CN105407283A - 一种多目标主动识别跟踪监控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多目标主动识别跟踪监控方法，通过第一摄像机采集监控区域内的全景图像，在全景图像中锁定被跟踪目标后，计算出被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息，并该坐标信息所对应的第二摄像机的云台的第一角度控制值以及第二摄像机的第一聚焦值，当需要采集某一个被跟踪目标的特写图像时，第二摄像机根据该选定的被跟踪目标当前所对应的第一角度控制值和第一聚焦值对其进行定位，采集其特写图像，使第二摄像机始终聚焦于被跟踪目标，对该被跟踪目标进行实时地持续跟踪拍摄。本发明有效解决了视频监控及多目标跟踪中所存在的云台控制问题和聚焦问题。

Description

一种多目标主动识别跟踪监控方法
技术领域
本发明涉及视频监控领域，特别是涉及一种多目标主动识别跟踪监控方法。
背景技术
随着计算机、网络、通信、流媒体等技术的日趋成熟与完善，视频在社会生产生活中的应用日益广泛。在智能视频监控、导航、遥感、车牌识别等计算机视觉系统中，视频是最主要的信息来源，视频监控是安全防范系统的重要组成部分。
在大型监控环境中，前端设备提供图像采集、云台控制等基础监控功能，用户可以在显示器上观看实时图像，并通过云台控制键盘操作跟踪实体。目前采用的跟踪监控方式中，管理人员手动控制云台转动，并依赖于摄像机的自动聚焦技术对目标进行对焦，这种跟踪监控方式至少存在两个弊端，1）云台的控制不能根据目标的坐标信息进行自动控制，自动化强度低，过于依赖人工操控；2）依赖于摄像机的自动聚焦技术，对焦延时高，导致监控图像不清楚。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种多目标主动识别跟踪监控方法，有效解决了视频监控及多目标跟踪中所存在的云台控制问题和聚焦问题。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种多目标主动识别跟踪监控方法，包括以下步骤：
S1、通过第一摄像机采集监控区域内的全景图像，在全景图像中自动抓取多个特定目标作为被跟踪目标，锁定被跟踪目标后，根据该多个被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量及图像识别算法分别对其进行实时地持续跟踪拍摄，计算出每个被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息，并存储至数据库；
S2、根据被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息确定第二摄像机的云台的第一角度控制值以及第二摄像机的第一聚焦值，计算出每一个被跟踪目标的实时坐标信息所对应的实时的第一角度控制值和第一聚焦值，并存储至数据库，第一角度控制值和第一聚焦值随被跟踪目标位置在全景图像中的动态变换而实时更新；
S3、当需要采集某一个被跟踪目标的特写图像时，第二摄像机根据该选定的被跟踪目标当前所对应的第一角度控制值和第一聚焦值对其进行定位，采集其特写图像，使第二摄像机始终聚焦于被跟踪目标，对该被跟踪目标进行实时地持续跟踪拍摄。
进一步的，所述方法还包括主动对焦处理步骤：在全景图像中根据被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量信息对被跟踪目标的轨迹进行预测，预测其下一时刻的坐标位置，并计算出其下一时刻相应的第一角度控制值和第一聚焦值传送至第二摄像机，控制第二摄像机对被跟踪目标进行快速地主动定位和主动对焦，对被跟踪目标进行平滑跟踪拍摄，保证特写图像的清晰度。
进一步的，所述方法还包括目标切换步骤：当在已锁定的多个被跟踪目标中进行特征图像显示切换时，第二摄像机直接调用数据库中该重新选定的被跟踪目标所对应的第一角度控制值和第一聚焦值，对其进行定位采集其特写图像。
进一步的，当被跟踪目标出现异常动作，第二摄像机的特写图像中不能识别定位出被跟踪目标后，第二摄像机重新调用第一摄像机的实时第一角度控制值和第一聚焦值，重新采集被跟踪目标的特写图像。
进一步的，当被跟踪目标在监控区域内被遮挡而无法被跟踪时，根据该被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量信息及其历史记录信息，以及遮挡物信息，对被跟踪目标进行预测处理和模拟跟踪拍摄。通过预测处理计算出被跟踪目标可能进行的多个预测运动行径及其相应的概率，第二摄像机按概率最大的预测运动行径进行模拟跟踪拍摄，第一摄像机根据多个预测运动行径在全景图像中对遮挡物附近进行目标识别检测，当第一摄像机检测到该被跟踪目标时，第二摄像机结束模拟跟踪拍摄，根据其坐标信息对该被跟踪目标进行定位识别，采集其特写图像。
进一步的，在预测处理时，需判断该遮挡物当前处于静止状态还是运动状态，若该遮挡物处于运动状态，则第一摄像机需跟踪定位遮挡物，结合遮挡物的运动行径和运动速度矢量，对该被跟踪目标进行预测处理，第一摄像机还需在该遮挡物的附近以及遮挡物的行径路段上，对被跟踪目标进行识别检测。
进一步的，在第一摄像机锁定被跟踪目标后，计算出该被跟踪目标的第一中心坐标值，第二摄像机根据该第一中心坐标值所转换的第一角度控制值和第一聚焦值对被跟踪目标进行粗定位，并在特写图像中对该被跟踪目标进行重新识别定位，计算出该被跟踪目标在特写图像中的第二中心坐标值，并判断该第二中心坐标值是否为特写图像的中心位置。
若是，则锁定被跟踪目标，第二摄像机跟随被跟踪目标的移动而动态调整，使得被跟踪目标始终锁定在特写图像的中央。
若不是，则根据该第二中心坐标位置计算第二摄像机的云台的第二角度控制值以及第二摄像机的第二聚焦值，第二摄像机根据该第二角度控制值和第二聚焦值对特写图像面进行微调，将被跟踪目标锁定在特写图像的中央。
进一步的，第二摄像机根据该第二角度控制值和第二聚焦值对特写图像面进行微调后，同步更新第一摄像机的参数，将第二角度控制值和第二聚焦值与第一中心坐标值进行匹配，并存储至数据库，便于再次计算时的调用。
进一步的，在判断第二中心坐标值是否为特写图像的中心位置时，增加一个误差阈值，若第二中心坐标值与特写图像的中心位置的误差大于该误差阈值，则第二摄像机对该被跟踪目标的特写图像进行微调。
进一步的，所述特定目标包括具备预设特征的目标和具备指定特征的目标。
本发明的有益效果是：本发明第二摄像机完成对被跟踪目标的持续跟踪拍摄，始终首先依赖于该被跟踪目标在全景图像中的坐标信息，以及根据坐标信息所计算出的第一角度控制值和第一聚焦值，根据第一角度控制值控制第二摄像机的云台的转动角度，根据第一聚焦值控制第二摄像机的焦距，如此设计可实现以下功能。
①保证当被跟踪目标出现异常动作时，如急停、急转等，第二摄像机的特写图像始终保持对目标的锁定，不会丢失目标的特写图像。
②实现对运动目标进行主动对焦，根据运动目标的运动行径和运动速度矢量信息，对运动目标的轨迹进行预测，预测其下一时刻的坐标位置，并计算出其下一时刻相应的第一角度控制值和第一聚焦值，以便第二摄像机能对目标进行快速地主动对焦，能对高速运动的目标进行平滑跟踪拍摄，保证目标细节不因高速运动而模糊；通过预测处理，还可以在目标被遮挡的情况下，对其进行模拟跟踪拍摄。
③当特写图像在多个目标之间进行瞬时切换时，第二摄像机能根据切换目标的第一角度控制值和第一聚焦值对其进行快速定位和对焦，保证特写图像的清晰度，完成目标的平滑切换操作。
④实现目标在遮挡的情况下，第二摄像机不会对前景遮挡物进行自动聚焦，避免在重新获得锁定目标时，由于聚焦的问题，使得特写图像出现模糊不清的状况。
本发明第二摄像机还将判断特写图像中的目标是否在特写图像的中央，并更新其在全景图像中的坐标信息所对应的第二摄像机的云台角度控制值和聚焦值的数据值，在一定工作时长后，即可保证第一摄像机所锁定的目标始终在第二摄像机的特写图像的中央。
附图说明
图1为本发明多目标主动识别跟踪监控方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，该实施例描述了一种多目标主动识别跟踪监控方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过第一摄像机采集监控区域内的全景图像，在全景图像中自动抓取多个特定目标作为被跟踪目标，自动识别有价值的目标对象，所述特定目标包括具备预设特征的目标和具备指定特征的目标。
预设特征是指，预先在数据库中录入有价值目标的特征数据，以便于第一摄像机在全局图像中进行图像识别时，同数据库中的预设特征进行匹配比对，若发现与预设特征相同或相似的目标，则将其锁定。
指定特征是指，手动输入待跟踪目标的特征数据，第一摄像机在全局图像中进行图像识别时，搜索与该指定特征相同或相似的目标，并将其锁定。如需要定位白色轿车，则手动输入白色轿车，让系统自动锁定全景图像中所有的白色轿车。当然也可在系统中集成语音识别模块，以支持语音输入。
当锁定被跟踪目标后，根据该多个被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量及图像识别算法分别对其进行实时地持续跟踪拍摄，计算出每个被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息，并存储至数据库。
步骤S2、根据被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息确定第二摄像机的云台的第一角度控制值以及第二摄像机的第一聚焦值，计算出每一个被跟踪目标的实时坐标信息所对应的实时的第一角度控制值和第一聚焦值，并存储至数据库，第一角度控制值和第一聚焦值随被跟踪目标位置在全景图像中的动态变换而实时更新。
步骤S3、当需要采集某一个被跟踪目标的特写图像时，第二摄像机根据该选定的被跟踪目标当前所对应的第一角度控制值和第一聚焦值对其进行定位，采集其特写图像，使第二摄像机始终聚焦于被跟踪目标，对该被跟踪目标进行实时地持续跟踪拍摄。
进一步的，所述方法还包括主动对焦处理步骤：在全景图像中根据被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量信息对被跟踪目标的轨迹进行预测，预测其下一时刻的坐标位置，并计算出其下一时刻相应的第一角度控制值和第一聚焦值传送至第二摄像机，控制第二摄像机对被跟踪目标进行快速地主动定位和主动对焦，对被跟踪目标进行平滑跟踪拍摄，保证特写图像的清晰度，保证目标细节不因高速运动而模糊。
进一步的，所述方法还包括目标切换步骤：当在已锁定的多个被跟踪目标中进行特征图像显示切换时，第二摄像机直接调用数据库中该重新选定的被跟踪目标所对应的第一角度控制值和第一聚焦值，对其进行定位采集其特写图像。
进一步的，当被跟踪目标出现异常动作，第二摄像机的特写图像中不能识别定位出被跟踪目标后，第二摄像机重新调用第一摄像机的实时第一角度控制值和第一聚焦值，重新采集被跟踪目标的特写图像。
进一步的，当被跟踪目标在监控区域内被遮挡而无法被跟踪时，根据该被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量信息及其历史记录信息，以及遮挡物信息，对被跟踪目标进行预测处理和模拟跟踪拍摄。
通过预测处理计算出被跟踪目标可能进行的多个预测运动行径及其相应的概率，第二摄像机按概率最大的预测运动行径进行模拟跟踪拍摄，第一摄像机根据多个预测运动行径在全景图像中对遮挡物附近进行目标识别检测，当第一摄像机检测到该被跟踪目标时，第二摄像机结束模拟跟踪拍摄，根据其坐标信息对该被跟踪目标进行定位识别，采集其特写图像。
进一步的，在预测处理时，需判断该遮挡物当前处于静止状态还是运动状态，若该遮挡物处于运动状态，则第一摄像机需跟踪定位遮挡物，结合遮挡物的运动行径和运动速度矢量，对该被跟踪目标进行预测处理，第一摄像机还需在该遮挡物的附近以及遮挡物的行径路段上，对被跟踪目标进行识别检测。
进一步的，在第一摄像机锁定被跟踪目标后，计算出该被跟踪目标的第一中心坐标值，第二摄像机根据该第一中心坐标值所转换的第一角度控制值和第一聚焦值对被跟踪目标进行粗定位，并在特写图像中对该被跟踪目标进行重新识别定位，计算出该被跟踪目标在特写图像中的第二中心坐标值，并判断该第二中心坐标值是否为特写图像的中心位置。
若是，则锁定被跟踪目标，第二摄像机跟随被跟踪目标的移动而动态调整，使得被跟踪目标始终锁定在特写图像的中央。
若不是，则根据该第二中心坐标位置计算第二摄像机的云台的第二角度控制值以及第二摄像机的第二聚焦值，第二摄像机根据该第二角度控制值和第二聚焦值对特写图像面进行微调，将被跟踪目标锁定在特写图像的中央。
进一步的，第二摄像机根据该第二角度控制值和第二聚焦值对特写图像面进行微调后，同步更新第一摄像机的参数，将第二角度控制值和第二聚焦值与第一中心坐标值进行匹配，并存储至数据库，便于再次计算时的调用。
进一步的，在判断第二中心坐标值是否为特写图像的中心位置时，增加一个误差阈值，若第二中心坐标值与特写图像的中心位置的误差大于该误差阈值，则第二摄像机对该被跟踪目标的特写图像进行微调。
本发明中，所述第一摄像机可采用广角摄像机，所述第二摄像机可采用超高速专用跟踪PTZ摄像机，该方法中的计算处理、预测处理等可集成在视频处理机中，由视频处理机来完成，并将处理结果的控制数据分别发送至第一摄像机和第二摄像机。
如上参照附图以示例的方式描述了根据本发明的一种多目标主动识别跟踪监控方法。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的一种多目标主动识别跟踪监控方法，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进，或者对其中部分技术特征进行等同替换，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。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (10)

1.一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过第一摄像机采集监控区域内的全景图像，在全景图像中自动抓取多个特定目标作为被跟踪目标，锁定被跟踪目标后，根据该多个被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量及图像识别算法分别对其进行实时地持续跟踪拍摄，计算出每个被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息，并存储至数据库；
S2、根据被跟踪目标在全景图像中的实时坐标信息确定第二摄像机的云台的第一角度控制值以及第二摄像机的第一聚焦值，计算出每一个被跟踪目标的实时坐标信息所对应的实时的第一角度控制值和第一聚焦值，并存储至数据库，第一角度控制值和第一聚焦值随被跟踪目标位置在全景图像中的动态变换而实时更新；
S3、当需要采集某一个被跟踪目标的特写图像时，第二摄像机根据该选定的被跟踪目标当前所对应的第一角度控制值和第一聚焦值对其进行定位，采集其特写图像，使第二摄像机始终聚焦于被跟踪目标，对该被跟踪目标进行实时地持续跟踪拍摄。
2.根据权利要求1所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于，所述方法还包括主动对焦处理步骤：在全景图像中根据被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量信息对被跟踪目标的轨迹进行预测，预测其下一时刻的坐标位置，并计算出其下一时刻相应的第一角度控制值和第一聚焦值传送至第二摄像机，控制第二摄像机对被跟踪目标进行快速地主动定位和主动对焦，对被跟踪目标进行平滑跟踪拍摄。
3.根据权利要求1所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于，所述方法还包括目标切换步骤：当在已锁定的多个被跟踪目标中进行特征图像显示切换时，第二摄像机直接调用数据库中该重新选定的被跟踪目标所对应的第一角度控制值和第一聚焦值，对其进行定位采集其特写图像。
4.根据权利要求1所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于：当被跟踪目标出现异常动作，第二摄像机的特写图像中不能识别定位出被跟踪目标后，第二摄像机重新调用第一摄像机的实时第一角度控制值和第一聚焦值，重新采集被跟踪目标的特写图像。
5.根据权利要求1所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于：当被跟踪目标在监控区域内被遮挡而无法被跟踪时，根据该被跟踪目标的运动行径和运动速度矢量信息及其历史记录信息，以及遮挡物信息，对被跟踪目标进行预测处理和模拟跟踪拍摄；
通过预测处理计算出被跟踪目标可能进行的多个预测运动行径及其相应的概率，第二摄像机按概率最大的预测运动行径进行模拟跟踪拍摄，第一摄像机根据多个预测运动行径在全景图像中对遮挡物附近进行目标识别检测，当第一摄像机检测到该被跟踪目标时，第二摄像机结束模拟跟踪拍摄，根据其坐标信息对该被跟踪目标进行定位识别，采集其特写图像。
6.根据权利要求5所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于，在预测处理时，需判断该遮挡物当前处于静止状态还是运动状态，若该遮挡物处于运动状态，则第一摄像机需跟踪定位遮挡物，结合遮挡物的运动行径和运动速度矢量，对该被跟踪目标进行预测处理，第一摄像机还需在该遮挡物的附近以及遮挡物的行径路段上，对被跟踪目标进行识别检测。
7.根据权利要求1~6中任一项所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于：在第一摄像机锁定被跟踪目标后，计算出该被跟踪目标的第一中心坐标值，第二摄像机根据该第一中心坐标值所转换的第一角度控制值和第一聚焦值对被跟踪目标进行粗定位，并在特写图像中对该被跟踪目标进行重新识别定位，计算出该被跟踪目标在特写图像中的第二中心坐标值，并判断该第二中心坐标值是否为特写图像的中心位置；
若是，则锁定被跟踪目标，第二摄像机跟随被跟踪目标的移动而动态调整，使得被跟踪目标始终锁定在特写图像的中央；
若不是，则根据该第二中心坐标位置计算第二摄像机的云台的第二角度控制值以及第二摄像机的第二聚焦值，第二摄像机根据该第二角度控制值和第二聚焦值对特写图像面进行微调，将被跟踪目标锁定在特写图像的中央。
8.根据权利要求7所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于：第二摄像机根据该第二角度控制值和第二聚焦值对特写图像面进行微调后，同步更新第一摄像机的参数，将第二角度控制值和第二聚焦值与第一中心坐标值进行匹配，并存储至数据库，便于再次计算时的调用。
9.根据权利要求7所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于：在判断第二中心坐标值是否为特写图像的中心位置时，增加一个误差阈值，若第二中心坐标值与特写图像的中心位置的误差大于该误差阈值，则第二摄像机对该被跟踪目标的特写图像进行微调。
10.根据权利要求1所述的一种多目标主动识别跟踪监控方法，其特征在于：所述特定目标包括具备预设特征的目标和具备指定特征的目标。
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