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10.8应用案例在线视频

下一节:11.1研究背景与意义

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10.8应用案例课程教案、知识点、字幕

刚才我们介绍了

基于激光雷达的

三维场景重建技术

那么这种技术应用效果

到底如何呢

同学们来跟我一起看一看

这是一个美剧

犯罪现场调查的视频截图

什么意思呢

这是一个仓库

那么办案人员在现场发现

仓库的四周墙面上

密布弹孔

我们可以看到

左侧墙上确实都有很多弹孔

然后墙面上这些红色的印记

就是根据弹孔的位置

以及它射入的方向

确定的弹道轨迹

通过三维现场的重建

最后办案人员发现一个其他的现象

墙面上所有的弹道

方向集中在了屋顶中央的一条

竖线上

我们可以看到屏幕中央

红色的点

形成了一条纵向的竖线

这是一个很奇怪的场景

这不像是正常的一起凶杀案

当然现场有一个孩子

被枪击中的尸体

那么到底怎么回事呢

经过推测以及调查

最后形成了一种意见

发现这是一群孩子捡到了一把枪

然后把枪绑在一个竹竿上面

从房顶上

顺下来

然后转着圈发射

形成的

所以就是说三维场景

在实际的判案中

是具有显著的优势的

可以使办案人员十分真实的回现

案件现场的发生的情况

从而做出正确的推断

这是我们在交通案件现场的

一个案例

大家可以看到

画面的左侧

是两辆追尾的汽车

而右边是我们的激光雷达

三维扫描仪

那么在现场

我们进行了自动的拍摄

机器架设以后

它就可以自动拍摄

而这时候交警

可以去处理现场的交通情况

比如说肇事人

有没有受伤

可以做这样大量的关于人的工作

让机器去自动的采集现场

那么拍摄的效果如何呢

这就是现场拍摄到的

三维点云图

我们可以看到汽车

拍摄的很清楚

当然大家有时候说

为什么有蓝色的背景

蓝色的背景表示

激光没有照射到的地方

比如说

图像的右下角这块蓝色半圆弧的

区域

这就是激光扫描仪最下面的地方

那么在现场我们采用了两个机位

在道路的左侧和右侧

分别拍摄

因为一个机位可能只照了一面

而我们要全面了解

案件现场的

一般是采用多机位拍摄

我们可以看到

图像的左边和右边

分别有两个圆形

激光扫描仪架设的位置

也就是说

激光扫描仪下面

是没有拍摄到的

我们通常的叫法

把它叫做灯下黑

这一点大家就可以理解了

由于它距离待测物体

有一定的范围

所以我们需要的

关键的案件信息

都被保留了

我们可以看到

我们在水平的道路上

拍摄了两组点云数据

通过我们软件的处理

将点云拼接

融合成一个整体的点云数据

然后我们可以通过顶视图

看到两个车

从上到下的这种位置

而且我们也可以从左从前

从后都可以看到

都可以观测

案件现场到底是什么情况

这也就是点云数据

它的一大优势

那么我们可以将点云数据

通过数学建模的方式

以及现场激光扫描仪拍摄到的照片

把它融合拼接到一起

建模以后

我们可以看到

更加真实的案件照片

除此之外

由于点云

具有了点和点之间的距离

那么我们现场

甚至不用再去做专门的皮尺测量

我们可以回到案件处理的单位

回到我们办公室

鼠标一点

就可以进行精确的测量

以上就是我们对两辆车

它的高度和长度的一个测量

激光扫描仪

可以应用在一个比较大的场景

比如说200米

或者1000米半径的

这样一个场景

我们可以看到

这幅图显示的是一个学校

图书馆的

整体建筑的三维点云

而且这个观测角度

是一种从上往下的

无人机的观测角度

而实际拍摄的位置

是在地面上

那么这个照片提示我们

不光在案件现场

包括建筑行业

对大型设备

建筑

以及地形地貌的测量

都有非常好的效果

大家看这幅图

我不知道西安的同学

知不知道我拍摄的这个是什么

对了

这是我们西安市大庆路的

丝绸之路群雕

那么为了拍摄这组群雕

我们用了8个机位

一个一个拍摄下来

然后通过我们的专业软件

把这个点云数据拼合而成的

有的同学说

老师我看着好像很粗糙

从这个角度

几十米长的群雕

我用很短的一个画面

把它描绘出来

看的确实很粗糙

但是这个图像数据是可以放大的

那么它最后可以精细到

每个人物他的耳朵

他的鼻子有多大

我都是可以测量的

所以就是说

我们应用三维激光扫描仪

不但可以拍摄到物体的

空间物理尺寸

而且再返回我们工作场所之后

我们可以把它精确到还原出来

下面请大家讨论一下

用激光雷达

或者叫做激光扫描仪的这种设备

开展现勘现场

三维重建的优缺点是什么

谢谢大家

刑侦视频图像处理课程列表:

第1章 绪论

-1.1 绪论(上)

--1.1绪论(上)

-1.2 绪论(下)

--1.1.2绪论(下)

-第1章测试

第2章 视频图像清晰化处理技术

-2.1 光照不良图像增强处理(上)

--2.1 光照不良图像增强处理(上)

-2.2 光照不良图像增强处理(下)

--2.2 光照不良图像增强处理(下)

-第2章习题

第3章 图像超分辨率重建技术

-3.1图像超分辨率重建技术概述

--3.1图像超分辨率重建技术概述

-3.2基于插值的图像超分辨率重建

--3.2基于插值的图像超分辨率重建

-3.3基于深度学习的图像超分辨率重建之神经网络

--3.3基于深度学习的图像超分辨率重建之神经网络

-3.4基于深度学习的图像超分辨率重建

--3.4基于深度学习的图像超分辨率重建

-3.5基础知识介绍

--3.5基础知识介绍

-3.6压缩感知与超分辨率重建

--3.6压缩感知与超分辨率重建

-3.7基于压缩感知字典学习的超分方法

--3.7基于压缩感知字典学习的超分方法

-第3章测试一

-第3章测试二

第4章 高动态范围(HDR)成像技术

-4.1引言-什么是HDR图像

--4.1引言-什么是HDR图像

-4.2 概述-HDR图像处理的研究内容

--4.2 概述-HDR图像处理的研究内容

-4.3HDR图像获取—多曝光融合

--4.3HDR图像获取—多曝光融合

-4.4色调映射基础

--4.4色调映射基础

-第4章测试题

第5章 图像水印技术

-5.1图像水印技术概述

--5.1图像水印技术概述

-5.2图像单水印技术

--5.2图像单水印技术

-5.3图像双水印技术

--5.3图像双水印技术

-第5章测试题

第6章 图像检索技术

-6.1图像检索概述

--6.1图像检索概述

-6.2词袋(BOW)特征描述

--6.2词袋(BOW)特征描述

-6.3VLAD特征编码

--6.3VLAD特征编码

-6.4PCA降维

--6.4PCA降维

第7章 监控视频高效编码技术

-7.1 监控视频编码的作用

--7.1 监控视频编码的作用

-7.2 监控视频编码的标准

--7.2 监控视频编码的标准

-7.3 监控视频编码标准

--7.3 监控视频编码标准

-第7章测试

第8章 视频目标检测与跟踪技术

-8.1运动目标检测

--8.1运动目标检测

-8.2运动目标跟踪

--8.2运动目标跟踪

-第8章测试题

第9章 刑侦高光谱图像处理

-9.1高光谱图像基础知识

--9.1高光谱图像基础知识

-9.2高光谱图像的应用

--9.2高光谱图像的应用

-9.3高光谱图像处理

--9.3高光谱图像处理

-第9章测试题

第10章 现勘三维现场重建

-10.1现勘足迹的基本知识

--10.1现勘足迹的基本知识

-10.2现勘足迹提取方法

--10.2现勘足迹提取方法

-10.3结构光测量技术概况

--10.3结构光测量技术概况

-10.4结构光提取原理

--10.4结构光提取原理

-10.5现勘三维现场重建技术

--10.5现勘三维现场重建技术

-10.6基于二维图像的三维现场重建

--10.6基于二维图像的三维现场重建

-10.7基于深度信息的三维现场重建

--10.7基于深度信息的三维现场重建

-10.8应用案例

--10.8应用案例

-第10章测试题

第11章 现勘图像检索技术

-11.1研究背景与意义

--11.1研究背景与意义

-11.2图像预处理技术

--11.2图像预处理技术

-11.3基于LBP纹理的鞋印检索

--11.3基于LBP纹理的鞋印检索

-11.4基于SIFT特征的鞋印检索

--11.4基于SIFT特征的鞋印检索

-第11章测试题

第12章 刑侦案件智能串并

-12.1什么是案件的智能串并?

--12.1什么是案件的智能串并?

-12.2实现智能串并案的机遇与挑战

--12.2实现智能串并案的机遇与挑战

-12.3智能串并案的实现策略与方案

--12.3智能串并案的实现策略与方案

-12.4真实案件智能串并的实现

--12.4真实案件智能串并的实现

-第12章测试题

第13章 刑侦模拟画像

-13.1刑侦模拟画像概述

--13.1刑侦模拟画像概述

-13.2 刑侦模拟画像计算机辅助系统

--13.2 刑侦模拟画像计算机辅助系统

-13.3刑侦模拟画像计算机辅助系统:两维三维画像辅助

--13.3刑侦模拟画像计算机辅助系统:两维三维画像辅助

-第13章测试题

10.8应用案例笔记与讨论

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