基于3D深度视觉的监控系统和监控路灯及其监控方法与流程

本发明涉及监控领域，更进一步，涉及一基于3d深度视觉的监控系统和监控路灯及其监控方法。

背景技术：

随着城市建设和出行需求的高速发展，人们对道路畅通和交通安全的要求也是日益提升。在道路监控领域，绝大多数的应用都是基于单摄像头视频检测。但是单摄像头的视频检测系统却存在诸多不利因素，比如，容易受到环境光的干扰、后端处理分析性能较差等。因此，近些年来产生了少量的基于双摄像头的监控系统。

专利cn1023163.7a，提出一种道路交通视频检测方法及装置，其中采用双摄像头进行监控检测，相对于单摄像头，其可以检测出物体的深度信息，但是并未描述物体本身的三维信息，而且对道路以及环境的实际状况也没有识别。另一方面，专利cn103052968a提出了物体检测装置、物体检测方法及程序，其采用双摄像头进行监控检测，可以对路面和物体加以区别，但并没有提出智能识别物体的三维信息和分析判断环境状态以及反馈信息等方面。如何让监控系统智能化的识别路面情况，并且提醒监控中心做出相应的对策已成为监控领域亟需解决的问题。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控系统，其基于深度视觉进行监控，能够更加准确地获得路面、车辆、人物的位置和三维信息。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控系统，其能够智能地分析、判断获取的视频信息，减少人工监视和视频查阅的过程，提高监控效率。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控系统，其智能地分析、判断获取的图像信息，并且反馈异常状况。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控系统，其通过光学深度感应模块检测车辆行驶速度，检测更加准确，且易于安装与维护。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控系统，其能够与路灯相结合，实现全路段监控，充分利用路灯资源，而不要配置额外的补光装置。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控系统，其能够反馈信息至路灯，从而更加合理、高效地控制路灯的工作状态，减少资源的浪费。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控路灯，其将基于3d深度视觉的监控系统与路灯相融合，实现照明与监控的双重功能。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控路灯，其通过基于3d深度视觉的监控系统控制路灯，使得路灯工作更加智能、高效。

本发明的另一个目的在于提供一基于3d深度视觉的监控方法，其基于深度视觉原理，获取视频图像中的三维立体信息，实现智能识别与监控。

为了实现以上发明目的，本发明的一方面提供一基于3d深度视觉的监控系统，包括：一图像获取单元，获取监控环境中的图像信息；一3d深度处理单元，对获取的图像信息进行深度分析、处理；和一对象识别单元，基于深度分析结果判断对象类别。

根据本发明的一实施例，所述的基于3d深度视觉的监控系统包括一图像拍摄单元，摄取监控环境中的图像信息，并传递至所述图像获取单元。

根据本发明的一实施例，所述的基于3d深度视觉的监控系统中所述图像拍摄单元为两个摄像装置。

根据本发明的一实施例，所述的基于3d深度视觉的监控系统包括一信息推送单元，根据所述对象识别单元的结果推送信息至控制位置。

根据本发明的一实施例，所述的基于3d深度视觉的监控系统包括一控制单元，根据监控环境的状况，控制一路灯的工作。

根据本发明的一实施例，所述的基于3d深度视觉的监控系统包括一输出单元，将所述3d深度处理单元以及对象识别单元的信息进行输出。

根据本发明的一实施例，所述的基于3d深度视觉的监控系统所述深度处理单元包括一深度感应模块，感应检测车辆行驶速度。

本发明的另一方面提供一基于3d深度视觉的监控路灯，包括：

一光源装置和一所述的监控系统，所述监控系统控制所述光源装置的工作。

本发明的另一方面提供一基于3d深度视觉的监控方法，包括步骤:

(a)通过两路摄像装置采集图像信息；

(b)对图像信息进行深度计算，处理和分析；

(c)反馈分析结果。

附图说明

图1是根据本发明的第一个优选实施例的基于3d深度视觉的监控系统框图。

图2是根据本发明的第一个优选实施例的基于3d深度视觉的监控系统构架。

图3是根据本发明的第一个优选实施例的基于3d深度视觉的监控系统应用场景示意图。

图4a、4b、4c是根据本发明的第二个优选实施例的基于3d深度视觉的监控路灯示意图。

图5是根据本发明的第二个优选实施例的基于3d深度视觉的监控路灯的摄像装置一种视场角示意图。

图6是根据本发明的第二优选实施例的基于3d深度视觉的监控路灯的摄像装置的另一种视场角示意图。

图7是根据本发明的上述优选实施例的基于3d深度视觉的监控方法框图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。

参照图1至图3是根据本发明的第一个优选实施例的基于3d深度视觉的监控系统。所述监控系统以3d深度视觉原理为基础，智能化监控、检测，智能地识别被检测环境中的对象，诸如道路、车辆、人物等。更进一步，所述监控系统获取视频图像信息，对信息进行处理、分析，实时获得环境中对象的三维信息、运动状态、位置信息等、对环境中的实时状况进行判断，预警监控。

参照图1是根据本发明第一个优选实施例的基于3d深度视觉的监控系统框图。所述基于3d深度视觉的监控系统100包括一图像拍摄单元110、一图像获 取单元120、一3d深度处理单元130、一对象识别单元140、一信息推送单元150、一控制单元160和一输出单元170。

所述图像拍摄单元110用于获取监控环境中的图像信息。根据本发明的一实施例，所述图像拍摄单元110被实施为两个摄像装置111，112，如立体相机等。通过两所述摄像装置111,112相结合获取环境中的图像信息，更具体地，获取立体图像信息。

所述图像获取单元120从所述图像拍摄单元110获取图像信息，以提供后续工作的基础素材。

值得一提的是，在本发明的实施例中，所述图像获取单元120可以以有线或无线的方式从所述图像拍摄单元110获取图像信息。

所述3d深度处理单元130基于所述图像获取单元120获取的图像信息，对图像信息进行处理、深度分析。根据本发明的一实施例，所述3d深度处理单元130可以分析获得监测环境中对象的三维信息、位置等。值得一提的是，所述3d深度处理单元130基于深度视觉原理获取环境中对象的位置和三维信息，相比传统的方式具有更高的精确性。

值得一提的是，在本发明的一实施例中，所述3d深度处理单元130可以包括两个处理子单元，ispprocess1和ispprocess2，参照图2，分别处理两个摄像装置拍摄的图像进行，进而通过3dalgorithm将两个摄像装置的图像信息进行同步，并且分析处理。

值得一提的是，在本发明的一实施例中，所述两个摄像装置111,112均选取为rgb&ir摄像头。也就是说，所述两摄像装置111，112都可以同时接收可以见光和红外光。在监控的过程中，所述两摄像装置111,112分别摄取两种图像信息，即可见光信息和红外光信息，获取的图像信息分别通过所述ispprocess1和ispprocess2进行处理，将rgb信号和ir信号分离，从而得到4路分离的图像信号，分别为：所述摄像装置111的rgb信号、所述摄像装置111的ir信号、所述摄像装置112的rgb信号、所述摄像装置112的ir信号；进一步，所述摄像装置111的ir信号和所述摄像装置112的ir信号同步处理后经所述3dalgorithm得到深度图像，所述摄像装置111的rgb信号和所述摄像装置112的rgb信号经过信号处理后通过一yuv输出，以作为彩色视频和必要时的拍照。

本领域的技术人员应当理解的是，图2所述构架以及相关的图像处理过程说明仅作为举例，来说明本发明的一种实施方式，并不是本发明的限制，在本发明的其他实施例中，还可以有其他不同的实施方式。

所述3d深度处理单元130包括一深度感应模块131，感应检测车辆行驶速度。也就是说，所述深度感应模块131通过获取的图像信息得到对象的行驶速度。相对于现有的车速检测方式，所述深度感应检测模块131安装、使用方便、维护成本低，且检测更加准确。所述深度感应检测模块131基于视觉深度原理检测车速信息，具有更好的抗干扰性，不同于现有技术中的雷达测速、电感线圈或地磁感应等，基于金属物引起的磁通量的变化或者地磁感应等检测车速的方式，当有非车辆的金属通过时，就会产生干扰。

所述对象识别单元140在所述3d深度处理单元130的基础上，进一步对分图像信息进行分析、判断。更具体地，在本发明的一实施例中，所述对象识别单元140识别具体的目标对象，举例地但不限于，识别环境中的道路、车辆、人员，将其进行区分，从而实现智能地识别。值得一提的是，在现有技术中，大部分并不能很好的识别环境中的对象，而在现有的一些方式中，通过高度比对的方式判断对象，且只能区别是路面还是车辆，识别可靠性较差。

在本发明的一实施例中，所述对象识别单元140识别环境中的对象类型，并且识别对象的运动状态，并且判断对象是否出现异常状况，比如判断是否出现交通意外或者是否存在交通堵塞等。举例地但不限于，可以通过热感的方式识别环境的对象类型以及运动状态。

所述信息推送单元150推送信息至所述监控位置，比如监控中心、道路监控岗亭等。更具体地，在本发明的一实施例中，所述信息推送单元150基于所述对象识别单元140识别的结果，将异常情况实时推送至监控位置，并且预警于监控位置，从而提醒监控人员及时做出相应的对策。举例地，当出现异常情况时，如交通事故、路面异常、车辆堵塞、人员失踪等，启动预警提示的闪烁方式或者警报声等，从而可以更加快捷地做出应对策略。所述信息推动单元150自主的推送信息至监控位置，不同于现有技术中，需要人工时时观察视频信息，有任何疏漏都有有可能错过异常状况的发现。因此本发明的基于3d深度视觉的监控系统可以减少人工需求量，减少人工劳动量，提高监控效率。

根据本发明的一实施例，所述基于3d深度视觉的监控系统与道路上的路灯 相结合，结合方式可以是，借助路灯的安装位置、提供的光线、电源等。从而所述监控系统不需要提供额外的安装位置和额外补光装置，能够充分利用路灯提供给的光线拍摄清晰的视频图像。

所述控制单元160控制路灯的工作状态。在本发明的一实施例中，所述控制单元160根据检测环境的状态，控制路灯的工作。举例地，当深夜时，道路上车辆、人员都稀少时，自动降低路灯的亮度，而当天黑或光线状态不佳，且道路上车辆较多时，自动提高路灯的亮度，从而更加合理、充分地利用路灯，减少资源的浪费。

值得一提是，所述基于3d深度视觉的监控系统与路灯相结合，使得有路灯的位置就有监控，从而监控区域覆盖范围更广，相邻路灯、监控之间可以做到无缝衔接，达到全路段实时监控的目的。不同于现有技术中，只能在某些特定位置，比如出入口、关键路段等位置设置监控，监控区域狭窄。

所述输出单元170输出所述监控系统得到深度图像。更具体地，在本发明的一实施例中，所述图像拍摄单元的其中所述摄像装置111和所述摄像装置112接收的红外光，拍摄的图像经所述3d深度处理单元130处理后输出一路深度图像，而所述摄像装置111和所述摄像装置112接收的可见光经过处理分析后得到通常的图像信息，获得的普通图像和深度图像进行同步，并且以彩色图和深度图的方式通过所述输出单元170输出。在一实施例中，所述输出单元为usb3.0输出方式。

参照图4至图6，是根据本发明的第二个优选实施例的基于3d深度视觉的监控路灯。所述监控路灯10包括一光源装置11和一所述监控系统100。所述监控系统100控制所述光源装置11的工作，所述监控系统100借助所述光源装置11工作。

根据本发明的一实施例，所述监控系统100的所述图像拍摄单元110被实施为两个摄像装置111，112，所述两个摄像装置111，112与所述光源装置11相结合安装。两所述摄像装置111，112分别位于所述光源装置11的两侧，且两所述摄像装置111,112的光轴相平行。两所述摄像装置111，112的基线与路面相平行，从而使得所述摄像装置获得稳定、正常的图像信息。两所述摄像装置111,112借助所述光源装置11的安装位置以及光线，从而不需要提供额外的补光装置也可以获得清晰的图像，且可以借助所述光源装置11的安装位置以及电路。也就是 说，所述监控路灯10包括一安装支架，可以同时安装所述光源装置和所述监控系统100。

特别地，在本发明的一实施例中，所述两摄像装置111,112都选取为rgb&ir摄像装置。所述两摄像装置111,112可分别同时获取可见光信息和红外光信息。

参照图5，是根据本发明的一优选实施例的基于3d深度视觉的监控路灯的一安装方式视场角示意图。在这种安装方式中，两所述摄像装置111,112的垂直视场角fov(h)＝60°，水平视场角分别为：fov(v)＝45°，fov(d)＝75°，以标准的四车道公路为例，道路宽度为15m，路灯间距为25m，典型路灯高度15m。在这种情况下，一个监控路灯可以覆盖区域的长度为19m。

参照图6，是根据本发明的一优选实施例的基于3d深度视觉的监控路灯的另一安装方式视场角示意图。在这种安装方式中，两所述摄像装置111,112的垂直视场角fov(h)＝60°，水平视场角分别为：fov(v)＝56°，fov(d)＝94°，以标准的四车道公路为例，道路宽度为15m，路灯间距为25m，典型路灯高度15m。在这种情况下，一个监控路灯可以覆盖区域的长度为25m。由此可以看到，当路灯间距为25m时，这种安装方式中，所述监控路灯10的监控覆盖区域可以覆盖整个中间路段，因此相邻的所述监控路灯10可以达到无缝衔接，达到全路段监控。

值得一提的是，所述监控系统100的所述控制单元160智能控制所述光源装置11的工作状态。所述监控系统100对路面状态进行分析反馈，自动调节所述光源装置11的亮度，合理利用所述光源装置11，减少资源的浪费。

参照图7，是根据本发明的上述优选实施例的基于3d深度视觉的监控方法。所述方法1000。所述监控方法1000包括如下步骤：

(a)通过两路摄像装置采集图像信息；

(b)对图像信息进行深度计算，分析和处理；

(c)反馈分析结果。

在一具体的实施方式中，通过两所述摄像装置111，112采集监控环境中的图像信息，且两路摄像装置同时分别获取红外光信号和可见光信号，所述图像获取单元120以有线或无线的方式获取两路图像信息，并将之传送至所述3d深度处理单元，通过所述3d深度处理单元130得到监控环境中对象的三维信息、位置信息等，所述对象识别单元140区分各对象以及识别对象的状态，判断是否出 现异常情况。所述推送单元150将分析判断的结果推送反馈至监控位置。所述控制单元150根据所述深度处理单元130以及所述对象识别单元140的信息控制路灯的工作。所述输出单元170输出分析结果。

值得一提的是，这种监控中可以获得监控对象的深度、三维信息等，可以智能判断环境中的各种状况，并且反馈信息至监控，从而实现了智能化的识别与监控，不同于现有技术监控方式。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。