目标监控方法、目标监控装置及摄像机与流程

本发明涉及安防监控技术领域，尤其是涉及一种目标监控方法、目标监控装置及摄像机。

背景技术：

随着“平安城市”系统建设的快速发展，对视频监控摄像机的需求急剧增加。传统安防监控领域通常采用ptz(pantiltzoom，平移倾斜变焦)摄像机进行视频监控，ptz摄像机带有云台功能，可以实现云台全方位(左右/上下)移动及镜头变倍、变焦控制。

在各个安防应用场景中，ptz摄像机的控制通常是由后端操作人员根据ptz摄像机传送的视频文件通过控制台来手动完成，以实现对特定监控目标的特写监控及跟踪，当操作人员发现监控跟踪的目标确实为警戒目标时会采取相应行动，例如报警等。但是人是会疲劳的，会因为注意力不集中而出现漏防问题。另外由于传送视频文件时存在一定的时间差，因此人工控制ptz摄像机进行目标监控时存在实时性差的问题。

综上可知，现有的目标监控方法存在浪费人力成本、实时性差、容易出现漏防的技术问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种目标监控方法、目标监控装置及摄像机，以降低目标监控过程中的成本投入，提升目标监控的时效性和可靠性。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标监控方法，所述方法应用于摄像机，包括：

获取所述摄像机的摄像头采集的当前帧图像；

对所述当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象；

根据所述当前布控目标从获取到的所述疑似对象中确定所述当前帧图像中的待监控目标；

控制所述摄像头对所述待监控目标进行跟踪拍摄，得到所述待监控目标的特写图像；

根据所述当前布控目标的特征对所述特写图像进行特征识别，判断所述待监控目标是否属于所述当前布控目标；

如果是，则将所述待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控所述监控目标。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述对所述当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象，包括：

根据预设分类规则对所述当前帧图像内的对象进行分类，所述预设分类规则包括将对象按照人物、车辆和动物分类；

从分类后的所述对象中提取所述当前布控目标对应类别的疑似对象。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述当前布控目标从获取到的所述疑似对象中确定所述当前帧图像中的待监控目标，包括：

根据所述当前布控目标，采用视频结构化算法确定所述疑似对象的相似度；

将相似度最高的所述疑似对象确定为所述待监控目标。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述控制所述摄像头对所述待监控目标进行跟踪拍摄，得到所述待监控目标的特写图像，包括：

调整所述摄像头的焦距，并采用目标跟踪算法和图像补偿算法确定所述待监控目标在跟踪拍摄的视频图像中的位置，根据所述位置采用云台控制算法控制所述摄像头的转动角度和转动速度，得到所述待监控目标的特写图像。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述根据所述当前布控目标的特征对所述特写图像进行特征识别，判断所述待监控目标是否属于所述当前布控目标，包括：

提取所述特写图像中的所述待监控目标的特征；

将所述待监控目标的特征与所述当前布控目标的特征进行对比，得到对比结果；

根据所述对比结果，判断所述待监控目标是否属于所述当前布控目标。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

当判断所述待监控目标为所述当前布控目标时，发送报警信息至监控终端。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

当接收到监控终端发送的警戒目标信息时，将所述警戒目标信息中的对象确定为所述当前布控目标。

第二方面，本发明实施例还提供一种目标监控装置，包括：

图像获取模块，用于获取所述摄像机的摄像头采集的当前帧图像；

对象获取模块，用于对所述当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象；

目标确定模块，用于根据所述当前布控目标从获取到的所述疑似对象中确定所述当前帧图像中的待监控目标；

跟踪拍摄模块，用于控制所述摄像头对所述待监控目标进行跟踪拍摄，得到所述待监控目标的特写图像；

判断模块，用于根据所述当前布控目标的特征对所述特写图像进行特征识别，判断所述待监控目标是否属于所述当前布控目标；

监控模块，用于当所述判断模块的判断结果为是时，将所述待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控所述监控目标。

第三方面，本发明实施例还提供一种摄像机，包括云台、与所述云台连接的云台电机、设置在所述云台上的摄像头、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；

所述云台电机、所述摄像头分别与所述处理器电连接，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤，其中，所述处理器通过控制所述云台电机带动所述摄像头转动。

第四方面，本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行第一方面所述方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例中，目标监控方法应用于摄像机，包括：获取摄像机的摄像头采集的当前帧图像；对当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象；根据当前布控目标从获取到的疑似对象中确定当前帧图像中的待监控目标；控制该摄像头对待监控目标进行跟踪拍摄，得到待监控目标的特写图像；根据当前布控目标的特征对该特写图像进行特征识别，判断待监控目标是否属于当前布控目标；如果是，则将待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控该监控目标。应用该目标监控方法时，可以从摄像机的摄像头采集的当前帧图像中自动筛选出待监控目标，并自动判断该待监控目标是否属于当前布控目标，因此不依赖后端控制平台，节约了人力成本，且不容易出现漏防问题。同时，由于该方法应用于摄像机，直接在摄像机端处理该摄像机采集的视频文件，不再需要传送视频文件至后端处理，因此实时性强。综上可知，本发明实施例提供的目标监控方法、目标监控装置及摄像机降低了目标监控过程中的成本投入，并提升了目标监控的时效性和可靠性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。

图1为本发明实施例提供的目标监控方法的第一种流程示意图；

图2为本发明实施例提供的目标监控方法的第二种流程示意图；

图3为本发明实施例提供的目标监控方法的第三种流程示意图；

图4为本发明实施例提供的目标监控装置的模块组成示意图；

图5为本发明实施例提供的摄像机的结构示意图。

图标：

10-图像获取模块；20-对象获取模块；30-目标确定模块；40-跟踪拍摄模块；50-判断模块；60-监控模块；100-云台；200-云台电机；300-摄像头；400-处理器；500-存储器；600-总线；700-通信接口。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前通常根据摄像机传送的视频文件，采用人工控制ptz摄像机进行目标监控，因此存在浪费人力成本、实时性差、容易出现漏防的技术问题。基于此，本发明实施例提供的一种目标监控方法、目标监控装置及摄像机，节约了人力成本，且不容易出现漏防问题；直接在摄像机端处理该摄像机采集的视频文件，实时性强。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种目标监控方法进行详细介绍。

实施例一：

本发明实施例提供的目标监控方法应用于摄像机，该摄像机可以安装在各个视频监控场所，例如银行、商场、车站和交通路口等公共场所，以及个人家庭等私人场所，下面以监控交通路口为例进行说明。

一般交通路口都安装有摄像机，用于违章拍照，或者用于录像，为公安机关打击街面犯罪提供证据和线索。本发明实施例所采用的摄像机的摄像头应具有变焦锁定功能，且该摄像头可以在各个方向上转动以跟踪目标，该摄像机可以但不限制为ptz摄像机。同时该摄像机内预存储有布控目标，该布控目标可以为多个，例如多个人物、多辆车等，当进行监控时，可以根据实际需要将某一类别的布控目标作为当前布控目标。

图1为本发明实施例提供的目标监控方法的第一种流程示意图，如图1所示，该方法包括以下几个步骤：

步骤s101，获取摄像机的摄像头采集的当前帧图像。

具体地，上述摄像机的摄像头实时拍摄交通路口的视频文件，获取该视频文件，并对该视频文件进行解码，可以得到当前帧图像。

步骤s102，对当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象。

当前帧图像内可能存在一个或多个对象，这里的对象不考虑固定物体，首先粗选出与当前布控目标相同类别的对象，即疑似对象。具体地，根据预设分类规则对当前帧图像内的对象进行分类，该预设分类规则包括将对象按照人物、车辆和动物分类，从分类后的对象中提取当前布控目标对应类别的疑似对象。例如，若当前布控目标为行人，则将当前帧图像内各个行人作为疑似对象；若当前布控目标为小汽车，则将当前帧图像内各个小汽车作为疑似对象。这里对具体的执行算法不作限制。

通常视频图像中较小且移动缓慢的对象不容易被侦测到，优选地，步骤s102采用基于深度神经网络的视频结构化算法执行，该算法负责全景视频图像中的对象的分析，能够识别出多类对象，包括行人、自行车、摩托车、小汽车、三轮车、巴士、面包车和卡车等，能够实现对具有分类属性的对象的精确检测。该算法可以精确标定当前帧图像中的对象的类别，为待监控目标的自动选定和跟踪提供了预先保障。进一步地，为了提升处理效率，该视频结构化算法存储在嵌入式处理芯片中，该芯片设置在摄像机内。采用嵌入式的视频结构化算法，处理速度快，效率高。

步骤s103，根据当前布控目标从获取到的疑似对象中确定当前帧图像中的待监控目标。

具体地，提取疑似对象的特征，并与当前布控目标的特征进行对比，将相似度最高的疑似对象确定为待监控目标。当前布控目标可以为多个，疑似对象也可以为多个，这里需要确定每个疑似对象与每个当前布控目标的相似度，并将其中相似度最高的疑似对象确定为待监控目标。这里对具体的执行算法不作限制。

表1为疑似对象与当前布控目标的相似度结果示意表格，表1中的任何具体值仅仅是示例性的，而不是作为限制。如表1所示，疑似对象包括a、b、c，当前布控目标包括x、y，其中c与x的相似度最高，为50％，则将c确定为待监控目标。

表1

优选地，根据当前布控目标，采用视频结构化算法确定上述疑似对象的相似度，将相似度最高的疑似对象确定为待监控目标。该视频结构化算法与步骤s102中的算法相同，这里不再赘述。

步骤s104，控制上述摄像头对待监控目标进行跟踪拍摄，得到该待监控目标的特写图像。

由于布控场景中，在全景监控时待监控目标在当前帧图像中所占像素都较少，难以根据当前帧图像来判定待监控目标是否属于当前布控目标。因此，需要对待监控目标进行特写跟踪。

具体地，调整摄像头的焦距，并采用目标跟踪算法和图像补偿算法确定待监控目标在跟踪拍摄的视频图像中的位置，根据该位置采用云台控制算法控制该摄像头的转动角度和转动速度，得到待监控目标的特写图像。其中，目标跟踪算法负责确定待监控目标在视频图像中的位置；图像补偿算法可以防止摄像机的运动和抖动给目标跟踪算法带来影响；云台控制算法可以实现对云台电机的控制，使云台能够根据目标跟踪算法给出的位置进行相应角度、角速度、角加速度的控制，对待监控目标实现实时跟踪。

目标跟踪算法包括：帧差法、kinect视频追踪算法、mineshift目标跟踪算法、kalman滤波算法、oab(onlineadaptiveboostingtracking，在线自适应增强)跟踪算法、ivt(incrementallearningforrobustvisualtracing，增量式学习)跟踪算法、mil(multipleinstancelearning，多示例学习)跟踪算法、ct(fastcompressivetracking，高速压缩)跟踪算法、tld(tracking-learning-detection)、struck跟踪算法等。这里对具体的目标跟踪算法、图像补偿算法和云台控制算法不作限制。

在一个实施例中，上述摄像机为ptz摄像机，其摄像头设置在云台上，通过云台控制算法控制云台的转动角度和转动速度来控制摄像头的转动角度和转动速度。ptz摄像机具有变焦功能，可以通过拉近镜头实现对待监控目标进行特写跟踪，使待监控目标在视频图像中占据足够的像素数量，有利于目标跟踪算法的实际应用，能最大限度地优化目标跟踪算法。在跟踪过程中，实时调节摄像头的转动角度和焦距，以使待监控目标保持在摄像头拍摄的视频图像的中央并占据大部分图像而实现特写。

步骤s105，根据当前布控目标的特征对上述特写图像进行特征识别，判断待监控目标是否属于该当前布控目标。

具体地，提取特写图像中的待监控目标的特征，将待监控目标的特征与当前布控目标的特征进行对比，得到对比结果，根据该对比结果，判断待监控目标是否属于该当前布控目标。

进一步地，可以采用多种目标识别算法执行步骤s105，例如人脸识别算法、车脸识别算法、车尾识别算法等，得到待监控目标与当前布控目标的匹配度，从而精确判断待监控目标是否属于该当前布控目标。上述对比结果包括该匹配度，根据该匹配度与预设的匹配阈值之间的大小关系来判断待监控目标是否属于该当前布控目标，其中，匹配阈值可以根据实际需要设置。若该匹配度大于预设的匹配阈值，则判断待监控目标属于该当前布控目标，反之则判断待监控目标不属于该当前布控目标。

例如，预设的匹配阈值为0.7，若待监控目标c与当前布控目标x或y的匹配度大于0.7，则判断待监控目标c属于该当前布控目标；若待监控目标c与当前布控目标x、y的匹配度均小于等于0.7，则判断待监控目标c不属于该当前布控目标。

若判断结果为是，则执行步骤s106；若判断结果为否，则控制摄像头变焦至全景模式，重新执行上述步骤s101。

步骤s106，如果是，则将上述待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控该监控目标。

当判断待监控目标属于该当前布控目标时，确定该待监控目标为监控目标，并采用目标跟踪算法、图像补偿算法和云台控制算法继续跟踪监控该监控目标。

本发明实施例提供的目标监控方法不依赖后端控制平台，应用该方法的处理器具有高效的本地视频处理能力，机动性强，带宽占据量少，跟踪识别效果好。

本发明实施例中，目标监控方法应用于摄像机，包括：获取摄像机的摄像头采集的当前帧图像；对当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象；根据当前布控目标从获取到的疑似对象中确定当前帧图像中的待监控目标；控制该摄像头对待监控目标进行跟踪拍摄，得到待监控目标的特写图像；根据当前布控目标的特征对该特写图像进行特征识别，判断待监控目标是否属于当前布控目标；如果是，则将待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控该监控目标。应用该目标监控方法时，可以从摄像机的摄像头采集的当前帧图像中自动筛选出待监控目标，并自动判断该待监控目标是否属于当前布控目标，因此不依赖后端控制平台，节约了人力成本，且不容易出现漏防问题。同时，由于该方法应用于摄像机，直接在摄像机端处理该摄像机采集的视频文件，不再需要传送视频文件至后端处理，因此实时性强。综上可知，本发明实施例提供的目标监控方法降低了目标监控过程中的成本投入，并提升了目标监控的时效性和可靠性。

为了加快监控人员对布控目标的处理速度，提高处理效率，当判断待监控目标为当前布控目标时，发送报警信息至监控终端。监控终端包括手机、电脑、平板电脑等，监控人员可以通过监控终端及时接收到报警信息，从而便于及时抓捕监控到的布控目标。

图2为本发明实施例提供的目标监控方法的第二种流程示意图，如图2所示，该目标监控方法包括以下几个步骤：

步骤s201，当接收到监控终端发送的警戒目标信息时，将警戒目标信息中的对象确定为当前布控目标。

考虑到当发现某一布控目标已至指定范围时，监控终端会向该指定范围内的摄像机发送警戒目标信息，基于此，当接收到监控终端发送的警戒目标信息时，将警戒目标信息中的对象确定为当前布控目标，从而可以提高对该布控目标的监控效率。

步骤s202，获取摄像机的摄像头采集的当前帧图像。

步骤s203，对当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象。

步骤s204，根据当前布控目标从获取到的疑似对象中确定当前帧图像中的待监控目标。

步骤s205，控制上述摄像头对待监控目标进行跟踪拍摄，得到该待监控目标的特写图像。

步骤s206，根据当前布控目标的特征对上述特写图像进行特征识别，判断待监控目标是否属于该当前布控目标。

步骤s207，如果是，则将上述待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控该监控目标。

步骤s202至步骤s207分别与步骤s101至步骤s106相同，这里不再赘述。

图3为本发明实施例提供的目标监控方法的第三种流程示意图，如图3所示，在一个实施例中，该方法包括以下几个步骤：

步骤s301，获取当前帧图像。

步骤s302，采用视频结构化算法进行分类识别。

步骤s303，确定待监控目标。

步骤s304，对待监控目标进行跟踪，调整摄像头的焦距和转动，获取该待监控目标的特写图像。

步骤s305，判断待监控目标与布控目标是否匹配。

若是，则执行步骤s306；若否，则变焦至全景图像，重新执行步骤s301。

步骤s306，发送报警信息至监控终端。

步骤s307，继续跟踪。

图3中的各个步骤与前述方法的内容相同，这里不再赘述。

在实施例一种示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。

实施例二：

图4为本发明实施例提供的目标监控装置的模块组成示意图，如图4所示，该目标监控装置包括：

图像获取模块10，用于获取摄像机的摄像头采集的当前帧图像；

对象获取模块20，用于对当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象；

目标确定模块30，用于根据当前布控目标从获取到的疑似对象中确定当前帧图像中的待监控目标；

跟踪拍摄模块40，用于控制摄像头对待监控目标进行跟踪拍摄，得到该待监控目标的特写图像；

判断模块50，用于根据当前布控目标的特征对特写图像进行特征识别，判断待监控目标是否属于当前布控目标；

监控模块60，用于当判断模块50的判断结果为是时，将待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控该监控目标。

本发明实施例中，图像获取模块10获取摄像机的摄像头采集的当前帧图像；对象获取模块20对当前帧图像内的对象进行分类，获取当前布控目标对应类别的疑似对象；目标确定模块30根据当前布控目标从获取到的疑似对象中确定当前帧图像中的待监控目标；跟踪拍摄模块40控制该摄像头对待监控目标进行跟踪拍摄，得到待监控目标的特写图像；判断模块50根据当前布控目标的特征对该特写图像进行特征识别，判断待监控目标是否属于当前布控目标；如果是，则监控模块60将待监控目标确定为监控目标，并跟踪监控该监控目标。该目标监控装置可以从摄像机的摄像头采集的当前帧图像中自动筛选出待监控目标，并自动判断该待监控目标是否属于当前布控目标，因此不依赖后端控制平台，节约了人力成本，且不容易出现漏防问题。同时，由于该装置应用于摄像机，直接在摄像机端处理该摄像机采集的视频文件，不再需要传送视频文件至后端处理，因此实时性强。综上可知，本发明实施例提供的目标监控装置降低了目标监控过程中的成本投入，并提升了目标监控的时效性和可靠性。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

实施例三：

图5为本发明实施例提供的摄像机的结构示意图，参见图5，本发明实施例还提供一种摄像机，包括：云台100、与云台100连接的云台电机200、设置在云台100上的摄像头300、存储器500、处理器400及存储在存储器500上并可在处理器400上运行的计算机程序。云台电机200、摄像头300分别与处理器400电连接，处理器400执行该计算机程序时实现上述实施例一的方法的步骤，其中，处理器400通过控制云台电机200带动摄像头300转动。

优选地，存储器500、处理器400集成在嵌入式处理芯片内。

上述摄像机还包括总线600和通信接口700，处理器400、通信接口700和存储器500通过总线600连接。

其中，存储器500可能包含高速随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口700(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线600可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。总线600可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器500用于存储计算机程序，所述处理器400在接收到执行指令后，执行所述计算机程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器400中，或者由处理器400实现。

处理器400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器400可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器500，处理器400读取存储器500中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的摄像机的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例提供的目标监控装置及摄像机，与上述实施例提供的目标监控方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

实施例四：

本发明实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和摄像机，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。