专利名称：一种运动目标三维立体定位系统及方法
技术领域：
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种运动目标坐标检测系统，尤其涉及一种运动目标三维立体定位系统；同时，本发明还涉及一种运动目标三维立体定位方法。
背景技术：
现有对运动目标检测的技术采用单一摄像机，仅能获得目标中心点在摄像机投影平面的二维信息以及目标在投影平面上的大小，无法确定目标相对于摄像机的距离信息(深度信息)和实际尺寸(三维坐标)，检测出的目标信息实际是目标在摄像机投影面的二维信息，而非三维空间中目标本身。
由于单摄像机画面中将实际三维信息变成二维信息，无法确定目标实际尺寸大小，从而无法实现与实际空间位置信息进行比较判断。有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的运动目标位置检测系统，以便检测到运动目标的三维坐标。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种运动目标三维立体定位系统，可检测到运动目标的三维坐标，提高检测精确度。此外，本发明还提供一种运动目标三维立体定位方法，可检测到运动目标的三维坐标，提闻检测精确度。为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案一种运动目标三维立体定位系统，所述系统包括第一图像获取单元、第二图像获取单元、运动目标检测单元、运动目标分割单元、多目标提取单元、三维信息融合单元；所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频息;所述运动目标检测单元连接第一图像获取单元、第二图像获取单元，检测第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元对该运动目标进行分割；所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理；若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域；所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标；所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。一种运动目标三维立体定位系统，所述系统包括第一图像获取单元、第二图像获取单元、运动目标检测单元、运动目标分割单元、多目标提取单元、三维信息融合单元；所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频息;
所述运动目标检测单元连接第一图像获取单元、第二图像获取单元，检测第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元对该运动目标进行分割；所述多目标提取单元合并提取完整的运动区域，获得各个运动区域在投影平面内的相应二维投影坐标；所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。作为本发明的一种优选方案，所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理；若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域；作为本发明的一种优选方案，所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标。一种上述运动目标三维立体定位系统的定位方法，所述方法包括如下步骤步骤SI、所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息；步骤S2、所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理；
若判断存在包含异常或运动目标的区域，则运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域；步骤S3、所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标；步骤S4、所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。 一种上述运动目标三维立体定位系统的定位方法，所述方法包括如下步骤步骤SI、所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息；步骤S2、所述运动目标检测单元连接第一图像获取单元、第二图像获取单元，检测第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元对该运动目标进行分割；步骤S3、所述多目标提取单元合并提取完整的运动区域，获得各个运动区域在投影平面内的相应二维投影坐标；步骤S4、所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。作为本发明的一种优选方案，所述步骤S2具体包括所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理；若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域；作为本发明的一种优选方案，步骤S3具体包括所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标。本发明的有益效果在于本发明提出的运动目标三维立体定位系统及方法，可检测到运动目标的三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位，获取其实际空间位置信息，提高检测精确度。
图I为本发明运动目标三维立体定位系统的组成示意图。图2为本发明运动目标三维立体定位方法的流程图。
具体实施例方式下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。实施例一请参阅图1，本发明揭示了一种运动目标三维立体定位系统，所 述系统包括第一图像获取单元21、第二图像获取单元22、运动目标检测单元11、运动目标分割单元12、多目标提取单元13、三维信息融合单元14。其中，运动目标检测单元11、运动目标分割单元12、多目标提取单元13、三维信息融合单元14可以设置于一服务器10中，第一图像获取单元21、第二图像获取单元22分别连接该服务器，可以有限连接、可以通过有线网络连接、也可以通过无线网络连接。所述第一图像获取单元21、第二图像获取单元22用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息。第一图像获取单元21、第二图像获取单元22可以为两部相邻设置的摄像机，镜头覆盖面几乎相同。所述运动目标检测单元11连接第一图像获取单元21、第二图像获取单元22，检测第一图像获取单元21、第二图像获取单元22获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元12对该运动目标进行分割。具体地，所述运动目标检测单元11分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理。若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元12将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域。所述多目标提取单元13对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标。所述三维信息融合单元14用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位，同时可以得到各运动目标的实际大小尺寸。各运动目标实际大小尺寸的计算方法为分别获取组成运动目标轮廓中各像素的三维坐标，根据运动目标轮廓中各像素的三维坐标得到运动目标的实际大小尺寸。
以上介绍了本发明运动目标三维立体定位系统的组成，本发明在揭示上述系统的同时，还揭示一种上述运动目标三维立体定位系统的定位方法；请参阅图2，所述方法包括如下步骤步骤SI视频信息获取步骤。所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息。通常，获取的是视频信息，当然，也可以分别获取短时间间隔的图像信息。步骤S2运动目标检测及分割步骤。所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理； 若判断存在包含异常或运动目标的区域，则运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域；步骤S3多目标提取步骤。所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标；步骤S4三维信息融合步骤。所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位，同时可以得到各运动目标的实际大小尺寸。各运动目标实际大小尺寸的计算方法为分别获取组成运动目标轮廓中各像素的三维坐标，根据运动目标轮廓中各像素的三维坐标得到运动目标的实际大小尺寸。综上所述，本发明提出的运动目标三维立体定位系统及方法，可检测到运动目标的三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位，获取其实际空间位置信息，提高检测精确度。这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。
权利要求
1.一种运动目标三维立体定位系统，其特征在于，所述系统包括第一图像获取单元、第二图像获取单元、运动目标检测单元、运动目标分割单元、多目标提取单元、三维信息融合单元； 所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息； 所述运动目标检测单元连接第一图像获取单元、第二图像获取单元，检测第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元对该运动目标进行分割； 所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理； 若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域； 所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标； 所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。
2.一种运动目标三维立体定位系统，其特征在于，所述系统包括第一图像获取单元、第二图像获取单元、运动目标检测单元、运动目标分割单元、多目标提取单元、三维信息融合单元； 所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息； 所述运动目标检测单元连接第一图像获取单元、第二图像获取单元，检测第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元对该运动目标进行分割； 所述多目标提取单元合并提取完整的运动区域，获得各个运动区域在投影平面内的相应二维投影坐标； 所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。
3.根据权利要求2所述的运动目标三维立体定位系统，其特征在于 所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理； 若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域。
4.根据权利要求2所述的运动目标三维立体定位系统，其特征在于 所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标。
5.一种权利要求I所述运动目标三维立体定位系统的定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤 步骤SI、所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图 像或视频信息； 步骤S2、所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理； 若判断存在包含异常或运动目标的区域，则运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域； 步骤S3、所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标； 步骤S4、所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。
6.一种权利要求2所述运动目标三维立体定位系统的定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤 步骤SI、所述第一图像获取单元、第二图像获取单元用以分别获取设定监控区域的图像或视频信息； 步骤S2、所述运动目标检测单元连接第一图像获取单元、第二图像获取单元，检测第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息判断是否有运动目标；若存在运动目标，运动目标分割单元对该运动目标进行分割； 步骤S3、所述多目标提取单元合并提取完整的运动区域，获得各个运动区域在投影平面内的相应二维投影坐标； 步骤S4、所述三维信息融合单元用以将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系；采用目标三维信息融合算法计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位。
7.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于 所述步骤S2具体包括所述运动目标检测单元分别对第一图像获取单元、第二图像获取单元获取的图像或视频信息进行检测，检测方法为从第一图像获取单元/第二图像获取单元获取的灰度图像序列中选取设定时间间隔内的两帧，将当前帧与前一帧图像进行帧间差分运算；将生成的灰度差分图像进行二值化处理；·· 若判断存在包含异常或运动目标的区域，运动目标分割单元将该区域中的各像素点做标记，并去除孤立点噪声；而后通过尺寸滤波器去除小区域或运动干扰噪声；所述运动目标分割单元从二值图像中分割出包含异常或运动目标的区域作为投影图像中相应目标的运动区域。
8.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于 步骤S3具体包括所述多目标提取单元对分割出来的运动区域采用区域生长算法，对生成的独立矩形区域采用自适应吸引域合并算法；根据最终生成的各个矩形位置次序与大小标定并映射各个运动目标，各个矩形的边长与第一图像获取单元/第二图像获取单元的镜头缩放倍数成反比；计算所标定目标在相应投影平面内的二维信息即可获得各个运动目标的二维投影坐标。
全文摘要
本发明揭示了一种运动目标三维立体定位系统及方法，所述系统包括第一图像获取单元、第二图像获取单元、运动目标检测单元、运动目标分割单元、多目标提取单元、三维信息融合单元；运动目标检测单元检测第一/二图像获取单元获取的视频信息判断是否有运动目标，若存在，则对该运动目标进行分割；多目标提取单元合并提取完整的运动区域，获得各个运动区域在投影平面内的相应二维投影坐标；三维信息融合单元将第一图像获取单元中的投影目标与第二图像获取单元中的投影目标建立一一对应的关系，计算出各个运动目标在监控场景中的立体三维坐标。本发明可检测到运动目标的三维坐标，从而对各运动目标进行三维立体定位，提高检测精确度。
文档编号G01B11/00GK102901446SQ20121036646
公开日2013年1月30日 申请日期2012年9月27日 优先权日2012年9月27日
发明者孟蜀锴, 陈进友 申请人:无锡天授信息科技有限公司