水平云台实时跟踪目标方法、系统、智能终端及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及的是水平云台实时跟踪目标方法、系统、智能终端及存储介质。


背景技术：

2.近年来云台摄像机得到蓬勃发展，云台摄像机朝着智能化的方向发展，现有技术中通过计算目标相对云台的移动角速度和方向，换算出云台跟踪目标的理论角速度和方向，然后控制云台去跟踪移动目标，这种计算方法本身存在误差，而且实时性不好，对于不同的云台电机机型，需要对应调整参数，不利于日后维护和适配不同机型的摄像机。
3.因此，现有技术还有待改进和发展。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供水平云台实时跟踪目标方法、系统、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术中计算云台的角速度因为无法实时从而存在误差的问题。
5.本发明解决问题所采用的技术方案如下：
6.第一方面，本发明实施例提供一种水平云台实时跟踪目标方法，其中，所述方法包括：
7.获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；
8.基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；
9.根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。
10.在一种实现方式中，所述特征信息还包括目标特征值向量；所述对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息包括：
11.基于预设的算法处理模块，对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到目标检测框的第一坐标和第二坐标和目标特征值向量。
12.在一种实现方式中，所述基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差包括：
13.将所述第二坐标减去所述第一坐标，得到第一数值；其中，所述第一坐标和所述第二坐标均以图像画面的左上角点为坐标原点，以图像画面的上边框作为x轴；
14.计算所述第一数值的绝对值，得到第二数值；
15.将所述第二数值除以2，得到第三数值；
16.将所述第一坐标加上所述第三数值，得到第四数值；
17.根据所述第四数值，得到目标中垂线；
18.获取图像画面的宽度；
19.基于所述宽度，得到图像画面中垂线；
20.基于所述坐标原点，获取所述目标中垂线的第一横轴坐标和所述图像画面中垂线的第二横轴坐标；
21.将所述第一横轴坐标减去所述第二横轴坐标，得到距离差。
22.在一种实现方式中，所述根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动包括：
23.当所述距离差的绝对值大于预设的阈值且所述距离差小于0时，将云台的待调整角速度方向确定为左向，并控制云台中的电机控制模块向左旋转；
24.当所述距离差的绝对值大于预设的阈值且所述距离差大于0时，将云台的待调整角速度方向确定为右向，并控制云台中的电机控制模块向右旋转。
25.在一种实现方式中，所述方法还包括：
26.采集预设区域的动作标识；
27.将所述动作标识与预设动作库中的参考动作进行匹配和识别，得到识别结果；
28.根据所述识别结果，得到追踪模式；
29.当所述追踪模式为第一追踪模式时，为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册，并继续对所述目标进行追踪；其中，所述第一追踪模式中目标的个数为1；
30.当所述追踪模式为第二追踪模式时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册，继续对所述目标进行追踪；其中，所述第二追踪模式中的目标的个数为若干；
31.当所述追踪模式为第三追踪模式时，执行空操作。
32.在一种实现方式中，所述当所述追踪模式为第一追踪模式时，为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册，并继续对所述目标进行追踪包括：
33.当所述追踪模式为第一追踪模式时，为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册；
34.当所述图像画面中存在所述身份标识时，执行基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差的步骤；
35.当所述图像画面中不存在所述身份标识时，将所述目标特征值向量与图像画面中提取的所有特征值向量进行匹配，当所述目标特征值向量与图像画面中的一个特征值向量匹配成功时，目标搜寻成功。
36.在一种实现方式中，所述当所述追踪模式为第二追踪模式时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册，继续对所述目标进行追踪包括：
37.当所述追踪模式为第二追踪模式时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册；
38.执行基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差的步骤。
39.第二方面，本发明实施例还提供一种水平云台实时跟踪目标系统，其中，所述系统
包括：特征提取处理模块，用于获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；
40.计算模块，用于基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；
41.调整和控制模块，用于根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。
42.第三方面，本发明实施例还提供一种智能终端，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如上述任意一项所述的水平云台实时跟踪目标方法。
43.第四方面，本发明实施例还提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上述中任意一项所述的水平云台实时跟踪目标方法。
44.本发明的有益效果：本发明实施例首先获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；然后基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；最后根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪；可见，本发明实施例中
附图说明
45.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
46.图1为本发明实施例提供的水平云台实时跟踪目标方法流程示意图。
47.图2为本发明实施例提供的一种实施方式的整体示意图。
48.图3为本发明实施例提供的摄像头图像处理模块示意图。
49.图4为本发明实施例提供的人物中线示意图。
50.图5为本发明实施例提供的画面中线示意图。
51.图6为本发明实施例提供的ai算法处理模块简易流程图。
52.图7为本发明实施例提供的电机控制模块简易流程图。
53.图8为本发明实施例提供的动态修正电机位置跟踪的简易流程图。
54.图9为本发明实施例提供的手势激活有效区域计算方法示意图。
55.图10为本发明实施例提供的算法追踪逻辑处理模块简易框图。
56.图11为本发明实施例提供的算法追踪逻辑处理模块简易流程图。
57.图12为本发明实施例提供的单人跟踪示意图。
58.图13为本发明实施例提供的多人跟踪示意图。
59.图14为本发明实施例提供的水平云台实时跟踪目标系统的原理框图。
60.图15为本发明实施例提供的智能终端的内部结构原理框图。
具体实施方式
61.本发明公开了水平云台实时跟踪目标方法、系统、智能终端及存储介质，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
62.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
63.本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
64.由于现有技术中，通过计算目标相对云台的移动角速度和方向，换算出云台跟踪目标的理论角速度和方向，然后控制云台去跟踪移动目标，这种计算方法本身存在误差，而且实时性不好，对于不同的云台电机机型，需要对应调整参数，不利于日后维护和适配不同机型的摄像机。
65.为了解决现有技术的问题，本实施例提供了一种水平云台实时跟踪目标方法，通过上述方法无需对运动目标的速度做任何计算，只需要获取目标的运动方向，云台在追踪目标的过程中便会自动修正自己的旋转步长，最终使目标位于摄像头画面的中心范围，实时性更好，也能够兼容所有的云台机型，维护性好。具体实施时，首先获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；然后基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；最后根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。
66.示例性方法
67.本实施例提供一种水平云台实时跟踪目标方法，该方法可以应用于图像处理的智能终端。具体如图1-2所示，所述方法包括：
68.步骤s100、获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信
息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；
69.具体地，系统中摄像机通过镜头采集到原始图像，然后将所述原始图像输入到摄像头处理模块，如图3所示，摄像头图像处理模块保存原始图像的帧数据到内存中，然后通过图像校正、缩放、格式转换等处理，得到图像帧数据，并将所述图像帧数据存储在帧缓存队列中，这样，当ai算法处理模块需要帧图像数据时，就可以从帧缓存队列中获取，然后对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息。特征信息至少包括目标检测框的第一坐标和第二坐标。
70.在一种实现方式中，所述特征信息还包括目标特征值向量；在步骤s100中，所述对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息包括如下步骤：基于预设的算法处理模块，对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到目标检测框的第一坐标和第二坐标和目标特征值向量。
71.具体地，预设的算法处理模块可以为神经网络模型，也可以为现有计算中的函数模型，通过神经网络模型或者函数模型可以提取出图像帧数据中的目标检测框的第一坐标和第二坐标和目标特征值向量，也就是特征信息。
72.得到第一坐标和第二坐标后，就可以执行如图1所示的如下步骤：s200、基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；
73.在本实施例中，目标检测框为检测到人物所形成的区域画面框，第一坐标为目标检测框左边框的x轴坐标，第二坐标为目标检测框有边框的x轴坐标，通过预设的计算模块就可以根据第一坐标和第二坐标之差就可以得到目标检测框的目标中垂线，基于同样的原理，可以得到图像画面中垂线，通过预设的方法就可以计算出目标中垂线与图像画面中垂线的距离差。
74.步骤s200包括如下步骤：
75.s201、将所述第二坐标减去所述第一坐标，得到第一数值；其中，所述第一坐标和所述第二坐标均以图像画面的左上角点为坐标原点，以图像画面的上边框作为x轴；
76.s202、计算所述第一数值的绝对值，得到第二数值；
77.s203、将所述第二数值除以2，得到第三数值；
78.s204、将所述第一坐标加上所述第三数值，得到第四数值；
79.s205、根据所述第四数值，得到目标中垂线；
80.s206、获取图像画面的宽度；
81.s207、基于所述宽度，得到图像画面中垂线；
82.s208、基于所述坐标原点，获取所述目标中垂线的第一横轴坐标和所述图像画面中垂线的第二横轴坐标；
83.s209、将所述第一横轴坐标减去所述第二横轴坐标，得到距离差。
84.具体地，如图4-6所示，每次都将摄像机中图像画面的左上角点作为坐标原点，以图像画面的上边框作为x轴；这样所述第一坐标和所述第二坐标就有了参考，由于云台只在水平方向旋转，故不用考虑y轴的变化情况。接着将所述第二坐标减去所述第一坐标，得到第一数值；计算所述第一数值的绝对值，得到第二数值；将所述第二数值除以2，得到第三数
值；将所述第一坐标加上所述第三数值，得到第四数值d＝left+abs(right-left)/2，然后以目标检测框的上边框作为线段，将所述第四数值作为中间点，在目标检测框的上边框形成的线段上画垂直平分线，得到目标中垂线；然后获取图像画面的宽度width；宽度的一半值为d＝width/2，基于同样的运算原理，得到图像画面中垂线；此时目标中垂线的第一横轴坐标其实为第四数值，所述图像画面中垂线的第二横轴坐标为宽度的一半值为d＝width/2，这样，将所述第一横轴坐标减去所述第二横轴坐标，得到距离差。
85.得到所述距离差后，就可以执行如图1所示的如下步骤：s300、根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。
86.具体地，得到距离差后，距离差如果很大，就需要调整云台中的电机控制模块的旋转运动，然后根据目标中垂线是在图像画面中垂线的左边还是右边从而快速确定电机控制模块的旋转运动方向，从而快速调整云台，以实现快速的对目标进行精准跟踪。在本实施例中，如图7所示，电机控制模块获取到云台运动方向参数(待调整角速度方向)，将参数下发到电机芯片驱动程序，电机芯片驱动程序根据参数和固定的旋转步长参数，通过设置gpio口管脚电平的方式，设置电机控制芯片的en和dir管脚电平，输出相应的正弦波，正弦波再输出到电机驱动电机转轴做相应的旋转运动。
87.步骤s300包括如下步骤：
88.s301、当所述距离差的绝对值大于预设的阈值且所述距离差小于0时，将云台的待调整角速度方向确定为左向，并控制云台中的电机控制模块向左旋转；
89.s302、当所述距离差的绝对值大于预设的阈值且所述距离差大于0时，将云台的待调整角速度方向确定为右向，并控制云台中的电机控制模块向右旋转。
90.具体地，预设的阈值可以自己设置，用于表征像素的位置差，比如可以为50，如图8所示，当所述距离差小于预设的阈值时，说明此时，目标中垂线与图像画面中垂线比较靠近，目标基本处于图像画面的中间，此时无需调整电机控制模块的旋转。当所述距离差大于预设的阈值时，此时需要调整电机控制模块的旋转。旋转方向分为两种情况，第一种情况：当所述距离差小于0时，说明目标中垂线在图像画面中垂线的左边，目标的位置有点左偏，需要将云台的待调整角速度方向确定为左向，并控制云台中的电机控制模块向左旋转，直至所述距离差小于预设的阈值。第一种情况：当所述距离差大于0时，说明目标中垂线在图像画面中垂线的右边，目标的位置有点右偏，需要将云台的待调整角速度方向确定为右向，并控制云台中的电机控制模块向右旋转，直至所述距离差小于预设的阈值。
91.在一种实现方式中，所述方法还包括如下步骤：采集预设区域的动作标识；将所述动作标识与预设动作库中的参考动作进行匹配和识别，得到识别结果；根据所述识别结果，得到追踪模式；当所述追踪模式为第一追踪模式时，为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册，并继续对所述目标进行追踪；其中，所述第一追踪模式中目标的个数为1；当所述追踪模式为第二追踪模式时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册，继续对所述目标进行追踪；其中，所述第二追踪模式中的目标的个数为若干；当所述追踪模式为第三追踪模式时，执行空操作。
92.实际中，图像画面中可能是一个目标也可能是多个目标，当图像画面中只有一个
目标和多个目标时的追踪处理是不同的，为了区分，本发明通过识别动作标识的方式来确定追踪模式。在本实施例中，目标为要摄像的目标人物，本发明会预先在预设动作库(手势识别模块)中存储代表不同含义的参考动作，如单指动作和手掌动作。人物在如图9所示的手势框中做一个手势，摄像系统采集预设区域(手势框)的动作标识(手势)，然后将动作标识如单指动作或者手掌动作与预设动作库中的参考动作进行匹配和识别，一旦匹配和识别成功，则识别结果为单指动作或者手掌动作。当然也有可能什么都没有识别到。接着根据识别结果得到追踪模式。当识别结果为单指动作时，追踪模式为第一追踪模式；当识别结果为手掌时，追踪模式为第二追踪模式；当识别结果为空时，追踪结果为第三追踪模式。如图10所示，实际中当所述追踪模式为第一追踪模式(单人追踪模式)时，此时目标为一个，只需为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册，并继续对所述目标进行追踪；当所述追踪模式为第二追踪模式(多人追踪模式)时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册，继续对所述目标进行追踪；其中，所述第二追踪模式中的目标的个数为若干；当所述追踪模式为第三追踪模式时，执行空操作。
93.在一种实现方式中，所述当所述追踪模式为第一追踪模式时，为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册，并继续对所述目标进行追踪包括如下步骤：当所述追踪模式为第一追踪模式时，为所述目标分配一个身份标识,将所述目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量进行注册；当所述图像画面中存在所述身份标识时，执行基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差的步骤；当所述图像画面中不存在所述身份标识时，将所述目标特征值向量与图像画面中提取的所有特征值向量进行匹配，当所述目标特征值向量与图像画面中的一个特征值向量匹配成功时，目标搜寻成功。
94.具体地，第一追踪模式为单人追踪模式，此时为目标分配一个身份标识后，完成目标对应的身份标识、目标检测框的第一坐标和第二坐标、目标特征值向量的注册，存储在注册模块中。如图11所示，目标人物在放置云台后，会移动，移动过程中存在两种情况：第一种情况，用户一直能被摄像头捕捉到，第二种情况，目标人物被摄像头视野中的其他物体或者人遮挡，故此时要分别进行处理。当所述图像画面中存在所述身份标识时，此时说明目标人物没有被遮挡，采用摄像头预先分配给该目标人物的身份标识来寻找该目标人物可以迅速锁定该目标人物(也即被追踪目标)，同时从ai算法处理的结果中获得目标在当前画面中的位置坐标(也即目标检测框新的第一坐标和第二坐标)，此时，目标人物只有一个，如图12所示，目标检测框只涵盖单个目标人物，然后就可以执行基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差，根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对单人目标的实时跟踪。当所述图像画面中不存在所述身份标识时，此时说明目标人物被摄像头视野中的其他物体或者人遮挡，无法得到目标人物的身份标识，此时提取注册模块中的所述目标特征值向量与图像画面中提取的所有特征值向量进行匹配，也就是说，ai算法模块会提取图像画面中所有人物的特征值向量，然后将这些特征值向量与目标特征值向量进行匹配，当所述目标特征值向量与图像画面中的一个特征值向量匹配成功时，目标搜寻成
功，重新注册目标的身份(id)标识、特征值向量、第一坐标和第二坐标，作用是更新目标的身份(id)标识和特征值向量。当所述目标特征值向量与图像画面中的所有人的特征值向量都匹配失败时，则上报目标丢失。
95.在一种实现方式中，所述当所述追踪模式为第二追踪模式时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册，继续对所述目标进行追踪包括如下步骤：当所述追踪模式为第二追踪模式时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册；执行基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差的步骤。
96.具体地，第二追踪模式为多人追踪模式，此时，如果多个目标人物要完成摄像的话，基本上是做好一起摄像的准备，基本不会乱动，此时，将目标检测框的第一坐标和第二坐标进行注册，并存储在注册模块中，需要注意的是，如图13所示，目标检测框不再是以单人目标形成的框，而是多人目标形成的总框，计算中垂线是，中垂线是最左端人物的左边与最右端人物的右边形成的目标检测框的中垂线，也就是说，所述第一坐标为最左端人物的左边线的x轴坐标值，第二坐标为最右端人物的右边线的x轴坐标值，然后基于同样的原理，然后就可以执行基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差，根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对多人目标的实时跟踪。
97.本发明的特点：
98.全过程无需对运动目标的速度做任何计算，也就是无需计算理论移动步长，只需要获取目标的运动方向，云台在追踪目标的过程中便会根据目标的实时位置自动决定是否还需要继续旋转，最终使目标位于摄像头画面的中心范围，实时性更好，也能够兼容所有的云台机型，维护性好。
99.示例性设备
100.如图14中所示，本发明实施例提供一种水平云台实时跟踪目标系统，该系统包括特征提取处理模块401、计算模块402和调整和控制模块403：
101.特征提取处理模块401，用于获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；
102.计算模块402，用于基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；
103.调整和控制模块403，用于根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。
104.基于上述实施例，本发明还提供了一种智能终端，其原理框图可以如图15所示。该智能终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏、温度传感器。其中，该智能终端的处理器用于提供计算和控制能力。该智能终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该智能终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种水平云台实时跟踪目
标方法。该智能终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该智能终端的温度传感器是预先在智能终端内部设置，用于检测内部设备的运行温度。
105.本领域技术人员可以理解，图15中的原理图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的智能终端的限定，具体的智能终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
106.在一个实施例中，提供了一种智能终端，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
107.获取图像帧数据，并对所述图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；其中，所述特征信息包括目标检测框的第一坐标和第二坐标；
108.基于所述第一坐标和所述第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；其中，所述目标中垂线用于表征基于目标形成的目标检测框的垂直平分线；所述图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；
109.根据所述距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据所述待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。
110.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
111.综上所述，本发明公开了水平云台实时跟踪目标方法、系统、智能终端及存储介质，方法包括：获取图像帧数据，并对图像帧数据进行特征提取处理，得到特征信息；基于第一坐标和第二坐标，计算目标中垂线与图像画面中垂线的距离差；图像画面中垂线用于表征通过云台中的图像采集模块采集到的镜头画面的垂直平分线；根据距离差，确定云台的待调整角速度方向，并根据待调整角速度方向，控制云台中的电机控制模块的旋转运动，以实现对目标的实时跟踪。本发明无需对运动目标的速度做任何计算，只需要获取目标的运动方向，云台在追踪目标的过程中便会自动修正自己的旋转步长，最终使目标位于摄像头画面的中心范围，实时性更好，也能够兼容所有的云台机型，维护性好。
112.基于上述实施例，本发明公开了一种水平云台实时跟踪目标方法，应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。