一种全景位自适应老师图像分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种全景位自适应老师图像分析方法，用于校园专业视频直播和拍摄。
【背景技术】
[0002]现在教学直播和录制环境当中，需要摄像头跟踪拍摄老师近景图像，老师全景图像，板书图像等多个画面。传统的拍摄方式包括一种是采用人工的方式进行拍摄，而人工拍摄不仅耗时耗力，拍摄效果跟踪个人水平高低而水平不一，并且还会严重的影响到正常的教学流程，干扰老师教学和学生听课；另一种方式是使用红外，超声波等技术进行辅助拍摄，这种方式需要另外添加设备，并且增加了成本和日常维护的难度。
[0003]中国发明专利公开号“103093654A”公开了“一种双摄像机交互式智能跟踪教学系统”，包括图像采集模块、摄像机控制模块、用户界面交互模块、线程交互模块、教师跟踪模块、学生检测模块、学生跟踪模块。在教学过程中，控制主机通过双路图像采集卡实时获取教师与学生摄像机的拍摄图像，通过利用基于图像处理技术的跟踪算法和检测算法的计算结果，选择适当的控制策略，合理安排信号之间的相互切换，并快速灵活准确的实现现场摄像机的摇摆和俯仰、缩放和聚焦等功能，保证教师时刻处于拍摄画面的适当位置，实现了对教师自动跟踪定位、学生全景显示及提问检测和板书时给予特写镜头等功能，从而实现了跟踪抗外界干扰、动作无特定限制、拍摄无专人值守的自动智能跟踪教学系统。该专利公开的技术方案所涉及的硬件模块较多，主要涉及七个模块，引入了需要手动操作的用户界面交互模块和摄像机控制模块，且运用的技术也较为繁琐，需要预设一些数值，例如老师的身高，教室的尺寸，摄像头的位置和角度等非常具体的数据参数，这些都使得产品显得不够智能化，实际运用中会严重影响用户体验。
[0004]因此需要一种全自动，不安装任何第三方辅助摄设备的技术方案，通过图像内容分析出老师的各种动作，在无人工干预的情况下，辅助摄像机进行跟踪拍摄。
【发明内容】
[0005]本发明目的在于提供一种能够解决现有技术中存在的上述问题，结构简单，连接方便的全景位自适应老师图像分析方法。
[0006]本发明目的通过以下技术方案实现:
一种全景位自适应老师图像分析方法，其系统包括嵌入式主机、显示器和一个用于拍摄老师的摄像头，摄像头能够拍摄到老师讲台及黑板所在的整个墙体，嵌入式主机用于分析判断摄像头传来的数据，并通过显示器显示主画面，摄像头拍摄包括老师全景和老师近景，其特征在于嵌入式主机对于摄像头的控制方法如下:
控制一，当人物出现在摄像头中时，进行人物特征分析，找出老师所在位置；
控制二，当完成控制一后，需要将老师和背景画面进行分离，通过背景分离算法，计算出整个讲台区域的背景； 控制三，当完成控制一、二后，将老师和背景进行分离，找出移动的老师，并且摄像头对老师进行锁定；
控制四，判断人物移动速度是否过快，若老师快速移动至近景显示的边缘，则切换为全景;通常情况下人在移动的时候，画面也会跟着转动，这样就会出现人走得太快，而画面的转动没有跟上，人走到画面外以后，就需要切一个全景来过渡一下，这样子就不会出现画面中没有人的情况，同时画面不能转得太快，太快了眼会花，看得不舒服。
[0007]控制五，进一步，判断人物是否从快速移动静止下来，且人物位于摄像头中间，则切换回近景；
控制六，在近景机位下，进一步判断人物是否移动到屏幕下方，如果移动到下方，发送切换全景命令，如果重新回到上方，发送切换近景命令；
控制七，判断画面中是否存在多个人物，如果存在多个人物，选择靠屏幕中间的人物进行跟踪；
控制八，判断画面中是否长期没有人物，如果停留时间超过预设值，则切换到全景位； 控制九，全景下重复检测讲台上是否有老师，有老师则切换到近景。
[0008]作为优选，控制一中的人物特征分析是指，对老师做人物识别，将脸部识别和上半身识别作一个结合，只有两个条件都符合时，才认为老师出现在画面中，且会进行周期性检测，主要是为了增加人物识别的准确性。
[0009]作为优选，控制一中，进一步判断出老师的身高，结合老师身高，进一步调整老师在摄像头中的上下景位。“上下景位”是指，人物在摄像头中上面和下面的显示区域的大小；就是通过上下移动镜头，将人物的头顶始终放到离画面上边源20%左右的距离，这样看起来画面会更舒服。
[0010]作为优选，控制二中的背景分离算法是指，采用背景直方图的方式，将摄像区域分成多个直方图，通过多帧数据对比每个区域的直方图的变化强度，变化强度不断变化为人物，变化强度恒定不变则为背景，整合所有变化强度恒定不变的直方图区域后，来得到整个图片的背景，且会进行周期性检测分析。
[0011]作为优选，控制二中的背景分离算法，每十分钟重新检测分析一次。
[0012]作为优选，控制三中的老师是指在一个场景中移动的物体，而背景是不移动的物体，经老师和背景分离出来了以后，拿到每帧图像和背景相减，就能得到老师所处的位置，判断出老师在背景中的位置。
[0013]作为优选，控制三后，进一步，将摄像头中的所有图像进行切片，找出最大的身体切片，即认为是老师当前位置;最大的身体切片单指老师身体躯干部分的图像。老师在站立不动的时候，检测出来的是一个和人身体一样宽度的目标，当挥动手臂的时候，检测出来的是一个从挥动的手臂前端到整个身体非常宽的目标，这样会影响到定位的准确性，该方法就是为了排除挥动手臂的干扰。
[0014]作为优选，控制六中，屏幕的下方和上方分别指的是屏幕显示区域上60%和下40%的区域，判断老师头顶所在位置如果老师移动到图像的下方，则发送切换全景的命令，因为摄像头在确定人物后，就不会做上下的变化了。如果人物头顶比较低，则说明老师在往学生区域移动，移动到一定值后就认为是下讲台了，下讲台后就切全景。
[0015]作为优选，控制八中，预设值为60秒。
[0016]与现有技术相比，本产品同现有技术相比具有以下优点及效果:本产品为全自动自适应分析方法，不安装任何第三方辅助摄设备的技术方案，通过图像内容分析出老师的各种动作，在无人工干预的情况下，辅助摄像机进行跟踪拍摄。
【附图说明】
[0017]图1是本实施例的程序切换逻辑流程图。
【具体实施方式】
[0018]以下结合具体实施例来说明本发明，下列实施例仅用于说明本发明的技术方案，并不限定本发明的保护范围。
[0019]首先对于实施例中的几个画面做一下说明:
老师近景:近距离拍摄老师画面，老师神态、动作清楚可见;近距离拍摄老师正在书写的板书，板书字迹清楚。
[0020]老师全景:远距离拍摄整个讲台画面。
[0021]摄像头安装在后墙正中间，调整镜头画面，以能拍报出整个讲台为宜，摄像头的画面的上边沿紧贴住黑板的上边沿，这样拍摄出来的画面没有垃圾镜头；
本实施例方法的应用基础:
a)传统的多机位当中老师全景、老师近景、板书画面，拍摄的都是教室前端的画面;这些画面中有很大一部分是重合的，那么就可以只取其中一个大画面，而其它的画面从这些画面当中计算出来，这些画面中还可以分析出老师的各种动作了，并划分区域。
[0022]b)现代摄像机1080的分辨率已经非常普及，得到的图像清楚度非常高，足够图像分析算法进行使用。
[0023]c)算法可以按照预置的方式进行处理，减少了手工拍摄中存在的各种人为因素。
[0024]如图1所示，本实施例的全景位自适应老师图像分析方法，其系统包括嵌入式主机、显示器和一个用于拍摄老师的摄像头，摄像头能够拍摄到老师讲台及黑板所在的整个墙体，嵌入式主机用于分析判断摄像头传来的数据，并通过显示器显示主画