Способ калибровки и исправления искажений широкоугольной камеры

Наименование РИД	Способ калибровки и исправления искажений широкоугольной камеры
Реферат	Заявляемый способ калибровки и исправления искажений камер основан на использовании методов машинного зрения (библиотека OpenCV) в сочетании с сохранением параметров калибровки во внешние файлы формата NumPy (с помощью функций np.savez, np.savetxt и др.). Преимущества способа заключаются в следующем:  отсутствует необходимость привлечения сложных нейросетевых моделей и дорогостоящих вычислительных ресурсов;  сохраняется возможность использования стандартных калибровочных мишеней, но результат калибровки может быть многократно применён без повторных измерений, благодаря сохранению матрицы камеры и коэффициентов искажения;  повышается точность коррекции изображения за счёт оптимизации матрицы внутренних параметров (с помощью функции cv.getOptimalNewCameraMatrix)  обеспечивается универсальность применения: метод может быть легко встроен в мобильные, робототехнические и автономные системы, где важны быстродействие и низкие требования к ресурсам. Технический результат, достигаемый при использовании заявленного способа, заключается в повышении точности исправления радиальных и тангенциальных искажений широкоугольных камер при одновременном снижении вычислительных затрат и обеспечении возможности повторного использования параметров калибровки в практических приложениях.
Возможные направления использования	Изобретение относится к области цифровой обработки изображений, в частности к методам калибровки оптических систем и исправления геометрических искажений, возникающих при съёмке с использованием широкоугольных и сверхширокоугольных камер. Подобные камеры широко применяются в системах технического зрения, робототехнике, навигации беспилотных летательных и наземных аппаратов, а также в задачах фотограмметрии, 3D-реконструкции и расширенной/виртуальной реальности.
Количество опытных образцов	1
Количество просмотров	3
Наличие дополнительных файлов	False
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2025-10-23T05:30:21.961904+00:00
Предполагаемый тип результата	Секрет производства (ноу хау)
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Мун Сергей Алексеевич
Руководитель организации	Гончарова Светлана Николаевна
Регистрационный номер НИОКТР	124111200043-5
Последний статус	Подтверждена, 625121800208-5, 2025-12-18 12:23:00 UTC
ОКПД	Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
Ключевые слова	НЕЙРОННЫЕ СЕТИ; КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ; ДАТАСЕТ; ПОДВОДНЫЕ РОБОТЫ
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Авторы	Мун Сергей Алексеевич
Коды тематических рубрик	28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений
OESR	Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития	а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;