Найти камеру по координатам


Как узнать, где именно располагается камера, с которой пришел штраф?

Мне, как и любому автолюбителю, периодически приходят штрафы с камер фиксации нарушений ГИБДД. Но, зачастую, у меня возникает вопрос, а где именно установлена эта камера, дабы в следующий раз уже не попасться в ее поле зрения, со своим нарушением.

Кусочек из протокола с фотографией нарушения

Обычно штраф оплачивается после получения постановления. Постановление выглядит, по крайней мере на начало 2021 года, как листик о двух сторонах, с заполненной информацией об административном правонарушении, где именно оно было совершено, какая кара грозит за нарушение, какой тип камеры использовался, куда платить. Как правило, в постановлении указывается адрес места установки камеры. Выглядит, он, например, вот так вот «а/д М-1 Беларусь 44 км + 630 м в Москву». Ну или как-то похоже. По этому адресу можно примерно понять, где же притаилась та самая камера, сосущая денежные средства из водительского кошелька.

Но, а если хочется поточнее?

Вариант 1.

Пользуемся сайтами с перечнями камер.

Первое, что приходит в голову, так это поискать в интернетах списки установленных камер, желательно с привязкой к карте. Самая актуальная информация, конечно же, должна быть на сайтах государственных органов, кто и заказывает установку камер. Так как основная задача — это предупредить нарушения, тем самым повысить безопасность на дорогах, а не собрать штраф, то известное место установки камеры будет заставлять водителей не нарушать правила в месте ее установки. Вот, к примеру, московское правительство поддерживает публичными места установки камер и размещает эту информацию на сайте Московского транспорта. Там все как мы любим, карта и камеры рассыпаны по ней, словно бисер.

Но не все регионы настолько сознательные, что выкладывают столь жизненно необходимую информацию в сеть для обозрения всех и каждого. Например, в Московской области подобной карты мне найти не удалось. Но на выручку приходят сторонние ресурсы, содержащие похожую на правду информацию о размещении камер. Таких сайтов множество, к примеру: Помощник водителя или HelpRadar. Но, за актуальность данных на таких ресурсах никто ответственности не несет. Поэтому камеры на местности может уже не быть, а на карте она еще есть. Или, что несоизмеримо хуже, на карте камеры нет, а в реальности она опустошает карманы водителей-нарушителей.

Можно пойти и другим путем, воспользоваться функцией демонстрации камер на картах от Яндекса или вообще специальным приложением. И попробовать найти искомую камеру там. Но приложения для смартфонов скорее нужны для недопущения получения штрафа и их стоит использовать во время движения, а вот для «разбора полетов» их применять не так удобно.

Вариант 2. Воспользоваться картой.

Современные электронные карты уже настолько прочно вошли в наш повседневный обиход, что некоторые люди без навигации уже вообще никак не могут перемещаться в пространстве на машине. Без подсказок Алисы или Оксаны никакого движения принципиально. Однако, если ввести адрес, который указывается в постановлении в электронную карту, то она, скорее всего покажет место установки, но очень приблизительно. А где же сама камера? В каком месте следует дотошно соблюдать ПДД?

Внимательный автолюбитель обнаружит не только адрес, но и цифири, однозначно указывающие на точное местоположение камеры. Это географические координаты, выраженные в градусах. В случае приведенном на первой иллюстрации, координаты следующие 55.60241 36.99756.

Вот так вот выглядит точка с установкой камеры на карте Bing. Камера установлена на надземном пешеходном переходе, но на карте его еще нет.

Далее вводим координаты в поисковую строку картографического сервиса, и система показывает точное местоположение камеры. Иногда, правда, качество привязки объектов карты может несколько отличаться от их точных координат, но понять, где именно и непосредственно установлена камера можно.

А вот и карта от Яндекса. Надземный переход есть, но точка от него примерно в 10 метрах (в реальности камера как раз на переходе). Сказывается погрешность привязки.

Кстати, координаты даются с точностью больше, чем одна секунда. А секундная точность на поверхности Земли составляет примерно 30 метров.

PS. Интересная статья с обзором всех камер применяемых на дорогах РФ.


Опубликовано автором kvv213 в следующих категориях:
не только лишь все статья

Камеры гибдд на карте 2022

На карте отображены камеры и радары гибдд фиксирующие нарушения скоростного режима, расположения автомобиля на проезжей части и другие нарушения ПДД. Мы стараемся поддерживать состояние базы в актуальном состоянии и вовремя добавлять новые камеры видеофиксации.

Добавить эту карту на свой сайт

Скопируйте этот код и вставьте себе на сайте, в то место, где должен отображаться виджет

Хотите получать уведомления о новых камерах ГИБДД в вашем городе?

Подписаться на рассылку по камерам

О чем пишут у нас в блоге про камеры

С 1 июня камеры ГИБДД начнут выявлять водителей без ОСАГО
Ознакомиться с деталями

Камеры начали фиксировать даже короткие остановки
Ознакомиться с деталями

Камеры в других регионах

Найти город

Адыгея

Майкоп

Архангельская область

Архангельск

Астраханская область

Астрахань

Башкортостан

Уфа

Белгородская область

Белгород

Брянская область

Брянск

Волгоградская область

Волгоград

Вологодская область

Вологда

Воронежская область

Воронеж

Богучар

Лиски

Россошь

Верхняя Хава

Докучаевский

Калач

Кантемировка

Острогожск

Рамонь

Новая Усмань

Панино

Семилуки

Павловск

Эртиль

Анна

Нововоронеж

Верхний Мамон

Таловая

Дагестан

Махачкала

Ивановская область

Иваново

Ингушетия

Назрань

Кабардино-Балкарская

Нальчик

Калининградская область

Калининград

Калмыкия

Элиста

Калужская область

Калуга

Карачаево-Черкесская

Черкесск

Карелия

Петрозаводск

Коми

Сыктывкар

Костромская область

Кострома

Краснодарский край

Краснодар

Новороссийск

Сочи

Курская область

Курск

Ленинградская область

Липецкая область

Липецк

Марий Эл

Йошкар-Ола

Мордовия

Саранск

Московская область

Мурманская область

Мурманск

Новгородская область

Великий Новгород

Орловская область

Орёл

Пензенская область

Пенза

Псковская область

Псков

Ростовская область

Ростов-на-Дону

Рязанская область

Рязань

Самарская область

Самара

Тольятти

Саратовская область

Саратов

Северная Осетия - Алания

Владикавказ

Смоленская область

Смоленск

Ставропольский край

Пятигорск

Ставрополь

Тамбовская область

Тамбов

Татарстан

Казань

Набережные Челны

Тверская область

Тверь

Тульская область

Тула

Удмуртская

Ижевск

Ульяновская область

Ульяновск

Челябинская область

Челябинск

Чеченская

Грозный

Чувашская

Чебоксары

Ярославская область

Ярославль

Агинский Бурятский АО

Алтай

Горно-Алтайск

Алтайский край

Барнаул

Амурская область

Благовещенск

Бурятия

Улан-Удэ

Владимирская область

Владимир

Еврейская АОбл

Биробиджан

Иркутская область

Иркутск

Камчатский край

Петропавловск-Камчатский

Кемеровская область

Кемерово

Новокузнецк

Кировская область

Киров

Корякский АО

Красноярский край

Красноярск

Норильск

Курганская область

Курган

Магаданская область

Магадан

Нижегородская область

Нижний Новгород

Новосибирская область

Новосибирск

Омская область

Омск

Оренбургская область

Оренбург

Пермский край

Пермь

Приморский край

Владивосток

Находка

Уссурийск

Саха /Якутия/

Якутск

Сахалинская область

Южно-Сахалинск

Свердловская область

Екатеринбург

Нижний Тагил

Новоуральск

Таймырский (Долгано-Ненецкий) АО

Дудинка

Томская область

Томск

Тыва

Тюменская область

Тюмень

Усть-Ордынский Бурятский АО

Усть-Ордынский

Хабаровский край

Комсомольск-на-Амуре

Хабаровск

Хакасия

Абакан

Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

Сургут

Ханты-Мансийск

Забайкальский край

Чита

Агинское

Чукотский АО

Анадырь

Ямало-Ненецкий АО

Салехард

Нарьян-Мар

Ненецкий АО

Крым

Москва

Санкт-Петербург

Севастополь

Нарушения ПДД которые фиксируют камеры видеофиксации

Список нарушений которые способны фиксировать современные камеры видеофиксации:

  • превышение скорости
  • проезд на запрещающий сигнал светофора
  • выезд за стоп-линию
  • выезд на встречную полосу движения
  • проезд под знак "Въезд запрещен"
  • проезд под знак "Движение грузовых автомобилей запрещено"
  • выезд на полосу для маршрутных транспортных средств
  • выезд на тротуар
  • движение грузовиков далее второй полосы на автомагистралях и дорогах для автомобилей
  • нарушение требований дорожной разметки
  • выполнение поворота из второго ряда
  • не включенный ближний свет фар или дневные ходовые огни
  • нарушение правил оплаты проезда для тяжелых грузовиков
  • непредоставление преимущества пешеходам на пешеходных переходах

Как работают камеры видеофиксации нарушений

Поиск и оплата штрафов ГИБДД. Воспользуйтесь сервисом, чтобы проверить есть ли у Вас штрафы сделаные камерами фиксиции нарушений ПДД.

Проверка по официальной базе ГИБДД

  • По автомобилю и водителю
  • По номеру постановления

Номер автомобиля

Номер указывается РУССКИМИ буквами БЕЗ пробелов

Серия и номер свидетельства о регистрации

Номер указывается РУССКИМИ буквами БЕЗ пробелов

Номер водительского удостоверения

Номер указывается РУССКИМИ буквами БЕЗ пробелов

Получать уведомления о штрафах

Используя сервис, вы соглашаетесь с условиями использования


При возникновении проблем обращаться: [email protected]

Используя сервис, вы соглашаетесь с условиями использования


При возникновении проблем обращаться: help@driver-helper. ru

  • Штрафы ПДД, оплата
  • ОСАГО, калькулятор, где купить
  • ПДД
  • КБМ проверить, восстановить
  • ДТП
  • Радары и камеры ГИБДД
  • Транспортный налог
  • Документы
  • Водительское удостоверение
  • Сервисы для водителей
    • Калькулятор расхода толива
    • Коды регионов
    • Калькулятор алкоголя
    • Калькулятор автокредита

matlab - Найдите 3D-координату относительно камеры, используя координаты 2D-изображения

спросил

Изменено 2 года, 7 месяцев назад

Просмотрено 5к раз

Мне нужно рассчитать координаты X, Y в мире относительно камеры, используя координаты u, v в 2D-изображении. Я использую камеру S7 edge для отправки видеопотока 720x480 в MATLAB.

Что я знаю: Z т.е. глубина объекта от камеры, размер пикселя камеры (1,4 мкм), фокусное расстояние (4,2 мм) ).

Мой подход следующий:

  1. Вычтите значение центральной точки в пикселях (240 360) из координат u,v пикселей точки на изображении. Это должно дать нам координаты пикселей относительно оптической оси камеры (оси z). Исходная точка теперь находится в центре изображения. Итак, новые координаты: (160, -40)
  2. Умножьте новые значения пикселей u,v на размер пикселя, чтобы получить расстояние точки от начала координат в физических единицах. Назовем это (х, у). Мы получаем (x, y) = (0,224,-0,056) в миллиметрах.
  3. Используйте формулу X = xZ/f и Y = yZ/f для расчета координат X,Y в реальном мире относительно оптической оси камеры.

Верен ли мой подход?

  • Matlab
  • обработка изображений
  • робототехника
  • системы координат

Ваш подход работает правильно, но было бы проще, если бы вы использовали более стандартизированный подход. Что мы обычно делаем, так это используем модель камеры-обскуры, чтобы дать вам преобразование между мировыми координатами [X, Y, Z] в пиксель [x, y] . Взгляните на это руководство, в котором шаг за шагом описан процесс создания вашего преобразования.

По сути, вы должны определить внутреннюю матрицу камеры, чтобы выполнить преобразование:

  • fx и fy — ваше фокусное расстояние, масштабированное для использования в качестве расстояния в пикселях. Вы можете рассчитать это с помощью вашего FOV и общего пикселя в каждом направлении. Посмотрите здесь и здесь для получения дополнительной информации.
  • u0 и v0 — точка прокола. Поскольку наши пиксели не центрированы в [0, 0] , эти параметры представляют перевод в центр изображения. (пересечение оптической оси с плоскостью изображения в пиксельных координатах).

  • Если вам нужно, вы также можете добавить коэффициент перекоса , который вы можете использовать для коррекции эффекта сдвига вашей камеры. Тогда матрица внутренней камеры будет:

Так как ваша глубина фиксирована, просто исправьте Z и продолжите трансформацию без проблем.

Помните: Если вы хотите обратное преобразование (камера в мир), просто инвертируйте вашу матрицу камеры и будьте счастливы!

У Matlab также есть очень хорошее руководство по этому преобразованию. Взглянем.

4

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но никогда не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

python.

Можем ли мы преобразовать пиксельные координаты объектов (u, v) в координаты 2D-мира (x, y) без использования расстояния ч/б камеры и объекта?

Даже после просмотра всех соответствующих вопросов и документов у меня все еще остались вопросы о том, как работает обратная проекция.

Я хочу сделать обратную/обратную проекцию изображения, используя Python , т.е. (от координат пикселей (u, v) до мировых координат (x, y) 2D), используя моно (единственную) камеру и GNSS.

Известные:

  1. Координаты пикселей. Камера делает снимок объекта и выдает u,v координаты углов объекта (4 стороны) в пикселях. Затем я нахожу координаты центра пикселя этого объекта.
  2. Внутренняя калибровочная матрица камеры (K)
  3. Внешняя матрица камеры [R|t]
  4. Расстояние (длина/прямо) ч/б камеры и GNSS 240 см
  5. (ширина) расстояние между камерой и GNSS составляет 41 см.
  6. Мировые координаты GNSS (X, Y)

На этом изображении показаны позиции GNSS, камеры и объекта, а также расстояния между камерой и GNSS:

Неизвестные:

  1. Расстояние ч/б объекта и камеры. Нужно ли мне знать это расстояние? Как Меня интересует только поиск координат 2D-мира (X, Y), а не 3D (X, Y, Z). Если да, то как найти это расстояние с помощью моего известные?

В некоторых уравнениях используется информация о глубине, т.е. расстояние между камерой и объектом, тогда как в других используется высота объекта, как в приведенных ниже уравнениях. Поэтому я совершенно не понимаю, нужна ли нам эта информация о глубине/расстоянии/высоте или нет.

Также моя камера установлена ​​на транспортном средстве на некоторой высоте h. Нужно ли учитывать и эту высоту? Если да, то это будет ты? Но [tx, ty, tz], которые мы уже вычислили во внешней матрице камеры [R|t], не так ли?

Я использую следующие уравнения для преобразования координат пикселей в камеру , а затем камеры в реальные координаты .

Эти уравнения таковы:

где M — камераMatrix, R — матрица вращения, t — tvec, а s — неизвестное. Zconst представляет собой высоту, на которой находится объект, в этом примере она равна 0 мм, так как наш объект лежит на земле. Итак, сначала мне нужно решить предыдущее уравнение, чтобы получить «s», а после я могу узнать координаты X и Y, выбрав точку изображения:

Решая это, я могу узнать переменную "s", используя последнюю строку в матрицах, т.к. известно Zconst:

Эти уравнения из этой ссылки, и не похоже, что мне нужно расстояние между камерой и объект. Он считает Z высотой объекта от земли, но в моем случае объект плоский, что означает Z = 0, верно?

Если я решу все эти уравнения, значит, я получил мировые координаты объекта. Теперь мне нужно снова сместить это начало мировых координат на антенну GNSS, используя эти расстояния между камерой и GNSS? поскольку моя GNSS-антенна (которая получает мировые координаты) расположена в верхней части автомобиля, как показано на изображении выше, на расстоянии 240 см в одном направлении и 41 см в другом от камеры.


Learn more