CN105205467A - 基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法 - Google Patents

基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法 Download PDF

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monitoring
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姚一鸣
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

<b>本发明涉及一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法。一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法，该方法包括如下步骤：（</b><b>1</b><b>）首先绘制固定区域内的详细地图，并标注出固定区域内设施信息，并将固定摄像头位置，摄像头可视角度，移动摄像头位置，转动参数相关信息录入计算机；（</b><b>2</b><b>）然后根据人脸识别系统，车辆识别系统，计算机会自动侦测道路上的行人及车辆，并对其进行自动捕捉和追踪；（</b><b>3</b><b>）在正常录像的存储上，根据神经网络对每个人所在不同时间，不同摄像头所采集的信息，以坐标标注的方式记录在该个体对应的数据库下；（</b><b>4</b><b>）按照上述记录方式，记录在数据库中。本发明用于基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法。</b>

Description

基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法
技术领域：
本发明涉及一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法。
背景技术：
本发明基于人脸识别与车辆识别算法，在被识别人或机动车第一次被系统摄像头捕捉之后，系统会根据捕捉到的图像对被识别人或车辆进行分析，通过深度神经网络算法提取出相应的特征数据，并储存到数据库中.
当被检测识别物体即将离开摄像头识别范围时，系统会根据其在摄像头范围内的移动轨迹和离开摄像头视野时的出镜角度预判出被检测物体即将进入的下一个摄像头节点，并将其识别数据发送给其可能经过的下几个摄像头。
被激活的后续摄像头会在其视野范围内开始搜索识别，并与发送过来的识别数据进行比对，当误差小于某临界点时，摄像头节点会告知系统再次发现被识别物体，同时根据两个摄像头节点之间的距离计算出该物体大概的移动速度与路线，以此类推，直到被检测物体走出摄像头节点覆盖的敏感区域。
被检测物体在该敏感区域的移动路径会被储存在系统的数据库中，方便调用查询
发明内容：
本发明的目的是提供一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法，该方法包括如下步骤：
（1）首先绘制固定区域内的详细地图，并标注出固定区域内设施信息，并将固定摄像头位置，摄像头可视角度，移动摄像头位置，转动参数相关信息录入计算机；
（2）然后根据人脸识别系统，车辆识别系统，计算机会自动侦测道路上的行人及车辆，并对其进行自动捕捉和追踪；
（3）在正常录像的存储上，根据神经网络对每个人所在不同时间，不同摄像头所采集的信息，以坐标标注的方式记录在该个体对应的数据库下，记录方式如下：当车辆A在10：32：23’32经过了1方位摄像头35°方向，在10：33：12’12在1方位摄像头75°方向走出，又在10：34：14’58进入2方位摄像头25°，在10：35：24’58走出2方位摄像头34°方向，则记录如下：A：1，10：32：23’32，35°-10：33：12’12，75°；2，10：34：14’58，25°-10：35：24’58，34°；
（4）按照上述记录方式，将每个人的数据以录像位置及方式记录在数据库中，当调取A的视频路径时，则计算机会根据不同的时间节点调取趋近于连续的所有涉及A经过路径的影像，可根据所在摄像头位置自动绘制出A所经过的路径。
有益效果：
1.本发明是在目前监控网络的基础上开发的智能监控辅助软件。主要用于城市及大型社区的监控，可以自动识别并追踪人及车辆的运行轨迹，为社区智能安防提供基础性算法。
本发明解决了计算机视觉里面对于人和车辆的识别、定位以及跟踪问题，是未来智能安防的基础。
．本发明也可用于区域安防监控，可以做到24小时无人值守，大大减少了安防人工成本。也为事故发生后的图像调取采样提供了更加简便有效的平台。
．本发明也解决了计算机视觉领域对于物体追踪采样的难题，使计算机自动根据参数来确定追踪物所在位置，并且做出基础预测。本方法为计算机视觉智能化提供了基础性方法，是人工智能输入的基本方法。
具体实施方式：
实施例1：
一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法，该方法包括如下步骤：
（1）首先绘制固定区域内的详细地图，并标注出固定区域内设施信息，并将固定摄像头位置，摄像头可视角度，移动摄像头位置，转动参数相关信息录入计算机。
（2）然后根据人脸识别系统，车辆识别系统，计算机会自动侦测道路上的行人及车辆，并对其进行自动捕捉和追踪。
（3）在正常录像的存储上，根据神经网络对每个人所在不同时间，不同摄像头所采集的信息，以坐标标注的方式记录在该个体对应的数据库下，记录方式如下：当车辆A在10：32：23’32经过了1方位摄像头35°方向，在10：33：12’12在1方位摄像头75°方向走出，又在10：34：14’58进入2方位摄像头25°，在10：35：24’58走出2方位摄像头34°方向，则记录如下：A：1，10：32：23’32，35°-10：33：12’12，75°；2，10：34：14’58，25°-10：35：24’58，34°。
（4）按照上述记录方式，将每个人的数据以录像位置及方式记录在数据库中，当调取A的视频路径时，则计算机会根据不同的时间节点调取趋近于连续的所有涉及A经过路径的影像，可根据所在摄像头位置自动绘制出A所经过的路径。

Claims (1)

1.一种基于人脸识别、车辆识别系统的监控追踪方法，其特征是：该方法包括如下步骤：
（1）首先绘制固定区域内的详细地图，并标注出固定区域内设施信息，并将固定摄像头位置，摄像头可视角度，移动摄像头位置，转动参数相关信息录入计算机；
（2）然后根据人脸识别系统，车辆识别系统，计算机会自动侦测道路上的行人及车辆，并对其进行自动捕捉和追踪；
（3）在正常录像的存储上，根据神经网络对每个人所在不同时间，不同摄像头所采集的信息，以坐标标注的方式记录在该个体对应的数据库下，记录方式如下：当车辆A在10：32：23’32经过了1方位摄像头35°方向，在10：33：12’12在1方位摄像头75°方向走出，又在10：34：14’58进入2方位摄像头25°，在10：35：24’58走出2方位摄像头34°方向，则记录如下：A：1，10：32：23’32，35°-10：33：12’12，75°；2，10：34：14’58，25°-10：35：24’58，34°；
（4）按照上述记录方式，将每个人的数据以录像位置及方式记录在数据库中，当调取A的视频路径时，则计算机会根据不同的时间节点调取趋近于连续的所有涉及A经过路径的影像，根据所在摄像头位置自动绘制出A所经过的路径。
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