CN104469227B - 车辆行为的录像方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆行为的录像方法及装置,在上述方法中,确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;对预设行为进行跟踪录像;在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置。根据本发明提供的技术方案,实现了云台在回归预置点过程中的动态平滑过渡,具有良好的用户感官体验。
Description
技术领域
本发明涉及安全防卫领域,具体而言,涉及一种车辆行为的录像方法及装置。
背景技术
目前,相关技术中的道路违章取证方法的流程较为单一,图1是根据相关技术的道路违章取证方法的流程图。如图1所示,其主要包括以下处理步骤:
步骤S102:通过人工手动控制云台摄像机或者云台摄像机自动巡航发现目标车辆有违章行为;
步骤S104:云台摄像机在监测到通过检测区域的目标车辆有违章行为时,开始对违章车辆进行录像;
步骤S106:执法人员通过手工的方式对云台摄像机进行变焦并控制云台摄像机进行转动、拉近、抓拍违章车辆,拍摄禁止停车、非机动车道标志等;或者,云台摄像机通过自动巡航对道路交通进行全天候、全方位的有效监控,检测违章停车、禁行、逆行、违规占用非机动车道、压黄线等违法行为,并自动完成违章行为检测抓拍录像的全过程;
步骤S108:在预设时长内(例如:5秒)持续对违章车辆进行录像;
步骤S110:录像完成后,云台摄像机回归至在该云台摄像机的初始状态下预先设定的多个预置点中的一个;
步骤S112:关闭录像,取证完成。
因此,相关技术中的道路违章取证方法存在如下缺陷:
缺陷一、通过人工控制云台摄像机将镜头焦距调整到合适位置以便录像取证,其操作复杂度较高、难度较大,无法准确把握云台摄像机的转动角度以及镜头焦距且花费时间较长。
缺陷二、通过人工控制云台摄像机长时间操作会因监控人员的疲劳累积导致失误率升高,效率降低。
缺陷三、通常情况下,在完成取证后云台摄像机直接回归至预置点,易造成云台摄像机转动无规律,其取证录像容易引起争议。
缺陷四、采用云台摄像机自动巡航发现目标车辆有违章行为虽然能够降低人工操作复杂度、但是由于相关技术中所采用的变焦倍数较低,难以辨识车辆特征,极大地降低了录像取证的使用价值。
发明内容
本发明提供了一种车辆行为的录像方法及装置,以至少解决相关技术中采用云台摄像机对监控区域内车辆的预设行为进行录像后直接回归至预置点,易造成云台摄像机的转动缺乏规律性的问题。
根据本发明的一个方面,提供了一种车辆行为的录像方法。
根据本发明的车辆行为的录像方法包括:确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;对预设行为进行跟踪录像;在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置。
优选地,根据云台每次转动产生每个位置点包括:确定云台发生转动;将初始位置设置为坐标原点建立三维直角坐标系,并根据云台在发生转动后所在位置相对于初始位置的转动角度计算每个位置点的三维坐标。
优选地,在根据云台每次转动产生每个位置点之后,还包括:判断是否能够清晰辨识目标车辆的特征信息;如果否,则调整摄像机的镜头焦距,并对每次调整幅度和调整时间进行记录,直至能够清晰辨识特征信息。
优选地,沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置包括:获取与结束录像时刻对应的结束位置点;从结束位置点开始按照每个位置点所在位置相对于初始位置的转动角度由大到小依次逆向回溯,直至返回至初始位置。
优选地,沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置还包括:判断依次回溯的每个位置点是否已经对镜头焦距进行过调整;如果是,则根据与对镜头焦距进行过调整的位置点对应的已经记录的调整幅度和调整时间恢复至调整前的镜头焦距。
根据本发明的另一方面,提供了一种车辆行为的录像装置。
根据本发明的车辆行为的录像装置包括:确定模块,用于确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;录像模块,用于对预设行为进行跟踪录像;处理模块,用于在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置。
优选地,处理模块包括:确定单元,用于确定云台发生转动;计算单元,用于将初始位置设置为坐标原点建立三维直角坐标系,并根据云台在发生转动后所在位置相对于初始位置的转动角度计算每个位置点的三维坐标。
优选地,处理模块还包括:第一判断单元,用于判断是否能够清晰辨识目标车辆的特征信息;调整单元,用于在第一判断单元输出为否时,调整摄像机的镜头焦距,并对每次调整幅度和调整时间进行记录,直至能够清晰辨识特征信息。
优选地,处理模块还包括:获取单元,用于获取与结束录像时刻对应的结束位置点;复位单元,用于从结束位置点开始按照每个位置点所在位置相对于初始位置的转动角度由大到小依次逆向回溯,直至返回至初始位置。
优选地,处理模块还包括:第二判断单元,用于判断依次回溯的每个位置点是否已经对镜头焦距进行过调整;恢复单元,用于在第二判断单元输出为是时,根据与对镜头焦距进行过调整的位置点对应的已经记录的调整幅度和调整时间恢复至调整前的镜头焦距。
通过本发明实施例,采用确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;对预设行为进行跟踪录像;在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置,即可以将在监测区域内发现目标车辆存在预设行为时摄像机所在位置设定为初始位置,然后在预设时长内对预设行为进行跟踪录像,并进而根据摄像机的云台的转动次数生成一个或多个位置点,并在录像时长到达时,从结束录像的位置沿生成的一个或多个位置点逆向返回至初始位置,通过在起始位置和结束位置之间增设一个或多个位置点,由此解决了相关技术中采用云台摄像机对监控区域内车辆的预设行为进行录像后直接回归至预置点,易造成云台摄像机的转动缺乏规律性的问题,进而实现了云台在回归预置点过程中的动态平滑过渡,具有良好的用户感官体验。整个流程减少用户手动再次控制相机焦距、云台、打开/关闭录像的动作,极大提高工作效率;对于人工干预流程:使用户能继续在整个取证流程前的画面继续进行操作,加强业务以及操作连贯性;对于自动违停取证系统:能保证原建模场景吻合不失效,相机可以继续执行自动违停取证的任务。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据相关技术的道路违章取证方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的车辆行为的录像方法的流程图;
图3是根据本发明优选实施例的车辆违章行为的录像方法的流程图;
图4是根据本发明实施例的车辆行为的录像装置的结构框图;
图5是根据本发明优选实施例的车辆行为的录像装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在以下描述中,除非另外指明,否则将参考由一个或多个计算机执行的动作和操作的符号表示来描述本申请的各实施例。其中,计算机包括个人计算机、服务器、移动终端等各种产品,使用了中央处理器(CPU)、单片机、数字信号处理器(DSP)等具有处理芯片的设备均可以称为计算机。由此,可以理解,有时被称为计算机执行的这类动作和操作包括计算机的处理单元对以结构化形式表示数据的电信号的操纵。这一操纵转换了数据或在计算机的存储器系统中的位置上维护它,这以本领域的技术人员都理解的方式重配置或改变了计算机的操作。维护数据的数据结构是具有数据的格式所定义的特定属性的存储器的物理位置。然而,尽管在上述上下文中描述本发明,但它并不意味着限制性的,如本领域的技术人员所理解的,后文所描述的动作和操作的各方面也可用硬件来实现。
转向附图,其中相同的参考标号指代相同的元素,本申请的原理被示为在一个合适的计算环境中实现。以下描述基于所述的本申请的实施例,并且不应认为是关于此处未明确描述的替换实施例而限制本申请。
以下实施例可以应用到计算机中,例如:应用到PC中。也可以应用到目前采用了智能操作系统中的移动终端中,并且并不限于此。对于计算机或移动终端的操作系统并没有特殊要求,只要能够检测接触、确定该接触是否与预定规则相符合,以及根据该接触的属性实现相应功能即可。
图2是根据本发明实施例的车辆行为的录像方法的流程图。如图2所示,该方法可以包括以下处理步骤:
步骤S202:确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;
步骤S204:对预设行为进行跟踪录像;
步骤S206:在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置。
相关技术中,采用云台摄像机对监控区域内车辆的预设行为进行录像后直接回归至预置点,由于预置点是在出厂时就已经预先设定的,而直接回归预置点的操作会产生跳跃性,易造成云台摄像机的转动缺乏规律性。采用如图2所示的方法,确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;对预设行为进行跟踪录像;在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置,即可以将在监测区域内发现目标车辆存在预设行为时摄像机所在位置设定为初始位置,然后在预设时长内对预设行为进行跟踪录像,并进而在摄像机出厂时预先设定的多个预置点之外,根据摄像机的云台的转动次数动态生成一个或多个位置点,并在录像时长到达时,从结束录像的位置沿生成的一个或多个位置点逆向返回至初始位置,通过在起始位置和结束位置之间增设一个或多个位置点,由此解决了相关技术中采用云台摄像机对监控区域内车辆的预设行为进行录像后直接回归至预置点,易造成云台摄像机的转动缺乏规律性的问题,进而实现了云台在回归预置点过程中的动态平滑过渡,具有良好的用户感官体验。
在优选实施过程中,上述预设行为可以是违章行为。一旦在监控区域内发现车辆存在违章行为,即需要对违章车辆进行道路违章取证。道路违章取证应用于安防领域,主要是由道路安装的摄像机以及车载摄像机通过人工或者智能识别算法自动识别,对违章车辆进行视频取证的方法。车辆道路违章取证可以分为人工取证与摄像机定期巡航自动取证,由于取证方式并非本发明所关注的重点,故在此不做进一步的详细描述。
优选地,在步骤S106中,根据云台每次转动产生每个位置点可以包括以下操作:
步骤S1:确定云台发生转动;
步骤S2:将初始位置设置为坐标原点建立三维直角坐标系,并根据云台在发生转动后所在位置相对于初始位置的转动角度计算每个位置点的三维坐标。
在优选实施例中,当云台摄像机发现监控区域内的车辆存在违章行为时,即可将摄像机当前时刻所在位置设定为初始位置,同时还可将其设定为三维直角坐标系的坐标原点(X0,Y0,Z0),然后根据违章车辆在监控画面中的位置开启三维(3D)定位功能,并记录3D定位时云台的每次转动相对于坐标原点变换的角度,从而计算出每次转动所产生的位置点的三维空间坐标(X1,Y1,Z1)。
例如:云台摄像机欲从A(X1,Y1,Z1)转向B(X1,Y1,Z1),但并非仅通过一次云台转动就可以从A点转到B点,即在A点与B点之间,云台可能会发生多次转动,因此,需要记录下每次云台转动所产生的位置点,最终结果可能为A(X1,Y1,Z1)经过一次云台转动到达C(X1,Y1,Z1),再经过一次云台转动到达D(X1,Y1,Z1),而又经过一次云台转动到达B(X1,Y1,Z1),由此可见,从A点到达B点中间经历了三次云台转动,产生了两个位置点(C点和D点)。
优选地,在步骤S106中,在根据云台每次转动产生每个位置点之后,还可以包括以下步骤:
步骤S3:判断是否能够清晰辨识目标车辆的特征信息;
步骤S4:如果否,则调整摄像机的镜头焦距,并对每次调整幅度和调整时间进行记录,直至能够清晰辨识特征信息。
在优选实施例中,在每次进行3D定位之后产生新的位置点,此时,需要确认是否能够清晰辨识目标车辆的特征信息(例如:车辆的拍照信息、车辆的型号信息、车辆的颜色信息等),如果确实无法看清,则需要对摄像机的镜头焦距进行调整,同时对调整镜头焦距的幅度(例如:从15倍焦距调整到20倍焦距)以及调整镜头焦距幅度的时长(例如:从15倍焦距调整到20倍焦距经历了多长时间)进行记录。云台每发生一次转动就需要对镜头焦距进行一次调整,直至能够清晰辨识违章车辆的特征信息。
优选地,在步骤S106中,沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置可以包括以下步骤:
步骤S5:获取与结束录像时刻对应的结束位置点;
步骤S6:从结束位置点开始按照每个位置点所在位置相对于初始位置的转动角度由大到小依次逆向回溯,直至返回至初始位置。
在优选实施例中,由于在摄像机对违章车辆进行取证录像的过程中,摄像机可能会发生多次转动,而每次转动即会产生一个位置点,而根据开始对违章车辆进行录像时的起始位置以及云台每次转动相对于起始位置的转动角度可以确定生成的多个位置点相互之间的顺序关系。当结束对违章车辆的取证录像时,则可以从结束录像的位置沿着多个位置点逆序依次递归返回至开始取证录像时的初始位置。
优选地,在步骤S106中,沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置还可以包括以下操作:
步骤S7:判断依次回溯的每个位置点是否已经对镜头焦距进行过调整;
步骤S8:如果是,则根据与对镜头焦距进行过调整的位置点对应的已经记录的调整幅度和调整时间恢复至调整前的镜头焦距。
在优选实施例中,在对违章车辆完成道路违章取证后,摄像机需要从录像结束时的位置回归至发现车辆存在违章行为时的初始录像位置。在回归的过程中不但需要按照上述生成的一个或多个位置点进行平滑过度,而且还需要判断在摄像机对违章车辆录像的过程中,其镜头焦距是否发生过变焦,如果确实发生过变焦,则需要对镜头焦距进行逆向变焦,具体可以根据已经记录的调整镜头焦距的幅度以及调整镜头焦距幅度的时长使其恢复至开始对违章车辆进行录像前的镜头焦距(例如:从20倍焦距恢复到15倍焦距)。
例如:云台摄像机欲从A(X1,Y1,Z1)转向B(X1,Y1,Z1),云台的运行轨迹为A(X1,Y1,Z1)经过一次云台转动到达C(X1,Y1,Z1),再经过一次云台转动到达D(X1,Y1,Z1),而又经过一次云台转动到达B(X1,Y1,Z1),由此可见,从A点到达B点中间经历了三次云台转动,产生了两个位置点(C点和D点)。在从A点转动至C点后由于无法辨识违章车辆的特征信息,因此,对镜头焦距进行一次调整,并对调整镜头焦距的幅度以及调整镜头焦距幅度的时长进行记录;然后云台再由C点转动至D点,由于依旧无法辨识违章车辆的特征信息,因此,再对镜头焦距进行一次调整,并对调整镜头焦距的幅度以及调整镜头焦距幅度的时长进行记录,此时发现已经能够清晰辨识违章车辆的特征信息因而不再需要对镜头焦距进行调整。当云台摄像机在B点完成对违章车辆的取证后,开始沿A→C→D→B的运行轨迹执行逆向回溯操作,即先由B(X1,Y1,Z1)经过一次云台转动到达D(X1,Y1,Z1),此时发现由于在D点对镜头焦距进行过调整,因此,需要按照在D点记录的调整镜头焦距的幅度以及调整镜头焦距幅度的时长将镜头焦距恢复至从C点转动至D点之前使用的镜头焦距;再经过一次云台转动到达C(X1,Y1,Z1),此时发现在C点对镜头焦距进行过调整,因此需要按照在C点记录的调整镜头焦距的幅度以及调整镜头焦距幅度的时长将镜头焦距恢复至从A点转动至C点之前使用的镜头焦距;而又经过一次云台转动到达A(X1,Y1,Z1),整个流程结束。
下面将结合图3所示的优选实施方式对上述优选实施过程作进一步的描述。
图3是根据本发明优选实施例的车辆违章行为的录像方法的流程图。如图3所示,该流程可以包括以下处理步骤:
步骤S302:通过人工控制或者摄像机自动巡航的方式发现在监控区域内有车辆存在违章行为时,开始进入取证流程;
在自动取证系统中,通常以算法逻辑的形式嵌入在智能高清球机或者带有云台的智能高清枪机中。配合智能摄像机的模式识别算法来完成以上违章取证流程,模式识别算法主要用来识别目标以便自动开启取证流程。在人工取证系统中,对前端要求一般只需要有云台即可,无需特别使用高清摄像机,开启流程需要人工干预来替代模式识别,而其余步骤与自动取证流程并无实质差别。
步骤S304:开启云台摄像机的录像功能;
步骤S306:将摄像机在捕捉到监控区域内有车辆存在违章行为的时刻,其所在位置设定为初始位置;
步骤S308:根据违章车辆在监控画面中的位置开启3D定位功能,并记录3D定位时云台的每次转动相对于坐标原点变换的角度,从而计算出每次转动所产生的位置点的三维空间坐标;
步骤S310:在每次进行3D定位之后产生新的位置点,此时,需要确认是否能够清晰辨识目标车辆的特征信息,并进而判断是否需要调整镜头焦距;如果是,则转到步骤S312;如果否,则转到步骤S314;
步骤S312:持续变换摄像机的镜头焦距,直至能够清晰辨识目标车辆的特征信息;
步骤S314:在预设的录像时长(其时间参数值通常由外部预先输入)内对违章车辆进行跟踪录像;
步骤S316:将预设的录像时长到达时摄像机所在位置记录为结束位置,此时摄像机需要从录像结束时的位置回归至发现车辆存在违章行为时的初始录像位置,在回归的过程中需要判断在摄像机对违章车辆录像的过程中,其镜头焦距是否发生过变焦,如果是,则执行步骤S318;如果否,则转到步骤S320;
步骤S318:如果确实发生过变焦,则需要对镜头焦距进行逆向变焦,具体可以根据已经记录的调整镜头焦距的幅度以及调整镜头焦距幅度的时长使其恢复至开始对违章车辆进行录像前的镜头焦距;
步骤S320:根据开始对违章车辆进行录像时的起始位置以及云台每次转动相对于起始位置的转动角度可以确定生成的多个位置点相互之间的顺序关系,此时,需要从结束位置开始进行逆向3D定位;
步骤S322:通过进行逆向3D定位可以从结束录像的位置沿着多个位置点逆序依次递归返回至开始取证录像时的初始位置;
步骤S324:在摄像机重新回归至初始位置后,关闭录像功能。
整个流程结束。
图4是根据本发明实施例的车辆行为的录像装置的结构框图。如图4所示,该车辆行为的录像装置可以包括:确定模块10,用于确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;录像模块20,用于对预设行为进行跟踪录像;处理模块30,用于在预设的录像时长内根据摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿一个或多个位置点逆向返回至初始位置。
采用如图4所示的装置,解决了相关技术中采用云台摄像机对监控区域内车辆的预设行为进行录像后直接回归至预置点,易造成云台摄像机的转动缺乏规律性的问题,进而实现了云台在回归预置点过程中的动态平滑过渡,具有良好的用户感官体验。
优选地,如图5所示,处理模块30可以包括:确定单元300,用于确定云台发生转动;计算单元302,用于将初始位置设置为坐标原点建立三维直角坐标系,并根据云台在发生转动后所在位置相对于初始位置的转动角度计算每个位置点的三维坐标。
优选地,如图5所示,处理模块30还可以包括:第一判断单元304,用于判断是否能够清晰辨识目标车辆的特征信息;调整单元306,用于在第一判断单元输出为否时,调整摄像机的镜头焦距,并对每次调整幅度和调整时间进行记录,直至能够清晰辨识特征信息。
优选地,如图5所示,处理模块30还可以包括:获取单元308,用于获取与结束录像时刻对应的结束位置点;复位单元310,用于从结束位置点开始按照每个位置点所在位置相对于初始位置的转动角度由大到小依次逆向回溯,直至返回至初始位置。
优选地,如图5所示,处理模块30还可以包括:第二判断单元312,用于判断依次回溯的每个位置点是否已经对镜头焦距进行过调整;恢复单元314,用于在第二判断单元输出为是时,根据与对镜头焦距进行过调整的位置点对应的已经记录的调整幅度和调整时间恢复至调整前的镜头焦距。
从以上的描述中,可以看出,上述实施例实现了如下技术效果(需要说明的是这些效果是某些优选实施例可以达到的效果):采用本发明实施例所提供的技术方案,与相关技术中的违章取证方法的流程相比较而言,本发明的技术方案增加了云台制动、焦距变换以及记录操作回溯操作,使得整个云台转动、变焦的过程表现为动态平滑过度,具有良好的用户感官体验。此外,全流程自动化能够有效减少用户手动再次控制镜头焦距、云台、开启或关闭录像功能的动作,极大地提高了工作效率。对于人工干预流程,能够使得用户继续在整个取证流程前的画面进行多项操作,加强业务以及操作的连贯性;而对于自动违章取证系统,能够确保原有建模场景吻合不失效,摄像机可以继续执行自动违章取证的任务。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆行为的录像方法,其特征在于,包括:
确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;
对所述预设行为进行跟踪录像;
在预设的录像时长内根据所述摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿所述一个或多个位置点逆向返回至所述初始位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述云台每次转动产生每个位置点包括:
确定所述云台发生转动;
将所述初始位置设置为坐标原点建立三维直角坐标系,并根据所述云台在发生转动后所在位置相对于所述初始位置的转动角度计算所述每个位置点的三维坐标。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在根据所述云台每次转动产生所述每个位置点之后,还包括:
判断是否能够清晰辨识所述目标车辆的特征信息;
如果否,则调整所述摄像机的镜头焦距,并对每次调整幅度和调整时间进行记录,直至能够清晰辨识所述特征信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,沿所述一个或多个位置点逆向返回至所述初始位置包括:
获取与结束录像时刻对应的结束位置点;
从所述结束位置点开始按照所述每个位置点所在位置相对于所述初始位置的所述转动角度由大到小依次逆向回溯,直至返回至所述初始位置。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,沿所述一个或多个位置点逆向返回至所述初始位置还包括:
判断依次回溯的每个位置点是否已经对所述镜头焦距进行过调整;
如果是,则根据与对所述镜头焦距进行过调整的位置点对应的已经记录的调整幅度和调整时间恢复至调整前的镜头焦距。
6.一种车辆行为的录像装置,其特征在于,包括:
确定模块,用于确定在监测区域内的目标车辆存在预设行为,并将当前时刻摄像机所在位置设定为初始位置;
录像模块,用于对所述预设行为进行跟踪录像;
处理模块,用于在预设的录像时长内根据所述摄像机的云台的转动次数依次产生一个或多个位置点,并在结束录像时沿所述一个或多个位置点逆向返回至所述初始位置。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述处理模块包括:
确定单元,用于确定所述云台发生转动;
计算单元,用于将所述初始位置设置为坐标原点建立三维直角坐标系,并根据所述云台在发生转动后所在位置相对于所述初始位置的转动角度计算所述一个或多个位置点的三维坐标。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理模块还包括:
第一判断单元,用于判断是否能够清晰辨识所述目标车辆的特征信息;
调整单元,用于在所述第一判断单元输出为否时,调整所述摄像机的镜头焦距,并对每次调整幅度和调整时间进行记录,直至能够清晰辨识所述特征信息。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述处理模块还包括:
获取单元,用于获取与结束录像时刻对应的结束位置点;
复位单元,用于从所述结束位置点开始按照所述一个或多个位置点所在位置相对于所述初始位置的所述转动角度由大到小依次逆向回溯,直至返回至所述初始位置。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理模块还包括:
第二判断单元,用于判断依次回溯的每个位置点是否已经对所述镜头焦距进行过调整;
恢复单元,用于在所述第二判断单元输出为是时,根据与对所述镜头焦距进行过调整的位置点对应的已经记录的调整幅度和调整时间恢复至调整前的镜头焦距。
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CN107170239A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-09-15 | 广东工业大学 | 一种目标车辆追踪抓拍方法及装置 |
CN110352394A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-10-18 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 云台的控制方法、云台、移动平台和计算机可读存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003259346A (ja) * | 2002-02-28 | 2003-09-12 | Hitachi Kokusai Electric Inc | テレビカメラ制御方法 |
JP2010141792A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 雲台監視カメラ |
CN102497507A (zh) * | 2011-12-12 | 2012-06-13 | 山西奥克斯电子系统工程中心 | 基于图像分析的云台预置位控制方法 |
CN102693632A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-09-26 | 徐贵力 | 一种基于视觉图像的监控装置和监控方法 |
CN103268124A (zh) * | 2013-04-22 | 2013-08-28 | 天津市亚安科技股份有限公司 | 一种云台运动的控制方法及其云台 |
CN103310442A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-18 | 南京航空航天大学 | 基于多频信息融合的智能定位系统及其定位方法 |
-
2013
- 2013-09-22 CN CN201310470408.0A patent/CN104469227B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003259346A (ja) * | 2002-02-28 | 2003-09-12 | Hitachi Kokusai Electric Inc | テレビカメラ制御方法 |
JP2010141792A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 雲台監視カメラ |
CN102497507A (zh) * | 2011-12-12 | 2012-06-13 | 山西奥克斯电子系统工程中心 | 基于图像分析的云台预置位控制方法 |
CN102693632A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-09-26 | 徐贵力 | 一种基于视觉图像的监控装置和监控方法 |
CN103268124A (zh) * | 2013-04-22 | 2013-08-28 | 天津市亚安科技股份有限公司 | 一种云台运动的控制方法及其云台 |
CN103310442A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-18 | 南京航空航天大学 | 基于多频信息融合的智能定位系统及其定位方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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