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龙图腾网获悉武汉拓行智网科技有限公司申请的专利基于远距离拍摄的移动相机定位校正方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115222822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210860030.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权基于远距离拍摄的移动相机定位校正方法及装置是由杜百岗;仝少聪;王梁设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于远距离拍摄的移动相机定位校正方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于远距离拍摄的移动相机定位校正方法及装置，该方法通过特征点模型自动获取到两组图像样本集中的特征点位集，并以特征点位集为依据，获取其对应的转换矩阵，后以转换矩阵作为调整移动相机的位置坐标依据，通过反馈调节，能够有效减小调整后的移动相机的位置与目标位置坐标的偏差；另外，根据转换矩阵、第一位置坐标、第一云台角度、第二位置坐标以及第二云台角度调整移动相机，直至目标到达预设位置，保证了移动相机定位校正的结果的可靠性。

本发明授权基于远距离拍摄的移动相机定位校正方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于远距离拍摄的移动相机定位校正方法，其特征在于，包括： 获取所述移动相机的第一位置坐标和第一云台角度，拍摄目标，得到第一图像样本集，并根据第一特征点模型获取所述第一图像样本集的第一特征点位集； 调整所述移动相机至第二位置坐标和第二云台角度，拍摄所述目标，得到第二图像样本集，并根据第二特征点模型获取所述第二图像样本集的第二特征点位集； 根据所述第一特征点位集和所述第二特征点位集，确定转换矩阵； 根据所述转换矩阵、所述第一位置坐标、所述第一云台角度、所述第二位置坐标以及所述第二云台角度，调整所述移动相机至目标位置和目标云台角度； 所述第一特征点模型与所述第二特征点模型结构完全相同，都包括卷积层、特征学习层和分类层，且均为深度学习模型； 所述根据所述第一特征点位集和所述第二特征点位集，确定转换矩阵，包括： 根据所述第一特征点位集和所述第二特征点位集，通过随机样本一致性算法确定两组最似相匹配特征点，其中两组所述最似相匹配特征点表征所述第一图像样本集和所述第二图像样本集中的图像目标，或者作为区别特征的同一物体所在的图像位置； 根据所述两组最似相匹配特征点，确定所述转换矩阵。

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