；
22、根据摄像头标定结果，计算校正参数，使用校正参数对摄像头图像进行畸变校正，以去除图像中的畸变，得到校准图像。
23、从每个摄像头的图像中提取特征点或特征描述子的方法为：
24、使用opencv库的sift算法，导入cv2模块；
25、使用cv2.imread()函数读取图像文件；
26、使用cv2.xfeatures2d.sift_create()创建sift特征提取器对象；
27、使用sift特征提取器的detectandcompute()方法，同时检测关键点并计算特征描述子；
28、keypoints,descriptors＝sift.detectandcompute(image,none)
29、其中，image为输入的图像数据，keypoints为关键点列表，descriptors为对应的特征描述子；
30、对于每个摄像头的图像，重复上述步骤，分别提取关键点和特征描述子。
31、使用特征匹配算法将每个图像与其他两个图像进行匹配的方法为：
32、导入cv2模块匹配算法库；
33、根据提取的关键点和特征描述子文件中加载每个摄像头的关键点和特征描述子；
34、使用cv2.bfmatcher_create()创建匹配器对象；
35、使用brute-force匹配器的match()方法进行特征匹配；
36、matches＝matcher.match(descriptors1,descriptors2)
37、其中，descriptors1为第一个图像的特征描述子，descriptors2为第二个图像的特征描述子，matches为匹配结果列表；
38、基于距离阈值进行匹配筛选，去除距离过大的匹配对，只保留距离最短的n个匹配对；
39、对于每个图像，重复上述步骤，分别与其他两个图像进行特征匹配。
40、计算每个特征点在不同摄像头之间的视差的方法为：
41、从特征匹配的结果中获取匹配点对，其中每个匹配点对包含了两个图像中的对应特征点的坐标；
42、将每个图像点的像素坐标转换为归一化坐标，即从图像平面转换到摄像头坐标系，根据两个图像点的归一化坐标、摄像头投影矩阵，使用三角化算法计算其三维坐标；
43、对于每个匹配点对的三维坐标，通过将其转换到相邻摄像头的坐标系中，计算两个视图中特征点的水平位移，根据摄像头标定参数，将水平位移转换为以像素为单位的视差值。
44、计算每个像素点的深度值，得到深度图的方法为：
45、设置摄像头的内参矩阵和基线长度，内参矩阵包括摄像头焦距、主点坐标等参数，而基线长度指两个摄像头之间的距离；
46、根据像素坐标和视差值，计算出特征点在摄像头坐标系下的坐标；
47、利用摄像头的内参矩阵将特征点从摄像头坐标系转换到世界坐标系下；
48、根据摄像头之间的基线长度，通过三角测量原理计算出特征点的深度值；
49、对于每个像素点，根据计算得到的深度值构建深度图像，深度图像是一个与原始图像大小相同的图像，每个像素点的值表示对应特征点的深度值。
50、进行立体图像的生成的方法为：
51、设置摄像头的内参矩阵和基线长度；
52、通过校准摄像头确保深度图像和原始图像具有相同的坐标系和分辨率，使深度图像中的每个像素点与原始图像中的相应像素点对齐；
53、遍历深度图像中的每个像素点；
54、对于每个像素点，根据深度值计算视差值，并使用缩放或映射关系将深度值映射到合适的视差范围内；
55、根据视差值和原始图像中对应的像素位置，在原始图像中找到对应的像素，并将该像素复制到立体图像的对应位置，并使用插值的方法处理非整数视差值；
56、重复以上步骤，直到遍历完深度图像中的所有像素点。
57、本发明的有益效果是：
58、立体感受：通过构建呈三角分布的摄像头组，可以获取目标区域的立体图像数据。这样，监控中心和显示设备就能够提供更为逼真的立体图像，增强用户对监控场景的真实感受。
59、全方位覆盖：以每三个摄像头为一组构建的摄像头组使得监控区域得到更全面的覆盖。这样，无论目标物体出现在哪个位置，都能够通过摄像头组中的某个摄像头进行捕捉，降低遗漏目标的概率。
60、数据同步：在每组摄像头中，各个独立摄像头进行数据同步，确保获取到的图像数据在时间上是一致的。这样，后续的图像合成处理可以更加准确地将多个视角的图像进行融合，得到高质量的立体图像。
61、远程监控能力：通过将采集到的图像数据传输至监控中心和显示设备，实现远程监控。这样，监控人员可以随时远程查看目标区域的立体图像，无需身临其境即可获取全面的监控信息。
62、提高识别和分析准确性：立体图像数据提供了更多的空间信息，可以增强目标物体的识别和分析准确性。