对监控摄像头的校准和检测任务

    只要用户想要忠实地再现或使用观察到的摄像头信息，对相机中的图像失真的校正就一直是一个重要的话题。最初的主要应用程序是映射。虽然这项任务今天仍在继续，但其他应用也需要对相机进行精确校准，例如近距离三维测量和许多干扰器二维测量任务。在过去，所使用的相机数量很少且价格昂贵，而今天，一家典型的大型工业公司将有许多廉价的相机用于非常重要的测量任务。

    如今，相机的使用量比以往任何时候都多，但用于航空监控测绘的相机校准黄金时代已经成为过去。本文考虑了一些关键的发展，并试图将其放在正确的角度。特别强调了每一项改进背后的驱动力。提出了一种新的摄像机标定方法，用于三维场景分析中的主动视觉传感。该方法允许根据相机的位置和方向对移动相机进行校准。校准矩阵的识别算法分为两个步骤：首先，对相机的固定位置进行屏蔽器校准（即真实世界坐标和相机图像平面中对应点的坐标之间的转换）。

    第二，作为相机的位置和方向的函数的校准，其使用针对固定位置的监控摄像头校准的先验信息。该方法可以用于任何移动摄像机，只要摄像机支架的运动是已知的。照片和视频技术在鸟类筑巢生态学研究中越来越有用。然而，对使用相机系统感兴趣的研究人员往往面临着关于可用技术的类型和相对优势的信息不足的问题。我们回顾了使用相机研究巢穴的文献，并根据研究目标和使用的技术类型对其进行了总结。我们还设计并测试了两个视频干扰屏蔽器系统，用于三窝捕食者和行为研究。