CN103096032B - 一种全景监控系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种全景监控系统及方法，其中，该系统包括：监控中心和与所述监控中心相连接的多个摄像头，其特征在于，所述监控中心包括：视频采集设备，被配置成接收来自所述多个摄像头的视频数据；数字图片采集设备，被配置成从数字图片源接收图片数据；区域划分和编码设备，被配置成对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码；以及视频叠加设备，与所述视频采集设备和所述数字图片采集设备相连接，该视频叠加设备被配置成根据所述编码将所述监控区域中对应于所述编码的瓦片范围内的多个摄像头的视频数据与图片数据相叠加，并生成全景视频数据。从而实现区域、大区域乃至超大区域的实时、整体、连贯以及三维的全景的视频监控。

Description

一种全景监控系统及方法

技术领域

本发明涉及视频监控领域，具体地，涉及一种全景监控系统及方法。

背景技术

视频监控是安全防范系统的重要组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。

近年来，随着国民经济的快速增长、社会的迅速进步和国力的不断增强，银行、电力、交通、安检以及军事设施等领域对安全防范和现场记录报警系统的需求与日俱增，要求越来越高，视频监控在生产生活各方面得到了非常广泛的应用。虽然监控系统己经广泛地存在于银行、商场、车站和交通路口等公共场所，但实际的监控任务仍需要较多的人工完成，而且现有的视频监控系统通常只是录制视频图像，提供的信息是没有经过解释的视频图像，只能用作事后取证，没有充分发挥监控的实时性和主动性，不能预测时间发展的趋势。

现有的视频监控系统均是以摄像头为核心，当摄像头布控数量较少时，可以实现实时监控，但总的监控效果很差，随着摄像头布控数量增加，由于监控画面过多，实时监控变得近似无法实现。因此，现有的视频监控技术只能实现震慑作用和事后检索功能，使用起来具有局限性。

针对上述问题，现有技术中尚无解决方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种全景监控系统及方法以至少解决上述现有技术中存在的问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种全景监控系统，该系统包括：全景信息处理设备和与所述全景信息处理设备相连接的多级监控中心以及多个摄像头，其中，所述全景信息处理设备包括：数字视频采集与分发服务器，被配置成接收来自所述多个摄像头的数字视频数据，并对所有数字视频数据按照全国统一标准进行编码，按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求分发数字视频数据给相应的视频叠加工作站；数字图片管理与分发服务器，被配置成从数字图片源接收数字图片数据，并对所述数字图片数据依据全国统一标准进行区域划分形成瓦片及对所述瓦片编码，按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求分发所述瓦片给相应的视频叠加工作站；视频叠加工作站，与所述数字视频采集与分发服务器和所述数字图片管理与分发服务器相连接，该视频叠加工作站被配置成按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求将所述数字视频采集与分发服务器提供的数字视频数据与所述数字图片管理与分发服务器提供的数字图片相叠加，并生成未经图像处理的全景视频数据；所述监控中心包括：全景立体智能防控系统检索与管理服务器，被配置成通过行业专网连接到全景信息处理设备，并能够向全景信息处理设备发布指令，获取所述未经图像处理的全景视频数据，按照用户需要进行图像处理，形成全景立体监控图像。

进一步地，所述数字视频采集与分发服务器以及所述数字图片管理与分发服务器被配置成至少根据空间地理信息对所述数字视频数据进行编码以及对所划分形成的瓦片编码。

进一步地，所述视频叠加工作站由多个视频叠加工作站组成，其中每个视频叠加工作站被配置成根据所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器指令从所述数字视频采集与分发服务器和所述数字图片管理与分发服务器依据所述编码获得所述多个摄像头的视频数据的一部分视频数据与所述数字图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

进一步地，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器，与所述数字视频采集与分发服务器、所述数字图片管理与分发服务器以及所述视频叠加工作站相连接，该全景立体智能防控系统检索与管理服务器被配置成根据所述编码从所述视频叠加设备提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据。

进一步地，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器包括检索设备，该检索设备被配置成将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。

进一步地，所述全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

进一步地，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器还被配置成对所提取的所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据进行处理，以对所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据至少执行以下操作中的一者：缩放、视角切换，其中所述处理至少包括以下中的一者：投射、直方图拉伸。

进一步地，所述视频数据至少包括以下中的一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据。

进一步地，该系统还包括：数据识别设备，该数据识别设备被配置成至少识别所述全景视频数据中的以下一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据；以及报警设备，该报警设备被配置成根据所述数据识别设备的识别结果进行上报告警。

根据本发明的另一个方面，提供了一种全景监控方法，其中，该方法包括：接收来自多个摄像头的视频数据；从数字图片源接收数字图片数据；对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码；以及根据所述编码将所述监控区域中对应于所述编码的瓦片范围内的多个摄像头的视频数据与数字图片数据相叠加，并生成全景视频数据。

进一步地，至少根据空间地理信息对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码。

进一步地，所述生成全景视频数据的步骤包括：根据所述编码将所述多个摄像头的视频数据的一部分视频数据与所述瓦片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

进一步地，该方法还包括根据所述编码从所述视频叠加工作站提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据。

进一步地，该方法还包括：将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。

进一步地，所述全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

进一步地，该方法还包括：对所提取的所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据进行处理，以对所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据至少执行以下操作中的一者：缩放、视角切换，其中所述处理至少包括以下中的一者：投射、直方图拉伸。

进一步地，所述视频数据至少包括以下中的一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据。

进一步地，该方法还包括：至少识别所提取的所述全景视频数据中的以下一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据；以及根据所述数据识别设备的识别结果进行上报告警。

进一步地，所述数字图片至少包括以下一者：卫星影像图、航拍影像图、三维数字模型图。

进一步地，所述区域至少包括以下一者：铁路、高速公路、机场、港口、煤矿、仓库、小区、楼宇、县属行政区、地级市属行政区、省属行政区、全国行政区。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种全景监控系统，该系统包括：监控中心和与所述监控中心相连接的多个摄像头，其中，所述监控中心包括：视频采集设备，被配置成接收来自所述多个摄像头的视频数据；数字图片采集设备，被配置成从数字图片源接收图片数据；区域划分和编码设备，被配置成对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码；以及视频叠加设备，与所述视频采集设备和所述数字图片采集设备相连接，该视频叠加设备被配置成根据所述编码将所述监控区域中对应于所述编码的瓦片范围内的多个摄像头的视频数据与图片数据相叠加，并生成全景视频数据。

进一步地，所述区域划分和编码设备被配置成至少根据空间地理信息对所划分的瓦片编码。

进一步地，所述视频叠加设备包括多个视频叠加工作站，其中每个视频叠加工作站被配置成根据所述编码将所述多个摄像头的视频数据的一部分视频数据与所述图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

进一步地，该系统还包括管理服务器，与所述视频叠加设备相连接，该管理服务器被配置成根据所述编码从所述视频叠加设备提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据。

进一步地，所述管理服务器包括检索设备，该检索设备被配置成将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。

进一步地，所述全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

通过上述技术方案，将来自多个摄像头的分散的视频数据与数字图片相叠加，经过全景立体智能防控系统检索与管理服务器处理后，能够获得全景视频数据，从而实现区域、大区域乃至超大区域的实时、整体、连贯以及三维的全景的视频监控；通过对所获得的全景视频数据的进一步处理，能够从使用者需求出发，以不同的形式展现视频数据，使监控具有全局性、方位性，且监控方式更为灵活。

本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明的全景监控系统的示例性系统结构图；

图2是根据本发明的全景监控系统的示例性实施方式示意图；

图3是根据本发明的全景监控方法的方法流程图；

图4是根据本发明优选实施方式的全景监控方法的方法流程图；

图5是根据本发明的全景监控系统的另一示例性系统结构图；以及

图6是根据本发明的全景监控系统的另一示例性系统结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

从背景技术中对现有的视频监控系统的描述可以看出，随着视频监控技术的推广，道路、小区、公共场所等位置和场所已经分别设置视频监控摄像头而构成一个个分立的监控系统。但是，由于监控的范围受到摄像头设置位置的限制，每个摄像头都存在很大的盲区，仅能提供对“点”的监控；现有技术中一般采用多个摄像头监控区域互补的方式来试图缩小盲区，但实际使用效果是监控画面是一幕一幕分离的，每个摄像头的方位和视角不同，使用者很难将多个摄像头中拍摄到的活动(或画面)连成一个完整的事件；再者，这些分立的监控系统由于建设年代不同、投资主体不同等原因，造成监控系统之间缺少衔接，无法发挥整体效应。此外，即使能够通过技术手段解决不同监控系统之间的衔接问题，由于视频监控的(画面)数量庞大，也不能实现对监控区域实时的视频监控。因此，急需一种技术能够将现有的分散且庞大的监控系统整合，并能够从使用者角度考虑真正实现视频监控系统效能最大化的系统。

图1是根据本发明的全景监控系统的示例性系统结构图。如图1所示，根据本发明的一种全景监控系统，包括：全景信息处理设备20和与所述全景信息处理设备20相连接的多级监控中心(30-K0)以及多个摄像头(C1-Cn)，所述全景信息处理设备20包括：

数字视频采集与分发服务器21，被配置成接收来自所述多个摄像头的数字视频数据，并对所有数字视频数据按照全国统一标准进行编码，按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求分发数字视频数据给相应的视频叠加工作站(W1-Wn)；

数字图片管理与分发服务器22，被配置成从数字图片源接收数字图片数据，并对所述数字图片数据依据全国统一标准进行区域划分形成瓦片及对所述瓦片编码，按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求分发所述瓦片给相应的视频叠加工作站(W1-Wn)；

视频叠加工作站(W1-Wn)，与所述数字视频采集与分发服务器21和所述数字图片管理与分发服务器22相连接，该视频叠加工作站(W1-Wn)被配置成按照各级监控中心(30-K0)的全景立体智能防控系统检索与管理服务器(31-K1)的指令要求将所述数字视频采集与分发服务器21提供的数字视频数据与所述数字图片管理与分发服务器22提供的数字图片相叠加，并生成未经图像处理的全景视频数据；

所述监控中心(30-K0)包括：

全景立体智能防控系统检索与管理服务器(31-K1)，被配置成通过行业专网连接到全景信息处理设备20，并能够向全景信息处理设备20发布指令，获取所述未经图像处理的全景视频数据，按照用户需要进行图像处理，形成全景立体监控图像。

通过根据本发明的全景监控系统，将来自多个摄像头的分散的视频数据与数字图片相叠加，经过全景立体智能防控系统检索与管理服务器处理后，能够获得全景视频数据，从而实现区域、大区域乃至超大区域的实时、整体、连贯以及三维的全景的视频监控。

为了保护现有投资，多个摄像头(C1-Cn)可以是例如已在现有的交通监控系统、治安监控系统或其他监控系统中设置使用的摄像头。

其中，数字图片可以是卫星影像图、航拍影像图、三维数字模型图等。以卫星影像图为例，由于卫星运动的特点和其资源的有限性，很难直接应用卫星来进行实时的视频监控。本发明可以使用从卫星获取的图片数据。静态的卫星图片具有广泛的覆盖范围，卫星图片拍摄区域无盲点，且具有短时不变性(即，在短期内数据基本保持不变)。因此，静态的卫星图片可以全面、详细地还原被拍摄区域的情况和细节，可以作为视频(或图像)叠加的基础或底板。多个摄像头(C1-Cn)，拍摄的实际上是静态卫星图片中不同位置的动态、实时的视频图像。因此，考虑到静态卫星图片和视频图像的特点，发明人创造性地，将多个摄像头(C1-Cn)动态实时视频图像叠加于静态卫星图片之上，并进一步地经过图像处理整合出整体的、连贯的、三维的全景图像(或画面)。

优选地，根据本发明的全景监控系统中，其中每个视频叠加工作站(W1-Wn)可以被配置成将所述多个摄像头(C1-Cn)的视频数据的一部分视频数据与所述图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

虽然视频叠加操作可以在单一视频叠加设备中进行，但该操作一般需要大量的系统及运算资源，并且出于对整个全景监控系统运行稳定性的考虑，根据本发明的一种优选的实施方式，视频叠加设备中可以包括多个视频叠加工作站。这些视频叠加工作站可以是以分布式、级联和/或协同方式工作，通过配置每个视频叠加工作站可以将所述多个摄像头(C1-Cn)的视频数据的一部分视频数据与所述图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

作为一种优选的实施方式，根据本发明的全景监控系统工作时，可以将获取到的卫星图片进行分割(或片、块)，并利用不同的视频叠加工作站对于不同分割(或片、块)进行图片数据和视频数据的叠加，生成对应于该分割(或片、块)的全景视频数据。例如，可以首先将获取到的图片数据的完整图分割为M×N块(或M行、N列)，然后利用多个视频叠加工作站中的一个视频叠加工作站对M×N块中的一块(或M行中的一行、N列中的一列)进行图片数据和视频数据的叠加，生成对应于该块(或行、列)的全景视频数据。

多个视频叠加工作站，通过分布式的处理能够提高整个系统的处理、运算速度。并且，各个视频叠加工作站的运行相互独立，即使有一个或几个工作站故障，也不会影响其他工作站的运行，使整个系统具有很高的稳定性，且便于管理与维护。

优选地，所述数字视频采集与分发服务器21以及所述数字图片管理与分发服务器22被配置成至少根据空间地理信息对所述数字视频数据进行编码以及对所划分形成的瓦片编码。根据空间地理信息来编码，不仅保证了编码的唯一性，也使编码更加直观地体现其所对应的地理信息，便于用户检索以及调用。可以理解的是，上述编码过程也可以通过专用设备(例如，区域划分和编码设备)来进行。

优选地，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器(31-K1)包括检索设备，该检索设备被配置成将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。

优选地，所述全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

优选地，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器(31-K1)还被配置成对所提取的所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据进行处理，以对所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据至少执行以下操作中的一者：缩放、视角切换，其中所述处理至少包括以下中的一者：投射、直方图拉伸。其中，所述视频数据至少包括以下中的一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据。

优选地，该系统还包括：数据识别设备，该数据识别设备被配置成至少识别所述全景视频数据中的以下一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据；以及报警设备，该报警设备被配置成根据所述数据识别设备的识别结果进行上报告警。

可以看出，本发明提供的全景监控系统与现有的智能识别系统(例如，智能交通管理系统)之间具有可兼容性，通过本发明提供的全景监控系统可以根据监控识别的信息智能地判断被监控区域的情况，并根据需要进行上告报警。通过对报警级别的设定，系统可以根据监控区域的情况智能地判断报警级别，以快速准确地向该级别所对应的职能部门发送警报。

以下，结合图2对根据本发明的示例性实施方式进行说明。图2是根据本发明的全景监控系统的示例性实施方式示意图。如图2所示，结合之前对本发明原理的说明，可知，通过根据本发明的全景监控系统，从摄像机A和摄像机B获取的视频数据可以与卫星图片数据经过图像处理过程叠加为全景视频数据。则使用者在从管理服务器提取全景视频数据时，在使用者的观察屏幕上可以得到例如由图2中的虚拟摄像机(摄像头)C“拍”到的视频图像画面。使用者可通过管理服务器对当前视频图像画面进行放大/缩小或移动视频图像画面(相当于控制虚拟摄像机C放大/缩小或移动虚拟摄像机C的朝向或位置)。需要说明的是，图2中示出的虚拟摄像机C是位于监控区域上方的，但这仅是出于解释说明目的，虚拟摄像机C的位置可以是能够作为观察点的任意位置(例如被监控目标的上、下、左、右)。并且，使用者可以根据其需要，通过系统调用实际摄像机(摄像头)(例如，摄像机A或摄像机B)的监控视频图像。这样，通过本发明的全景监控系统，能够为使用者提供全方位的监控方式，使用者可以“飞跃空间”，无缝隙地将目光从空中飞到地上，也可以前后左右观察。

作为一种优选的实施方式，通过设置特定的监控标识和/或监控目标，可以使根据本发明的全景监控系统成为一种全景立体智能监控系统。例如，所述视频数据可以至少包括以下中的一者：车牌数据、人脸数据。这样，通过结合现有的对车牌和/或人脸识别的计算机软件程序，根据本发明的全景监控系统就可以实现对车牌和/或人脸的监控识别。通过结合报警或提醒装置，可以实现对特定车牌和/或人脸的上告报警。这样，根据本发明的全景监控系统不仅能够多角度全范围地对目标区域进行监控，还能够对特定目标(例如，车辆和/或人员)进行识别，更加智能的理解使用者的意图。

大范围的图像视频数据具有极大的数据量，本发明中，采用对海量的数据按照一定的规律分成较小的数据块的方式，化整为零的进行处理和管理。基于数据分块的思想，并可以通过以下示例的方式，能够实现海量数据的三维场景实时漫游。

多级纹理交换技术

纹理贴图对于三维场景的真实重现起着举足轻重的作用。一般来说，在三维场景中，纹理图像的数据要占该场景所有数据量的90％甚至更多，因此必须解决好纹理数据的问题。

按照人眼的习惯，三维场景的漫游一般使用透视投影。透视投影的特点是“近大远小”。由于物体距离视点的位置将影响到物体最终在屏幕上的成像大小，因此，一块很大的纹理最终在屏幕上显示出来有可能只有几个象素大。对于纹理采样，可以使用例如双线过滤纹理采样算法。当采用这种纹理采样算法时，由于双线过滤纹理采样算法的固有缺陷，将一块大纹理贴到一个很小的表面上将导致严重的纹理闪烁现象。

MipMaps技术可以有效解决纹理闪烁的问题。例如，可以使用五级的MipMaps，当系统需要使用这五级当中任何一级纹理块时，系统会把从0级到4级的所有纹理都加载到内存，再从中进行挑选。然后根据每个纹理块在所述块中的比例大小来确定每个纹理块的纹理细节等级，再根据所确定的纹理细节等级进行纹理贴图。

此外对纹理进行处理也可以采用“多级纹理交换”技术：该技术的具体实现方式如下：

①将场景中使用到的纹理拼合成为大小一致的纹理块；

②为每块纹理生成5个细节等级的纹理，分别为0、1、2、3、4，其中1级纹理通过0级纹理1/4压缩得到，2级纹理通过1级纹理1/4压缩得到，……，依次类推；

③在显示每个物体之前，计算该物体最终在屏幕上成像的大小，并以此决定该使用那一级的纹理；

④在内存中建立纹理缓冲池，使用LRU算法进行纹理块的调度，确保使用频率高的纹理调度次数尽可能少。

多级几何模型技术

大范围三维场景包含众多的顶点、顶点索引、三角形等几何信息，一个50公里×50公里、间距为10米的数字高程模型(DEM)，仅网格点就要占据600M的空间。如此大的数据量，如果不作任何优化，任何3D加速卡都无法实现实时渲染，更不用说高速漫游。

为了实现实时渲染，可以采用这样的方式：当物体距离视点比较远的时候，物体重现在屏幕上的细节会丢失。这种细节丢失并不会造成视觉上的不适，因为在正常生活中，远处的物体看起来自然不会像近处的物体那么精细；那么事实上在渲染一个场景的时候，可以事先为物体准备几个不同细节等级的几何模型(就像为物体准备多个细节等级的纹理一样)，然后根据物体距离视点的远近选择合适的几何模型进行渲染，这样就极大的降低了对于硬件平台的要求，同时保证了漫游速度的高速和连续。

由于视点和场景各部分的距离是不一样的，为了达到比较高的效率，可以把地表分成小块，以“块”为单位进行计算以及调度，然而将地表分块以后在DEM块的接边处，假如边界两边的DEM块细节等级不一致，将出现裂缝的问题。为了解决这一问题，在DEM边界上，各个细节等级的几何模型使用相同的几何信息(包括关键点以及线条)。这样，就顺利解决了边界两边使用不同细节等级几何模型时的裂缝问题。

综上，多级几何模型技术的主要步骤如下：

①将DEM分块；

②对于每块DEM，根据不同的阈值，抽取其中的关键点构造三角网以生成不同细节等级(LOD)的几何模型；

③DEM边界上，各个细节等级的几何模型使用相同的边界信息(边界点)；

④在渲染的时候，根据DEM块与视点的距离确定应该使用哪一个细节等级的几何模型。

边界上的关键点的生成

由于每条边界都可能被该边界两边的数据块引用，因此，边界数据由边界自身的一维线条生成。

为了尽可能降低数据量，可以使用根据阈值控制边界点数的算法，如下：

①边界线的两个端点是边界关键点；

②以边界线的两个端点间的连线作为新边界线；

③旧边界线上的每个点在新边界线上都有一个点与之对应，寻找这些对应点中，距离最远的两个点，如果二者距离大于给定的阈值，将这对点中位于旧边界线上的点加入新边界线的关键点列，重新构建新边界线；

④重复③的步骤直到旧边界线上的所有点与新边界线的距离小于阈值。

⑤新边界线上的所有关键点顺次组成的线段即为所求边界。

数据块内部的关键点的生成

使用跟边界数据生成相同的算法。不同之处在于：内部数据是二维的，需要提供与原DEM网格网格数相同的二维缓冲记录DEM网格中每个点的使用情况(该点是否为关键点)，并且在标记关键点的时候，必须从X方向以及Y方向两个方向进行，其结果相加，即为所需内部数据。

将边界点的和内部的关键点放在一起构网，即可生成该数据块的地表三角形网。

TILE(数据分块管理)技术

前面已经介绍过，大范围场景的三维模型包含很多地物，对场景中的所有地物进行碰撞检测、纹理调度等操作需要耗费大量时间，给提高场景漫游速度造成了障碍。解决该问题的途径之一是对地物(包括地表数据)进行分块，每块自成一体，碰撞检测等耗费CPU时间较多的操作均以“块”为单位进行，这样可以极大的提高程序执行效率。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种全景监控方法。图3是根据本发明的全景监控方法的方法流程图。如图3所示，根据本发明的全景监控方法，包括：S30，接收来自多个摄像头的视频数据；S32，从数字图片源接收数字图片数据；S34，对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码；以及S36，根据所述编码将所述监控区域中对应于所述编码的瓦片范围内的多个摄像头的视频数据与数字图片数据相叠加，并生成全景视频数据。

通过根据本发明的全景监控方法，将来自多个摄像头的分散的视频数据与卫星的静态图像相叠加，能够获得全景视频数据，从而实现实时、整体、连贯以及三维的全景的视频监控。

关于瓦片编码，优选地，可以根据空间地理信息对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码。

优选地，所述生成全景视频数据的步骤包括：根据所述编码将所述多个摄像头的视频数据的一部分视频数据与所述瓦片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。相应地，该方法还包括根据所述编码从所述视频叠加工作站提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据。虽然视频叠加操作可以在单一视频叠加设备中进行，但该操作一般需要大量的系统及运算资源，出于对整个全景监控系统运行稳定性的考虑，可以优选采用对瓦片数据进行部分处理的方法。在检索时，可以将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。其中，所述全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

优选地，所述生成全景视频数据的步骤包括执行以下操作之一者来进行所述叠加：方位角校正、图形校正、图像剪裁以及图像拼接。

其中，优选地，所述生成全景视频数据的步骤包括：将所述多个摄像头的视频数据的一部分视频数据与所述图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

图4是根据本发明优选实施方式的全景监控方法的方法流程图。如图4所示，其中，该方法还包括，S38，提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据；以及S40，对所提取的所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据进行处理，以对所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据至少执行以下操作中的一者：缩放、视角切换，其中所述处理至少包括以下中的一者：投射、直方图拉伸。

优选地，所述视频数据至少包括以下中的一者：车牌数据、人脸数据。该方法还可以包括：至少识别所提取的所述全景视频数据中的以下一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据；以及根据所述数据识别设备的识别结果进行上报告警。

通过对所获得的全景视频数据的进一步处理，能够从使用者需求出发，以不同的形式展现视频数据，使监控具有全局性、方位性，且监控方式更为灵活，并有针对性地进行上告报警。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种全景监控系统。图5是根据本发明的全景监控系统的另一示例性系统结构图。如图5所示，该系统包括：监控中心100和与所述监控中心100相连接的多个摄像头(C1-Cn)，其中，所述监控中心100包括：视频采集设备102，被配置成接收来自所述多个摄像头(C1-Cn)的视频数据；数字图片采集设备104，被配置成从数字图片源接收图片数据；区域划分和编码设备106，被配置成对监控区域划分瓦片并对所划分的瓦片编码；以及视频叠加设备108，与所述视频采集设备102和所述数字图片采集设备104相连接，该视频叠加设备108被配置成根据所述编码将所述监控区域中对应于所述编码的瓦片范围内的多个摄像头(C1-Cn)的视频数据与图片数据相叠加，并生成全景视频数据。

优选地，所述区域划分和编码设备可以被配置成至少根据空间地理信息对所划分的瓦片编码。

图6是根据本发明的全景监控系统的另一示例性系统结构图。如图6所示，优选地，所述视频叠加设备包括多个视频叠加工作站(W1-Wn)，其中每个视频叠加工作站被配置成根据所述编码将所述多个摄像头(C1-Cn)的视频数据的一部分视频数据与所述图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。另外，该系统还包括管理服务器110，与所述视频叠加设备108相连接，该管理服务器110被配置成根据所述编码从所述视频叠加设备提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据。所述管理服务器110包括检索设备112，该检索设备被配置成将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。

其中，全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

下面对根据本发明的全景监控系统的兼容性和可扩展的使用方式进行说明。

如前所述，根据本发明的全景监控系统可以与现有的交通监控系统、治安监控系统以及其他监控系统相连接以共享这些系统中的摄像头获取的视频图像资源。例如，当与交通监控系统相连接时，根据本发明的全景监控系统可以进行，例如，路口违章监控、超速违章监控、区域限行监控、行驶车辆监控，并且在车牌识别的基础上，还可以实现车辆颜色及外观特征识别以及多角度监控，以及可以实现实时监控、跟踪和历史检索。另外，还可以结合人脸识别技术，对车辆驾驶者进行身份识别。

在根据本发明的全景监控系统中，视频图像数据和/或卫星的图片数据可以是通过常用的网络，如因特网、3G或VPN网络进行传输，可以理解的是，当使用这些网络时，根据本发明的全景监控系统中可以配置和/或使用与网络相应的网络资源、网络接口和/或协议。

另外，根据本发明的全景监控系统还可以包括存储器，用来存储视频数据、图片数据和/或全景视频数据。当然，为了保护现有投资，也可以使用交通监控系统、治安监控系统以及其他监控系统中配置的存储器实现同样的功能。这样，可以理解，根据本发明的全景监控系统除了提供实时的全景视屏数据之外，也可以非实时地实现对已存储的视频数据和图片数据进行叠加，并生成全景视频数据，实现全景全程监控。

以上所述的其他监控系统，可以是为了特定需要(例如，大型活动、重点监控区域)临时建立或搭建的监控系统。这种特定的需要是多方面的，例如，大型活动的安全防范(例如，北京地坛公园，一年之中会有新春庙会、书市、音乐节、国庆游园活动、中秋灯会等多场大型活动)，常因警力不足而动用大量政府和社会人力参加保卫工作；因为活动时间一般在几天到十几天，公园内为日常状态而设置的视频监控系统往往不能满足活动区域内的监控需求。

再如，一些公共场所举办的展览等活动(例如，北京国际展览中心)，每场展览都需设置新的展位装修，展区内原来固定安装的摄像机点位难以满足多变的展场环境，增加了许多监控盲区；另外，为了能够监控大型活动中人员流动趋势、盗窃等犯罪分子的活动轨迹、突发事件的现场调度等状况，都需要为这些场所提供临时的，具有监控、跟踪和调度功能的视频监控系统。不仅在活动进行时，在大型活动清场以后，大量物资设备尚在展览场地，现场的防火防盗工作繁重，通过本发明公开的系统和方法可以在大型活动清场或闭馆后对展场周边及出入口设置视频周界报警；在场地内设置运动目标报警，对违规进入展场的人员、物质燃烧初起的烟雾等进行报警和记录，及时发现和处置事故隐患；对通道、出入口等敏感区域设置不明遗留物报警，提醒保安人员及时了解和清除不明遗留物等等，大大减少保安人员的数量，降低人员工作强度。

根据本发明公开的系统和方法，能实时分析、跟踪、判别监控对象，并在异常事件发生时提示、上报，为政府部门、安全领域及时决策、正确行动提供支持，并可以应用智能视频分析技术和传感器报警技术，实现“热点”监控，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息，有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。

以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。例如，可以将图片改变为图像。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (11)

1.一种全景监控系统，该系统包括：全景信息处理设备和与所述全景信息处理设备相连接的多级监控中心以及多个摄像头，其特征在于，所述全景信息处理设备包括：

数字视频采集与分发服务器，被配置成接收来自所述多个摄像头的数字视频数据，并对所有数字视频数据按照全国统一标准进行编码，按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求分发数字视频数据给相应的视频叠加工作站；

数字图片管理与分发服务器，被配置成从数字图片源接收数字图片数据，并对所述数字图片数据依据全国统一标准进行区域划分形成瓦片及对所述瓦片编码，按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求分发所述瓦片给相应的视频叠加工作站；

视频叠加工作站，与所述数字视频采集与分发服务器和所述数字图片管理与分发服务器相连接，该视频叠加工作站被配置成按照各级监控中心的全景立体智能防控系统检索与管理服务器的指令要求将所述数字视频采集与分发服务器提供的数字视频数据与所述数字图片管理与分发服务器提供的数字图片相叠加，并生成未经图像处理的全景视频数据；

所述监控中心包括：

全景立体智能防控系统检索与管理服务器，被配置成通过行业专网连接到全景信息处理设备，并能够向全景信息处理设备发布指令，获取所述未经图像处理的全景视频数据，按照用户需要进行图像处理，形成全景立体监控图像。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数字视频采集与分发服务器以及所述数字图片管理与分发服务器被配置成至少根据空间地理信息对所述数字视频数据进行编码以及对所划分形成的瓦片编码。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述视频叠加工作站由多个视频叠加工作站组成，其中每个视频叠加工作站被配置成根据所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器指令从所述数字视频采集与分发服务器和所述数字图片管理与分发服务器依据所述编码获得所述多个摄像头的视频数据的一部分视频数据与所述数字图片数据的一部分数据相叠加，并生成所述全景视频数据的一部分视频数据。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器，与所述数字视频采集与分发服务器、所述数字图片管理与分发服务器以及所述视频叠加工作站相连接，该全景立体智能防控系统检索与管理服务器被配置成根据所述编码从所述视频叠加设备提取所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器包括检索设备，该检索设备被配置成将接收到的检索关键字转换为所述编码，并根据所述编码对所述全景视频数据进行检索。

6.根据权利要求3或4所述的系统，其特征在于，所述全景视频数据的一部分视频数据为所述监控区域中一个或多个瓦片范围内的全景视频数据。

7.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述全景立体智能防控系统检索与管理服务器还被配置成对所提取的所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据进行处理，以对所述全景视频数据或所述全景视频数据的一部分视频数据至少执行以下操作中的一者：缩放、视角切换，其中所述处理至少包括以下中的一者：投射、直方图拉伸。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述视频数据至少包括以下中的一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，该系统还包括：

数据识别设备，该数据识别设备被配置成至少识别所述全景视频数据中的以下一者：环境数据、车流数据、车牌数据、人脸数据；以及

报警设备，该报警设备被配置成根据所述数据识别设备的识别结果进行上报告警。

10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数字图片至少包括以下一者：卫星影像图、航拍影像图、三维数字模型图。

11.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述区域至少包括以下一者：铁路、高速公路、机场、港口、煤矿、仓库、小区、楼宇、县属行政区、地级市属行政区、省属行政区、全国行政区。