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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法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：CN119313733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411372974.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法是由徐一鸣;倪邹浩;张典豪;丁子桁设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法，涉及计算机视觉技术领域，解决了现有技术中无人监考多采用单个相机方案，仅限于单一视角的图像信息，导致在检测考生时出现视角盲区、遮挡问题以及信息不完备的技术问题；其技术方案为：摆定多台固定位置的单目相机，实现对考场视角的全方位覆盖；本发明通过多帧图像结合实例分割和深度估计算法，能够精准地实现对考生的三维定位。

本发明授权一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：摆定左右两个单目相机的位置固定不动，将棋盘格放置在两个相机的视野中，通过捕捉不同位置和方向拍摄到的标定板图像获取两个单目相机的内参、外参及其相对外参； S2：对左右相机拍摄到的考场图像进行图像预处理操作，包括图像尺寸统一、图像像素归一化和图像去噪，转换像素值范围，并使用三维块匹配滤波算法进行去噪处理，在保留所拍考场图像原有信息的情况下，过滤掉图像中的一系列噪声； S3：对左右相机拍摄到的图像中的考生进行实例分割，并对生成的考生掩码进行去重处理以实现对考生的识别和分割； S4：使用ZoeDepth算法对拍摄到的左右考场图像进行深度估计，并将生成的相对深度图以PFM格式保存； S5：对得到的考场深度图进行数据处理，并通过相机内参将左右图像分割出的考生转换为三维点云； S6：计算左右图像分割出的每个考生的点云中心位置，并对中心位置进行优化； S7：将右相机的点云转换到左相机的坐标系中，对左右两个相机下的考生点云进行匹配，得到每个考生的三维坐标； 所述步骤S7的具体步骤如下： S71：根据步骤S1中标定出的相对外参矩阵将右相机的点云转换到左相机的坐标系中； S72：如果左右相机检测到的考生点云实例数量相同，则对转换后的左相机坐标系下的所有点云进行两两配对，通过步骤S6优化后的每块点云的中心点计算每对匹配上的点云中心点的平均位置，输出为该考生的三维坐标； S73：如果左右相机检测到的考生点云实例数量不同，则在转换后的左相机坐标系中，对于原始的左相机坐标系下的点云，从转换到该坐标系下的原始右相机点云中寻找最近的点云作为匹配目标，并计算优化后的每对点云的中心点的平均位置，输出为该考生的三维坐标。

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