基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法

文档序号:7810345阅读:1998来源:国知局
基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法
【专利摘要】本发明公开的基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,采用多摄像头联动结构,一个固定的摄像头完成全景监控的任务,对进入监视区域的目标进行识别,确定出目标的位置和运行速度和方向。然后,当有目标经过用户所设边界或者进入用户所设区域时,全景监视摄像头完成对入侵目标的进入位置、运动轨迹及速度的进行检测,并将转换成控制信息发送给架设特写跟踪摄像头的云台,驱动多个架设在监控场景不同角度,并且有两个自由度的可旋转云台上的摄像头,自动调整摄像头分辨率,对目标进行跟踪,保证所拍摄视频画面中的目标物足够清晰以供用户辨认,完成对所锁定目标的特写跟踪。
【专利说明】基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法

【技术领域】
[0001] 本发明属于智能监控及视频图像处理【技术领域】,涉及一种视频目标监控的方法, 具体涉及一种基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法。

【背景技术】
[0002] 视频监控系统作为安全保障的一种先进手段,目前已经得到了极为广泛的应用。 从社区的智能化楼宇管理,到银行、火车站、机场等单位的安全监控,视频监控系统为防范 各类犯罪事件的发生起到了积极的作用。
[0003] 然而,目前所使用的视频监控系统,通常只能简单的将监视区域的视频画面不做 任何处理的直接保存到硬盘上。如果有突发事件发生,则从硬盘中调出视频资料,进行分析 与观察。
[0004] 但很多情况下,由于视频分辨率和摄像头监控角度的限制,当出现突发事件时,往 往会因为目标物不在热点区域、角度问题造成无法看清目标人物的正脸或分辨率太低而导 致人们无法清晰识别所关心的目标。给侦破带来很大的困难,失去了视频监视真正的意义。


【发明内容】

[0005] 本发明的目的是提供一种基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,解决了 现有监控方法只能简单的将监视区域的视频画面不做任何处理的直接保存到硬盘上,监控 的利用率和准确度较低的问题。不仅可以对监控画面进行全景监视,还可以根据用户需要, 针对进入热点区域或者边界的目标进行不同角度、全方位的特写跟踪。
[0006] 本发明所采用的技术方案是,基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,具 体按照以下步骤实施:
[0007] 步骤1 :采用一个全景监控摄像头和多个设置在不同位置的云台特写跟踪摄像 头,利用计算机实现全景监控摄像头和特写跟踪摄像头之间的联动,即建立场景画面中的 每个点分别在多个特写摄像头和一个全景摄像头所拍摄的视频画面中的位置对应关系,根 据全景摄像头中目标的位置来确定特写摄像头的朝向;
[0008] 步骤2 :利用全景监控摄像头对监视区域的目标进行行为检测,即运用图像及视 频处理的方法将运动目标与场景的背景区别分离,获得入侵目标的所在位置、运动方向和 速度的信息;
[0009] 步骤3 :对步骤2检测到的目标,在视频的帧与帧之间运用模板匹配的方法对运动 目标进行跟踪,获得目标的运动轨迹信息;
[0010] 步骤4:当跟踪目标经过用户所设界限或者进入用户所设区域时,全景监控摄像 头将获得的目标运动轨迹信息通过步骤1建立的联动关系传输给所有特写跟踪摄像头,通 过控制云台的转动带动各个特写跟踪摄像头转动,进行目标跟踪;
[0011] 步骤5 :控制各个特写跟踪摄像头焦距的缩放来拉近目标,对得到的锁定在监控 画面中的目标进行不同角度特写拍摄,将拍摄图像存储于数据库中。
[0012] 本发明的特点还在于,
[0013] 其中的步骤1中利用计算机实现全景监控摄像头和特写跟踪摄像头之间的联动, 具体按照以下步骤实施:
[0014] 首先,从枪机相机所采集到的视频画面Fjx, y), X = 1,2, . . .,m ;y = 1,2, . . .,η 上,用户拖动鼠标,选取一个明显的特征点,用户选取的特征点的坐标为(Xl,yi),设一个枪 机配备有 N 个球机,分别用 Fi (X,y),X = 1,2,. . .,m ;y = 1,2,. . .,n,i = 1,2,. . .,N 表示;
[0015] 之后,对这N个球机依次分别将球机倍率放大至最大,设这时的最大的放大倍率 为Ki,i = 1,2,. . .,N ;球机的中心点Fi (X。,yQ),i = 1,2,. . .,N正好和该特征点重合,即:
[0016] Fi (x〇, y〇) = F〇 (x1; , i = 1, 2, . . . , N (1)
[0017] 这样完成一组标定,完成好若干组标定后,就完成了全景和球机的坐标映射标 定;
[0018] 其次,完成标定后,建立 N 个球机 Fi (X,y), X = 1,2, · · ·,m ;y = 1,2, · · ·,n,i = 1,2,. . .,N 与枪机 FQ(x, y), x = 1,2,. . .,m ;y = 1,2,. . .,n 之间的映射关系如下:
[0019] Fi (X,y) = F0 (int (x/队)+ Δ X,int (y/队)+ Δ y),i = 1,2, · · ·,N, x = 1,2, · · ·,m ;y =1,2, · · ·,n (2)其中,Δ x = χ〇-Χι,Δ y = y〇-yi ;
[0020] 最后,当用户在全景画面中拉框放大,根据公式(2)给出的映射关系,发送球机转 动指令和倍率I,i = 1,2, . . .,N指令至球机。
[0021] 其中的步骤2具体按照以下步骤实施:
[0022] 先对前几帧图像的每一个象素点求均值及方差,设第η帧图像 的坐标为(X,y)的象素值为x n = fn(x,y),在这前Ν帧图像中可能包含有 非背景的目标物,求出前η帧的均值

【权利要求】
1. 基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,其特征在于,具体按照以下步骤实 施: 步骤1 :采用一个全景监控摄像头和多个设置在不同位置的云台特写跟踪摄像头,利 用计算机实现全景监控摄像头和特写跟踪摄像头之间的联动,即建立场景画面中的每个点 分别在多个特写摄像头和一个全景摄像头所拍摄的视频画面中的位置对应关系,根据全景 摄像头中目标的位置来确定特写摄像头的朝向; 步骤2 :利用全景监控摄像头对监视区域的目标进行行为检测,即运用图像及视频处 理的方法将运动目标与场景的背景区别分离,获得入侵目标的所在位置、运动方向和速度 的信息; 步骤3 :对步骤2检测到的目标,在视频的帧与帧之间运用模板匹配的方法对运动目标 进行跟踪,获得目标的运动轨迹信息; 步骤4:当跟踪目标经过用户所设界限或者进入用户所设区域时,全景监控摄像头将 获得的目标运动轨迹信息通过步骤1建立的联动关系传输给所有特写跟踪摄像头,通过控 制云台的转动带动各个特写跟踪摄像头转动,进行目标跟踪; 步骤5 :控制各个特写跟踪摄像头焦距的缩放来拉近目标,对得到的锁定在监控画面 中的目标进行不同角度特写拍摄,将拍摄图像存储于数据库中。
2. 根据权利要求1所述的基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,其特征在 于,所述的步骤1中利用计算机实现全景监控摄像头和特写跟踪摄像头之间的联动,具体 按照以下步骤实施: 首先,从枪机相机所采集到的视频画面Fjx, y), X = 1,2,. . .,m ;y = 1,2,. . .,η上,用 户拖动鼠标,选取一个明显的特征点,用户选取的特征点的坐标为(Xl,yi),设一个枪机配备 有 N 个球机,分别用 Fi (X,y),X = 1,2,. . .,m ;y = 1,2,. . .,n,i = 1,2,. . .,N 表示; 之后,对这N个球机依次分别将球机倍率放大至最大,设这时的最大的放大倍率为I, i = 1,2,. . .,N ;球机的中心点Fi (X。,yQ), i = 1,2,. . .,N正好和该特征点重合,即: Fi (x〇, y〇) = F〇 (x1; , i = 1, 2,..., N (1) 这样完成一组标定,完成好若干组标定后,就完成了全景和球机的坐标映射标定; 其次,完成标定后,建立 N 个球机 Fi (X,y),X = 1,2,. . .,m ;y = 1,2,. . .,n,i = 1,2,. . .,N 与枪机 FQ(x, y), x = 1,2,. . .,m ;y = 1,2,. . .,n 之间的映射关系如下: Fi (x,y) = F〇 (int (x/Ni) + Δ X,int (y/X) + Δ y),i = 1,2, · · ·,N,x = 1,2, · · ·,m ;y = 1, 2,. . . ,n (2) 其中,Δχ = x〇-Xl,Ay = y〇-yi ; 最后,当用户在全景画面中拉框放大,根据公式(2)给出的映射关系,发送球机转动指 令和倍率I,i = 1,2,. . .,N指令至球机。
3. 根据权利要求1所述的基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,其特征在 于,所述的步骤2具体按照以下步骤实施: 先对前几帧图像的每一个象素点求均值及方差,设第η帧图像的坐 标为(X,y)的象素值为Xn = fn(x,y),在这前Ν帧图像中可能包含有非 背景的目标物,求出前η帧的均值
及方差
在后续帧中根据求出的均 , 值和方差判断当前帧的象素点是否属于背景点,设给定的权值β当前图像的象素值如果 在置信区间eg-+ 中,则说明当前像素值与背景比较接近,更新背景模型的均 值?和方差S2,若不属于该置信区间则不对背景进行更新,经过一段时间的训练过程背景 模型的置信区间会慢慢收敛,目标物不会对背景产生影响;更新背景的公式为:
(3) 在得到了场景的背景图像后,根据背景差分法,即当前帧与背景帧相减得到运动的目 标物;再根据给定得阈值对图像进行二值化,得到只含有目标的图像; 设Ιη是第η帧图像的灰度值,Bn_i为由前η-1帧图像得到的背景,Τ为设置好的阈值, 则逐像素背景相减的函数Λ Ιη:
(4) 将判断为前景的目标点再进行连通域的特性分析,将判断为非目标的点删除,留下的 就是判断为目标的点。
4.根据权利要求1所述的基于多球机联动结构的视频运动目标监控方法,其特征在 于,所述的步骤3具体按照以下步骤实施: 针对有公共监视区域的球机对目标的接力跟踪采用的是模板匹配算法,在球机中框选 出的目标为模板Τ,大小为MXΜ,其临近球机视频图像为搜索图S,搜索图S上模板Τ覆盖的 块叫做子图S(U,子图左上角为参考点,i和j的范围为:0彡i,j彡N-M,其中,NXN为被 搜索图的大小,MXM为模板T的大小,采用基于误差测度的MAD准则,将T和S (i^做差然 后求和,然后在对模板尺寸求平均,MAD相似度准则如下:
(5) 通过公式(5)计算得到T和S(i^的相似度,如果此MAD相似值小于一个设定的阈值, 表示T和s(u是同一个目标,一个球机中的目标和相邻球机中的同一个目标就完成了匹 配,同样的方法,此相邻球机再和其相邻球机对目标进行模板匹配,对所有的球机进行模板 匹配算法,实现目标的接力跟踪。
【文档编号】H04N7/18GK104125433SQ201410369845
【公开日】2014年10月29日 申请日期:2014年7月30日 优先权日:2014年7月30日
【发明者】高磊, 朱虹, 谢凡凡, 卫永波 申请人:西安冉科信息技术有限公司
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