一种视频监控方法及视频监控服务器的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种视频监控方法及视频监控服务器。【背景技术】
[0002] 随着视频技术的快速发展，多摄像机监控也得到了广泛的应用，由于监控的区域 不断增大，考虑到经济因素以及避免不必要的浪费，对监控区域提供饱和的摄像机显然不 太可能，因此非重叠区域的多摄像机监控技术也得到了越来越多的运用。视频监控系统主 要由两个部分组成：1、相机内的跟踪，这方面的技术目前比较成熟，简单来说就是在单个摄 像机视域内对运动目标进行跟踪；2、相机间的跟踪，即在多个摄像机视域之间进行跟踪目 标的传递，相机间的跟踪又可以分为重叠视域间的相机跟踪和非重叠视域间的相机跟踪， 目前相机内跟踪的研宄主要关注于背景建模、前景监测、阴影去除、遮挡处理等问题上，并 且已经取得了较好的研宄成果，这些关键问题也是相机间跟踪的研宄基础，相机间的跟踪 技术则难度较大，不同的摄像机由于规格不同，成像角度的差异和成像质量的不一，同一个 运动目标在不同摄像机的外观特征存在差异，不具有连续性，而且，对于非重叠视域的相机 间的跟踪，多个摄像机间存在视域盲区，运动目标在这些区域的运动并没有摄像机监控，其 运动的情况不可知，大大增加了跟踪的难度，非重叠多摄像机间的跟踪问题不同于单摄像 机和重叠视域多摄像机间的跟踪问题，在非重叠视域中，目标的出现在时空中都是离散的， 这使得跟踪变得十分困难。
[0003] 目前非重叠视域多摄像机监控网络中目标跟踪问题的研宄主要集中在不同摄像 机中目标的匹配，现有的匹配方法大多采用的是颜色和形状特征，Motamed和Wallart通过 目标的归一化颜色直方图和3D尺寸信息共同实现了高速公路上汽车的匹配，需要事先对 摄像机进行标定，Arth等人提出一种基于PCA-SIFT和词汇树的车辆"指纹"，满足低带宽 监控网络的数据传输，在建立"指纹"时需要大量的车辆图像数据做参考，Cheng和Madden 等人研宄室内监控环境中的行人的匹配跟踪，他们建立了一种主颜色光谱直方图表示模 型MCSHR来构建表现模型，行人在运动的过程中，潜意识会受到周围环境的影响，这些影响 的宏观体现为某些力的作用，例如，在行走的过程中我们会不自觉的规避行人、墙壁、障碍 物等，这些对我们体现为排斥力；在行走的过程中，同样我们会不自觉的受到某些东西的 吸引，比如出口、休息座椅、商店等，这些对我们体现为吸引力，吸引力和排斥力统称为社会 力，Helbing和Molnar于1995年提出了社会力模型。
[0004] 现有的一种视频监控方法为：从摄像机监视的目标数据中提取出目标的外观特征 和时空特征，并且综合利用摄像机间的拓扑关系建立目标在摄像机间转移的时空约束，最 后利用合适的关联算法对不同的摄像机中的目标进行特征匹配，得到目标在不同摄像机间 的对应关系，进而完成目标在相机间的跟踪。
[0005] 但是，该方法基于外观特征和时空特征，摄像机的质量和外界因素直接影响到目 标的外观特征的提取，从而使得摄像机对目标的匹配准确率低。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例提供了一种视频监控方法及视频监控服务器，用于根据第一目标的 预测运动轨迹和第二目标的平滑运动轨迹判断第一目标与第二目标的对应关系，实现目标 在多监控设备间的跟踪，提高了目标跟踪时匹配的准确率。
[0007] 有鉴于此，本发明第一方面提高一种视频监控方法，包括：
[0008] 当处于第一监控设备范围内的第一目标离开所述第一监控设备的范围时，视频监 控服务器根据所述第一监控设备发送的第一目标的数据获得所述第一目标的预测运动轨 迹；
[0009] 所述视频监控服务器根据接收到的第二监控设备发送的第二目标的数据获得第 二目标的平滑运动轨迹；
[0010] 所述视频监控服务器判断所述第二目标的平滑运动轨迹与所述第一目标的预测 运动轨迹中的任一轨迹是否相匹配；
[0011] 若是，则所述视频监控服务器确定所述第二目标为所述第一目标。
[0012] 结合本发明第一方面，本发明第一方面第一实施方式中，所述视频监控服务器根 据所述第一监控设备发送的第一目标的数据获得所述第一目标的预测运动轨迹包括：
[0013] 所述视频监控服务器接收所述第一监控设备发送的第一目标的数据；
[0014] 所述视频监控服务器解析所述第一目标的数据获得所述第一目标的运动信息；
[0015] 所述视频监控服务器运用基于兴趣点的社会力模型，并结合所述第一目标的运动 信息获得所述第一目标的预测运动轨迹。
[0016] 结合本发明第一方面，本发明第一方面第二实施方式中，所述方法还包括：
[0017] 所述视频监控服务器根据所述第一目标的数据获得所述第一目标的区域MC特 征。
[0018] 结合本发明第一方面，本发明第一方面第三实施方式中，所述方法还包括：
[0019] 若所述第二目标的平滑运动轨迹与所述第一目标的预测运动轨迹中的任一轨迹 都不匹配，则所述视频监控服务器接收第三目标的数据。
[0020] 结合本发明第一方面第二实施方式或本发明第一方面第三实施方式，本发明第一 方面第四实施方式中，所述视频监控服务器确定所述第二目标为第一目标之后还包括：
[0021] 所述视频监控服务器根据所述第二目标的数据获取所述第二目标的区域MC特 征；
[0022] 所述视频监控服务器判断所述第一目标的区域MC特征和所述第二目标的区域MC 特征是否相同；
[0023] 若是，则所述视频监控服务器确定所述第二目标为所述第一目标；
[0024] 若否，则所述视频监控服务器接收第三目标的数据。
[0025] 本发明第二方面提供一种视频监控服务器，包括：
[0026] 第一获取模块，用于当处于第一监控设备范围内的第一目标离开所述第一监控设 备的范围时，根据所述第一监控设备发送的第一目标的数据获得所述第一目标的预测运动 轨迹；
[0027] 第二获取模块，用于根据接收到的第二监控设备发送的第二目标的数据获得第二 目标的平滑运动轨迹；
[0028] 第一判断模块，用于判断所述第二目标的平滑运动轨迹与所述第一目标的预测运 动轨迹中的任一轨迹是否相匹配；
[0029] 第一确定模块，用于当所述第二目标的平滑运动轨迹与所述第一目标的预测运动 轨迹中的一个轨迹相匹配时，确定所述第二目标为所述第一目标。
[0030] 结合本发明第二方面，本发明第二方面第一实施方式中，所述第一获取模块包 括：
[0031] 接收单元，用于接收所述第一监控设备发送的第一目标的数据；
[0032] 解析单元，用于解析所述第一目标的数据获得所述第一目标的运动信息；
[0033] 获取单元，用于运用基于兴趣点的社会力模型，并结合所述第一目标的运动信息 获得所述第一目标的预测运动轨迹。
[0034] 结合本发明第二方面，本发明第二方面第二实施方式中，还包括：
[0035] 第三获取模块，用于根据所述第一目标的数据获得所述第一目标的区域MC特征。
[0036] 结合本发明第二方面，本发明第二方面第三实施方式中，还包括：
[0037] 第一接收模块，用于当所述第二目标的平滑运动轨迹与所述第一目标的预测运动 轨迹中的任一轨迹都不匹配时，接收第三目标的数据。
[0038] 结合本发明第二方面第二实施方式或本发明第二方面第三实施方式，本发明第二 方面第四实施方式中，还包括：
[0039] 第四获取模块，用于根据所述第二目标的数据获取所述第二目标的区域MC特征；
[0040] 第二判断模块，用于判断所述第一目标的区域MC特征和所述第二目标的区域MC 特征是否相同；
[0041] 第二确定模块，用于当所述第一目标的区域MC特征和所述第二目标的区域MC特 征相同时，确定所述第二目标为所述第一目标；
[0042] 第二接收模块，用于当所述第一目标的区域MC特征和所述第二目标的区域MC特 征不相同时，接收第三目标的数据。
[0043] 从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
[0044] 当处于第一监控设备范围内的第一目标离开第一监控设备的范