CN104636709B - 一种定位监控目标的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种定位监控目标的方法及装置，包括：获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备；获取所述监控设备的监控图像数据；根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标，在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息，从而实现了对监控目标的快速定位，进而达到了对监控目标的实时监控。

Description

一种定位监控目标的方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种定位监控目标的方法及装置。

背景技术

视频监控已经广泛的部署在社会生活的各个地方，面对众多的监控目标，如何有效的进行定位和检索，亟须有效的解决方案。目前大部分依然采用人工监看的方法，而基于视频特征分析进行目标定位，复杂的环境和巨大的运算量，让定位准确性和响应速度都大打折扣。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种定位监控目标的方法及装置，从而实现对监控目标的快速定位，进而达到对监控目标的实时监控。

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种定位监控目标的方法，包括：

获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备；

获取所述监控设备的监控图像数据；

根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标；

在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息。

优选地，所述根据所述当前位置信息选择监控设备，包括：

根据所述当前位置信息确定所述监控目标与所述监控设备间的距离信息，以及两者之间的夹角信息来确定监控设备；

当根据所述当前位置信息确定所述监控设备与所述监控目标的距离信息处于所述监控设备的监控距离范围内，且在确定所述监控目标与所述监控设备间的夹角满足预设条件时，选择符合条件的监控设备。

优选地，所述根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，包括：

步骤A、根据预先存储的图像数据以及所述监控设备当前的监控图像数据，得到差分图像数据；

步骤B、根据所述当前位置信息确定所述监控目标的方向向量；

步骤C、将包含所述方向向量和所述当前位置信息的差分图像数据映射到参考图像上；

步骤D、对映射得到的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标；

重复上述步骤B～D，当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标。

优选地，所述步骤D，具体包括：

根据所述方向向量和所述当前位置信息进行图像分析，得到待确认的监控目标。

优选地，所述当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标，包括：

根据所述待确认的监控目标至少两次的方向向量得到所述待确认的监控目标的运动轨迹信息，根据所述待确认的监控目标的位置信息得到所述待确认的监控目标的位置轨迹信息，当所述运动轨迹信息与所述位置轨迹信息重合时，确定所述待确认的监控目标为监控目标。

本发明实施例提供了一种监控目标定位设备，包括：

获取模块，用于获取监控目标的当前位置信息和标识信息；用于获取所述监控设备的监控图像数据；

选择模块，用于根据所述当前位置信息选择监控设备；

匹配模块，用于根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标；

输出模块，用于在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息。

优选地，

所述选择模块，用于根据所述当前位置信息确定所述监控目标与所述监控设备间的距离信息，以及两者之间的夹角信息来确定监控设备；

具体用于当根据所述当前位置信息确定所述监控设备与所述监控目标的距离信息处于所述监控设备的监控距离范围内，且在确定所述监控目标与所述监控设备间的夹角满足预设条件时，选择符合条件的监控设备。

优选地，还包括：

所述获取模块，用于根据预先存储的图像数据以及所述监控设备当前的监控图像数据，得到差分图像数据。

所述匹配模块，包括：

第一匹配子模块，用于根据所述当前位置信息确定所述监控目标的方向向量；

第二匹配子模块，用于将包含所述方向向量和所述当前位置信息的差分图像数据映射到参考图像上；

第三匹配子模块，用于对映射得到的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标；

重复执行上述各匹配子模块的处理；

确定模块，用于当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标。

优选地，

所述第三匹配子模块，具体用于根据所述方向向量和所述当前位置信息进行图像分析，得到待确认的监控目标。

优选地，

所述确定模块，具体用于根据所述待确认的监控目标至少两次的方向向量得到所述待确认的监控目标的运动轨迹信息，根据所述待确认的监控目标的位置信息得到所述待确认的监控目标的位置轨迹信息，当所述运动轨迹信息与所述位置轨迹信息重合时，确定所述待确认的监控目标为监控目标。

与现有技术相比，本发明实施例所提出的技术方案具有以下优点：

本发明的上述实施例，通过获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备，获取所述监控设备的监控图像数据；根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标，在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息，实现了对监控目标的快速定位，进而达到了对监控目标的实时监控。

附图说明

图1是本发明实施例提供的系统架构图；

图2是本发明实施例提供的监控目标定位的流程示意图；

图3是本发明实施例一提供的监控目标定位的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的采集到的图像的方位和距离信息的示意图；

图5是本发明实施例提供的监控目标定位的装置图。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

视频监控广泛应用于公共场所和重要设施的安全防卫应用当中，单个摄像机监控范围有限，目前在公共场所有大量的摄像机，如何对海量的监控目标进行筛选和定位，对各种事件及时响应，是一个巨大挑战，目前，比较主流的两种技术方案是：人工处理，速度慢，人工成本高；一般的目标特征智能识别，运算量巨大，同时由于目标复杂性，摄像机观测差异等原因，通常会导致准确性不高。然而，通过上述两种方案，对于快速，甚至实时的监控目标定位都不具备可行性。

本申请通过提出一种定位监控目标的方法，使得用户可以快速的进行监控目标定位，达到快速、实时监控当前的目标状况的目标。下面是一些具体的应用场景举例，但本发明的定位方法并不仅局限于下述的应用场景中：

1、移动车辆搜索：车辆可能处在货运、犯罪逃逸、或者灾祸等场景中，车辆位置信息通过终端定位并上传，检索计算机通过运算检索，可以调度周边监控摄像头，获取视频图像信息，同时进行视频与运动特征的分析，可以快速定位物体。

2、固定场所设施监控：当这些设施发生水火盗等灾害进行报警，同时附件有监控摄像机，这时，要求能够以最快的速度获取监控视频，并分析场景变化，了解现场情况，本提案中的方法能够满足这种非常苛刻的监控定位需求。

3、人员监控与搜寻：本提案中终端定位方法包括一般的GPS定位，以及结合移动网络接入的定位（2/3/4G网络，WIFI等），这些定位技术和相应的终端已经被广泛普及。

参见图1，为本发明实施例的系统架构图，该系统架构中，在监控目标与监控设备之间有后台服务器，后台服务器中包括有机位调度计算机和特征匹配计算机。

在监控目标上有终端设备，通过终端设备上传位置信息。

机位调度计算机的作用是通过运算筛选可能出监控目标可能途经的监控设备；

特征匹配计算机的作用是对于接收到的机位调度计算机发送的监控视频数据进行分析匹配，从而实现进一步地定位。

参见图2，为本发明实施例提供的监控目标定位的流程示意图，该流程包括：

步骤201，获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备。

本步骤中，根据所述当前位置信息选择监控设备，包括：根据所述当前位置信息确定所述监控目标与所述监控设备间的距离信息，以及两者之间的夹角信息来确定监控设备；

当根据所述当前位置信息确定所述监控设备与所述监控目标的距离信息处于所述监控设备的监控距离范围内时，且在确定所述监控目标与所述监控设备间的夹角满足预设条件时，选择符合条件的监控设备。

步骤202，获取所述监控设备的监控图像数据。

步骤203，根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配。

本步骤中，所述根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，包括：

步骤A、根据预先存储的图像数据以及所述监控设备当前的监控图像数据，得到差分图像数据；

步骤B、根据所述当前位置信息确定所述监控目标的方向向量；

步骤C、将包含所述方向向量和所述当前位置信息的差分图像数据映射到参考图像上；

步骤D、对映射得到的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标；

重复上述步骤B～D，当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标。

本步骤中，步骤D，具体包括：根据所述方向向量和所述当前位置信息进行图像分析，得到待确认的监控目标；

所述当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标，包括：根据所述待确认的监控目标至少两次的方向向量得到所述待确认的监控目标的运动轨迹信息，根据所述待确认的监控目标的位置信息得到所述待确认的监控目标的位置轨迹信息，当所述运动轨迹信息与所述位置轨迹信息重合时，确定所述待确认的监控目标为监控目标。

步骤204，在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息。

可见，本发明实施例所提供的方法中，通过获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备；获取所述监控设备的监控图像数据；根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标，在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息，从而实现了对监控目标的快速定位，进而达到了对监控目标的实时监控。

如图3所示，为本发明实施例中结合一种具体的应用场景，对定位监控目标的方法的详细描述，下面以监控目标为肇事逃逸的汽车作具体阐述，该方法包括以下步骤：

步骤301，后台服务器获取监控目标的当前位置信息和标识信息。

具体的，获取汽车的位置信息，对于汽车位置信息的获取，可以通过汽车上的定位系统获取。

步骤302，后台服务器根据位置信息确定监控目标与监控设备间的距离信息。

具体的，后台服务器根据汽车的位置信息来查询监控摄像机的信息数据库，在该数据库中包含有每个监控摄像机的一些信息，如监控摄像机的位置，监控范围角度θ_r，监控最远距离d_max，监控最近距离d_min，可偏移角度θ_v等；

其中，监控摄像机的位置（坐标x₀,y₀），表示摄像机机位原点；

基准向量(x₁,y₁)，对应监控方向0角度指示，这里基准向量(x₁,y₁)与原点位置(x₀,y₀)决定了监控摄像机机位的初始方向，也决定了后来转动角度的转动基准；

监控范围角度θ_r，表示相对基准向量左右的监控的角度幅度；

监控最远距离d_max，表示基准方向上可以监控到的最远距离；

监控最近距离d_min，表示基准方向上可以监控到的最近距离；

可偏移角度θv,摄像头可以摇摆的角度范围。

通过如下公式来计算监控摄像机与汽车之间的距离d：

当d_min＜d＜d_max时，将对应的监控摄像机作为监控汽车的候选监控设备；

当然，也可以设定一定的定位区域误差d_f（d_f＞0），d₁=d+d_f，d₂＝|d-d_f|，当d₁和d₂落入d_min和d_max范围内时，也可以考虑将该监控摄像机作为候选监控设备，这里的d_f是一个提高精度的可调工程量，可以基于实际工程情况配置。

步骤303，确定监控目标与监控设备的夹角信息。

具体的，可以通过如下公式来确定监控设备与汽车之间的夹角θ：

θ=arctan[(m₂-m₁)/(1+m₂*m₁)]

其中，m₁=(y-y₀)/(x-x₀),m₂=(y₁-y₀)/(x₁-x₀)；

当|θ|<θ_r+θ_v时，将对应的监控摄像机作为监控汽车的候选监控设备。

上述步骤302与步骤303之间并没有前后关系，可以相互调换。

步骤304，选择监控设备。

本步骤中，当步骤302的距离和步骤303的角度均满足预设条件时，才会选择该候选监控设备为监控目标的监控设备，若上述距离和角度两者间有任意一者未满足时，均不会选取该监控设备。

具体的，当距离d和角度θ均符合条件时，选取该监控摄像机作为监控汽车的摄像机。

步骤305，获取监控设备的监控信息。

具体的，获取该监控摄像机的视频图像数据。

步骤306，根据预先存储的图像数据以及所述监控设备的监控图像数据，得到差分图像数据。

具体的，服务器中预先存储有监控摄像机所监控的路段的背景视频图像信息，如该路段上没有任何移动物体时的图像；

根据该预先存储的图像，对监控摄像机进行机位的校正，使其所拍摄的画面与预先存储的图像画面拍摄位置相同；

根据预先存储的图像与校正后得到的图像进行图片处理，得到差分图，该差分图中仅包含了预先存储的图像所没有的物体信息。

步骤307，根据当前位置信息确定所述监控目标的方向向量。

具体的，根据汽车不断上传的位置坐标，得到该汽车的当前位置，并根据其位置信息计算得到其向量；

其中，速度向量由当前位置与之前位置比较获得，方向对正东方向夹角θ=arctan[(y-y₀)/(x-x₀)]，速度值=两次位置采样距离/两次采样时间；

具体的，根据汽车的位置与参考方向的夹角来确定该汽车的运动方向。

步骤308，将包含方向向量和当前位置信息的差分图映射到参考图像上。

在映射之前，由于服务器已经保存了当前监控摄像机所采集的预先存储的图像，对该图像中的固定物体做删减处理，得到参考图像，对该参考图像设置（x₀,y₀）坐标轴，且在该图像上划分角度区间和位置区间，参见图4；

具体的，基于方向向量，进行角度映射，映射到对应的角度区间；

基于当前的位置信息，将其映射到当前方向轴上的对应的位置区间。

步骤309，对映射后的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标。

具体的，通过对汽车映射后得到的图像进行分析，找到待确认的汽车。

重复上述步骤307～309，也即将监控目标每一次的包含方向向量和当前位置信息的差分图映射到参考图像上。

步骤310，当连续N次确定待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定该待确认的监控目标为所述监控目标。

具体的，当连续N次确定参考图像符合运动预期时，确定该待确认的汽车为监控目标。

其中，运动预期即分割对象重心的运动矢量与位置监控计算获取的运动矢量相比，在一定的误差范围内，也即，根据监控目标每一次的方向向量来得到监控目标的可能运动轨迹，当确定可能运动轨迹与根据监控目标的位置信息得到的位置轨迹在一定误差范围内重合时，确定该监控目标为实际的监控目标。

在确定运动的监控目标时，还可以依据监控目标的特征进行参考分析，如颜色，轮廓等，通过上述分析的添加，能够为确定监控目标提供更精确的支持；

在确定静态的监控目标（如建筑物）时，通过差分图像的对比，在特征分析时，可以帮助很快的确定发生火灾的建筑，或者大环境的变化等情况。

步骤311，输出该监控目标的位置图像信息。

具体的，在确定目标汽车后，锁定该汽车所在的画面，并在画面中表示该汽车。

在本实施例中，通过获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备，获取所述监控设备的监控图像数据；根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标，在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息，实现了对监控目标的快速定位，进而达到了对监控目标的实时监控。

基于与上述方法相同的构思，本发明实施例还提供了一种定位监控目标的设备，如图5所示，包括：

获取模块51，用于获取监控目标的当前位置信息和标识信息；用于获取所述监控设备的监控图像数据；用于根据预先存储的图像数据以及所述监控设备当前的监控图像数据，得到差分图像数据。

选择模块52，用于根据所述当前位置信息选择监控设备；用于根据所述当前位置信息确定所述监控目标与所述监控设备间的距离信息，以及两者之间的夹角信息来确定监控设备；具体用于当根据所述当前位置信息确定所述监控设备与所述监控目标的距离信息处于所述监控设备的监控距离范围内，且在确定所述监控目标与所述监控设备间的夹角满足预设条件时，选择符合条件的监控设备。

匹配模块53，用于根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标；

所述匹配模块53，包括：

第一匹配子模块531，用于根据所述当前位置信息确定所述监控目标的方向向量；

第二匹配子模块532，用于将包含所述方向向量和所述当前位置信息的差分图像数据映射到参考图像上；

第三匹配子模块533，用于对映射得到的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标；具体用于根据所述方向向量和所述当前位置信息进行图像分析，得到待确认的监控目标。

确定模块54，用于当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标；具体用于根据所述待确认的监控目标至少两次的方向向量得到所述待确认的监控目标的运动轨迹信息，根据所述待确认的监控目标的位置信息得到所述待确认的监控目标的位置轨迹信息，当所述运动轨迹信息与所述位置轨迹信息重合时，确定所述待确认的监控目标为监控目标。

输出模块55，用于在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息。

综上所述，在本实施例中，通过获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备，获取所述监控设备的监控图像数据；根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标，在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息，实现了对监控目标的快速定位，进而达到了对监控目标的实时监控。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述进行分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种定位监控目标的方法，其特征在于，包括：

获取监控目标的当前位置信息和标识信息，根据所述当前位置信息选择监控设备；

获取所述监控设备的监控图像数据；

根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标；

在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息；

所述根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，包括：

步骤A、根据预先存储的图像数据以及所述监控设备当前的监控图像数据，得到差分图像数据；

步骤B、根据所述当前位置信息确定所述监控目标的方向向量；

步骤C、将包含所述方向向量和所述当前位置信息的差分图像数据映射到参考图像上；

步骤D、对映射得到的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标；

重复上述步骤B～D，当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前位置信息选择监控设备，包括：

根据所述当前位置信息确定所述监控目标与所述监控设备间的距离信息，以及两者之间的夹角信息来确定监控设备；

当根据所述当前位置信息确定所述监控设备与所述监控目标的距离信息处于所述监控设备的监控距离范围内，且在确定所述监控目标与所述监控设备间的夹角满足预设条件时，选择符合条件的监控设备。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤D，具体包括：

根据所述方向向量和所述当前位置信息进行图像分析，得到待确认的监控目标。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标，包括：

根据所述待确认的监控目标至少两次的方向向量得到所述待确认的监控目标的运动轨迹信息，根据所述待确认的监控目标的位置信息得到所述待确认的监控目标的位置轨迹信息，当所述运动轨迹信息与所述位置轨迹信息重合时，确定所述待确认的监控目标为监控目标。

5.一种定位监控目标的设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取监控目标的当前位置信息和标识信息；用于获取所述监控设备的监控图像数据；选择模块，用于根据所述当前位置信息选择监控设备；

匹配模块，用于根据所述当前位置信息和标识信息对所述监控图像数据进行筛选匹配，以确定所述监控目标；

输出模块，用于在确定所述监控目标时，输出所述监控目标的位置图像信息；

其中，所述获取模块，用于根据预先存储的图像数据以及所述监控设备当前的监控图像数据，得到差分图像数据；

所述匹配模块，包括：

第一匹配子模块，用于根据所述当前位置信息确定所述监控目标的方向向量；

第二匹配子模块，用于将包含所述方向向量和所述当前位置信息的差分图像数据映射到参考图像上；第三匹配子模块，用于对映射得到的参考图像进行图像分析，得到待确认的监控目标；

重复执行上述各匹配子模块的处理；

确定模块，用于当连续N次确定所述待确认的监控目标符合预设运动周期时，确定所述待确认的监控目标为所述监控目标。

6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，

所述选择模块，用于根据所述当前位置信息确定所述监控目标与所述监控设备间的距离信息，以及两者之间的夹角信息来确定监控设备；

具体用于当根据所述当前位置信息确定所述监控设备与所述监控目标的距离信息处于所述监控设备的监控距离范围内，且在确定所述监控目标与所述监控设备间的夹角满足预设条件时，选择符合条件的监控设备。

7.如权利要求5所述的设备，其特征在于，

所述第三匹配子模块，具体用于根据所述方向向量和所述当前位置信息进行图像分析，得到待确认的监控目标。

8.如权利要求5所述的设备，其特征在于，

所述确定模块，具体用于根据所述待确认的监控目标至少两次的方向向量得到所述待确认的监控目标的运动轨迹信息，根据所述待确认的监控目标的位置信息得到所述待确认的监控目标的位置轨迹信息，当所述运动轨迹信息与所述位置轨迹信息重合时，确定所述待确认的监控目标为监控目标。