本发明属于智能视频监控系统方法技术领域,特别涉及一种智能视频监控系统和雷达相结合的方法。
背景技术:
智能视频监控系统和地理信息系统已经被广泛的应用于各种区域的安全监控当中,是对视频画面中的目标对象进行识别、跟踪、行为分析等,从而过滤掉一些无用的信息,获取有用的信息。
如专利申请201610824625.9公开了一种基于云平台的智能视频监控系统,该系统是在基于hadoop云计算平台搭建的服务器集群上,开发视频监控云平台,对前端设备采集的视频数据以流的方式传入服务器,采用海量的分布式云计算技术,实现对视频流的实时跟踪、处理、分析和输出,并对外提供服务,方便终端用户查看调用。
但是上述的智能视频分析系统只能针对固定地点的人群进行视频分析,并不能对人的移动,无法对识别对象进行跟踪。
技术实现要素:
基于此,因此本发明的首要目地是提供一种雷达目标导引与cctv智能视频识别接力跟踪方法,该方法通过雷达对目标进行定位,并结合视频识别进行身份识别,然后对真实的目标进行跟踪,对伪目标放弃跟踪,能够准确有效地实现安全监控。
本发明的另一个目地在于提供一种雷达目标导引与cctv智能视频识别接力跟踪算法,该方法通过雷达结合相机实现,处理简便、准确,且能够在现有的技术基础上实现,便于对环境的安全监控,预防及抓捕犯罪分子。
为实现上述目的,本发明的技术方案为:
一种雷达目标导引与cctv智能视频识别接力跟踪方法,其特征在于所述方法先通过雷达对目标进行定位,判断是否有相机对目标进行跟踪,再指定最近的相机先通过视识别对目标进行身份识别,根据识别结果,决定是否要对目标进行跟踪。
进一步包括步骤为:
101、对识别目标进行雷达定位,并记录目标的经纬度数据;
102、身份识别,通过视频识别判断是否是需要跟踪的目标,并对其进行定义,定义为radar-id;
103、判断目标是否有相机进行跟踪,
更进一步,通过camera-id对跟踪相机进行定义,如果有camera-id标识的相机,则说明有相机进行跟踪,如果标识为camera-0,则说明没有相机进行跟踪。
104、判断是否有最近的相机在目标附近;并对最近的相机进行定义,定义为camera-near-id;如果没有相机进行跟踪,且找到了最近的相机camera-near-id,则直接调用最近相机进行跟踪;
105、判断跟踪的相机是否是最近的相机;如果否,则将跟踪的相机camera-id转换为最近的相机camera-near-id,如果是,则继续采用camera-id进行跟踪,并进行下一步;
106、判断目标是否超出跟踪范围,超出则结束跟踪,否则继续跟踪,并重复步骤105。
在相机进行跟踪过程中,相机的处理流程为:
202、相机跟踪目标,
202、计算相机与目标的距离及调整角度;
具体地说,根据目标的经纬度数据、相机的经纬度数据和相机的安装参数,计算相机与目标的距离,及相机调整角度,根据距离和角度调整相机。
203、调整画面,使目标位于相机中心位置,以确保获取的图片清晰可靠;
204、结束,并下达相机识别与跟踪目标的指令。
更进一步,在相机的识别和跟踪过程中,所述步骤201中,首先要通过智能视频识别系统的识别算法识别相机画面中的目标,并进行定位,获得目标的位置信息;其次,相机利用运动轨迹对目标进行跟踪。
步骤203中,相机实时调整,使目标始终位于画面的中心位置。
本发明所实现的方法,通过雷达对目标进行定位,并结合视频识别对目标进行身份确认,然后通过最近的相机对目标进行跟踪,由此实现对识别对象的跟踪确认,能够准确实现安全监控,便于对环境的安全监控,预防及抓捕犯罪分子。
且,该方法通过雷达结合相机实现,处理简便、准确。
附图说明
图1是本发明所实施的流程图。
图2是本发明所实施的相机跟踪过程的流程图。
图3是本发明所实施视频识别和跟踪的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参见图1所示,为本发明所实现的雷达目标导引与cctv智能视频识别接力跟踪方法,该方法先通过雷达对目标进行定位,然后通过视频识别对目标进行身份识别,判断是否有相机对目标进行跟踪,并指定最近的相机对目标进行跟踪。
具体地说,该方法包括如下步骤:
101、雷达定位,识别目标后,雷达进行定位,并记录目标的经纬度数据。
102、身份识别,通过视频识别判断是否是需要跟踪的目标,并对其进行定义,定义为radar-id。
103、判断目标是否有相机进行跟踪,相机定义为camera-id,检查有没有定义的相机进行跟踪,如果有camera-id标识的相机,则说明有相机进行跟踪,如果标识为camera-0,则说明没有相机进行跟踪。
104、判断是否有最近的相机在目标附近;并对最近的相机进行定义,定义为camera-near-id;如果没有相机进行跟踪,且找到了最近的相机camera-near-id,则直接调用最近相机进行跟踪。
105、判断跟踪的相机是否是最近的相机;如果否,则将跟踪的相机camera-id转换为最近的相机camera-near-id,如果是,则继续采用camera-id进行跟踪,并进行下一步。
106、判断目标是否超出跟踪范围,超出则结束跟踪,否则继续跟踪,并重复步骤105。
结合图2所示,在相机进行跟踪过程中,相机的处理流程为:
203、相机跟踪目标。
202、计算相机与目标的距离及调整角度。
具体地说,根据目标的经纬度数据、相机的经纬度数据和相机的安装参数,计算相机与目标的距离,及相机调整角度,根据距离和角度调整相机。
203、调整画面,使目标位于相机中心位置,以确保获取的图片清晰可靠。
204、结束,并下达相机识别与跟踪目标的指令。
结合图3所示,在相机的识别和跟踪过程中,特别是步骤201中,首先要通过智能视频识别系统的识别算法识别相机画面中的目标,并进行定位,获得目标的位置信息;其次,相机利用运动轨迹对目标进行跟踪。
在步骤203中,相机跟踪目标时,相机需要实时调整,使目标始终位于画面的中心位置。
本发明所实现的方法,通过雷达对目标进行定位,并结合视频识别对目标进行身份识别,然后通过最近的相机对目标进行跟踪,由此实现对识别对象的跟踪确认,能够准确实现安全监控,便于对环境的安全监控,预防及抓捕犯罪分子。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。