CN105973204B - 一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，包括以下步骤：(1)根据移动目标的移动监测范围构建视频监测设备网络；(2)通过所述移动目标的实时位置动态选取最优视频监测设备组合；(3)获取所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息，根据所述相对位置信息计算获得所述移动目标的平面坐标。通过利用视频监控点位信息，联合计算被监控移动目标，减弱其他因素带来的位置计算精度影响，从而获取移动目标的平面坐标，达到对于移动目标高精度实时定位和监控的目的。

Description

一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法

技术领域

本发明涉及移动目标实时定位技术领域，尤其是一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法。

背景技术

在移动互联网大发展的趋势下，各类应用在蓬勃发展，特别是嵌入了位置服务功能的应用后，更实现了爆发式增长，微信、微博、移动阅读、移动游戏等应用，为百姓生活提供着极大的便利。而借助视频监控技术提高位置计算精度，并克服某些特殊情况下无法完全依靠直接定位(直接定位：在移动目标上加载位置坐标接收机)方式取得位置坐标的困难，借助于视频监控技术间接获取移动目标的位置坐标的方法能实现位置信息和图像信息的联合计算，从而获取移动目标的位置坐标，将更加存进各类应用向着实用化的角度深入发展。

中国专利CN201410079094.6公开了一种采用多台摄像机进行运动目标跟踪的方法，在现有的一般采用单摄像机目标跟踪方法的基础上，采用多摄像机多个视角同时跟踪同一区域的运动目标，利用多视角对单一视角发生遮挡的目标加以区分并定位，首先确定各个摄像机图像中公共平面区域为各个摄像机图像的主平面，并计算主平面之间的单应性矩阵，然后以其中目标遮挡权重最大的摄像机图像的主平面为映射主平面，其余摄像机图像针对该映射住平面进行单应性映射。利用单应性关系，通过其余摄像机图像中的目标跟踪信息获得遮挡权重最大的目标的跟踪信息，针对存在遮挡情况下目标跟踪失败的问题，提高了目标跟踪的准确率。这一现有技术虽然解决了存在遮挡情况下的目标跟踪问题，显然并不能获得目标的精确运动轨迹，因为仅仅是通过平面之间的映射关系，缺乏参照坐标体系，从而不能精确地对运动目标位置进行计算。

中国专利CN201510381193.4公开了一种利用摄像头成像对移动目标精准定位的系统，包括移动终端、包含2个摄像头的摄像头单元、位置分析服务器；所述移动终端向所述位置分析服务器发送移动目标特征图像；所述移动目标特征图像包含持有所述移动终端的移动目标的外部特征部位；所述摄像头单元中的所述2个摄像头获取一个区域的场景图像；所述场景图像为所述2个摄像头同一时刻获取的，并包含所述移动目标的所述外部特征部位的2幅图像；所述摄像头单元将所述场景图像传输给所述位置分析服务器；所述位置分析服务器对所述场景图像进行分析，获取所述移动目标的精确位置信息。这一现有技术利用双摄像头对移动目标分别进行定位，然后通过两个坐标的加权平均获得更高的精度。然而，通过图像分析获得的位置信息本身精度较低，而且从不同的角度拍摄的两个图像，对于基础参考坐标的选择难度大，不同的视角会造成图像中位置信息的误差。

实际应用中由于环境条件特殊性总不能非常精确的获取移动目标的精确位置，主要不利条件包括受山体影响等复杂地形条件、定位设备信号不足以及目标移动规律和速度复杂等，而且某些移动目标本身并不方便搭载位置坐标接收设备，例如受监控的动物或者特殊人员以及其他移动目标。

发明内容

本发明针对现有技术中存在难以通过视频监控技术获得高精度移动目标位置信息的技术问题，提供了一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，通过利用视频监控点位信息，联合计算被监控移动目标，减弱其他因素带来的位置计算精度影响，从而获取移动目标的平面坐标，达到对于移动目标高精度实时定位和监控的目的。

为实现上述发明目的，提出了如下技术方案：

一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，包括以下步骤：

S1、根据移动目标的移动监测范围构建视频监测设备网络；

S2、通过所述移动目标的实时位置动态选取最优视频监测设备组合；

S3、获取所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息，根据所述相对位置信息计算获得所述移动目标的平面坐标。

可选的，按照固定时间间隔或者指定时间再次循环步骤S1、S2、S3，重新根据所述移动目标的最新位置选择最优视频监测设备组合，循环计算所述移动目标的平面坐标；从而实现移动目标平面坐标实时获取，并能够对移动目标的移动位置实时跟踪定位。

可选的，所述步骤S1包括子步骤：

S11、根据移动目标性质和移动情况设定移动监测范围，所述移动监测范围的外接矩形坐标(x01,y1,x03,y03)；

S12、根据视频监测设备参数在所述移动监测范围内设置视频监测设备的均匀矩形分布网络，并对每个视频监测设备进行编号；

S13、利用GPS或者北斗系统的终端接收设备，获取每个视频监测设备的位置信息，并形成监测设备平面坐标矩阵数组。

有效距离是布设视频监测设备的重要依据，设有效距离为d，考虑精度要求及每个位置都能找到有效监控范围内的视频监测设备，并确保一定的数量，因此，需要的视频监测设备总数N约为：

N＝[(x03-x01)/d+1]*[(y03-y01)/d+1]

其中，(x03-x01)/d为x方向取整后所得视频监测设备数值；

(y03-y01)/d为y方向取整后所得视频监测设备数值。

可选的，所述步骤S2包括子步骤：

S21、所述视频监测设备网络实时获取所述移动监测范围的视频数据；

S22、通过计算分析所述视频数据获得所述移动目标的实时位置信息；

S23、根据所述实时位置信息，选择最接近所述移动目标的一组视频监测设备。

可选的，所述步骤S3包括子步骤：

S31、利用设置在每一个视频监测设备上的激光测距装置获得所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息；

S32、根据所述相对位置信息，计算所述移动目标相对于所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备的相对平面坐标；

S33、根据所述相对平面坐标计算获得所述移动目标的平面坐标。

可选的，当所述移动目标位于所述视频监测设备网络中的四个视频监测设备之间时，所述最优视频监测设备组合由所述四个视频监测设备组成；

当所述移动目标位于x方向或者y方向的两个相邻视频监测设备之间时，所述最优视频监测设备组合由所述两个相邻视频监测设备组成。

本发明方案提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明通过建立多视频监测设备网络，并采用选择最优视频监测设备动态组网的方法来获取移动目标的实时平面坐标，具有较强的实用性，而且大量移动目标(比如动物、自然现象或其它生命体等)并不适合直接加载GPS(全球定位系统)、北斗定位系统或者其他可以接收位置信息的设备，这种情况下，该方法能够借助带有激光测距装置的视频监测设备快速进行移动目标的定位，通过实时获取移动目标的动态位置信息，发现移动目标的移动规律，并可以对于移动目标进行精细化管理，提高移动目标的管理效能，在视频监控领域以及移动目标信息化领域都具有重要现实意义。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明实施过程流程图；

图2是视频监测设备均匀分布网络图；

图3是背景差分方法获取移动目标的实时位置信息示意图；

图4是移动目标位置示意图一；

图5是移动目标位置示意图二；

图6是移动目标位置示意图三；

图7是移动目标坐标位置计算示意图一；

图8是移动目标坐标位置计算示意图二。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好的理解本发明的技术方案，并使本发明的上述目的、特征和优点更加明显易懂，下面结合实施例及实施例附图对本发明作进一步的详细描述。

如图1所示，一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，包括以下步骤：

S1、根据移动目标的移动监测范围构建视频监测设备网络；

S2、通过所述移动目标的实时位置动态选取最优视频监测设备组合；

S3、获取所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息，根据所述相对位置信息计算获得所述移动目标的平面坐标。

优选地，按照固定时间间隔或者指定时间再次循环步骤S1、S2、S3，重新根据所述移动目标的最新位置选择视频监测设备组合，循环计算所述移动目标的平面坐标；从而实现移动目标平面坐标实时获取，并能够对移动目标的移动位置实时跟踪定位。

如图1、2所示，所述步骤S1包括子步骤：

S11、根据移动目标性质和移动情况设定移动监测范围，所述移动监测范围的外接矩形坐标(x01,y1,x03,y03)；

S12、根据视频监测设备参数在所述移动监测范围内设置视频监测设备的均匀矩形分布网络，并对每个视频监测设备进行编号；

S13、利用GPS或者北斗系统的终端接收设备，获取每个视频监测设备的位置信息，并形成监测设备平面坐标矩阵数组。

优选地，所述视频监测设备是摄像头，根据摄像头参数(移动高度、角度、焦距以及有效距离)设计视频监测设备的均匀矩形分布网络，并对每个设备进行编号；在视频监测设备网络的设置中，有效距离是布设视频监测设备的重要依据，设有效距离为d，考虑精度要求及每个位置都能找到有效监控范围内的视频监测设备，并确保一定的数量，因此，需要的视频监测设备总数N约为：

N＝[(x03-x01)/d+1]*[(y03-y01)/d+1]

其中，(x03-x01)/d为x方向取整后所得视频监测设备数值；

(y03-y01)/d为y方向取整后所得视频监测设备数值。

如图1所示，所述步骤S2包括子步骤：

S21、所述视频监测设备网络实时获取所述移动监测范围的视频数据；

S22、通过计算分析所述视频数据获得所述移动目标的实时位置信息；

S23、根据所述实时位置信息，选择最接近所述移动目标的一组视频监测设备。

如图3所示，移动目标在移动过程中，每个时刻都有特定的位置，设t时刻，移动目标的平面坐标为(x，y)；通过循环计算每个视频监测设备数据获得移动目标的实时位置信息，具体方法可以采用背景差分方法识别移动目标并判断初步位置信息，通过不断地比较每一个视频监测设备的实时图像与背景图像(图像中不具有移动目标)，从而识别移动目标。然后选择最接近的四个外接视频监测设备，如图4所示，移动目标位于所述视频监测设备网络中的四个视频监测设备之间时，选择视频监测设备为(s22,s23,s32,s 33)作为最优视频监测设备组合。特殊情况下，如图5、图6，移动目标位于x方向或者y方向的两个相邻视频监测设备之间时，具备相同的x坐标，或者y坐标，则仅需要两个视频监测设备就可以确定移动目标的平面坐标，从而最优视频监测设备就是所述两个视频监测设备。

如图1所示，所述步骤S3包括子步骤：

S31、利用设置在每一个视频监测设备上的激光测距装置获得所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息；

S32、根据所述相对位置信息，计算所述移动目标相对于所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备的相对平面坐标；

S33、根据所述相对平面坐标计算获得所述移动目标的平面坐标。

具体地，如图4、7所示，当移动目标位于视频监测设备网络中的四个视频监测设备之间时最优视频监测设备组合由所述四个视频监测设备组成，分别计算移动目标相对于四个视频监测设备的相对平面坐标。如图7所示，选取的四个视频监测设备分别为A，B，C和D，移动目标为O，四个视频监测设备在某一时刻对于移动目标的实测距离分别为D1，D2，D3和D4，假设先基于计算视频监测设备C和D进行计算，形成的三角形为COD三角形，由于已知COD三角形的三边长度，根据三角形余弦定理可以计算出ODC和OCD的角度，进而分别计算出移动目标O相对于设备D和设备C的x方向和y方向的相对距离，设为CΔx，CΔy，以及DΔx，DΔy，计算公式如下：

D4*D4＝S3*S3+D3*D3-2*S3*D3cos∠OCD (1)

cos∠OCD＝CΔx/D3 (2)

根据(1)和(2)式可得：

CΔx＝(S3*S3+D3*D3-D4*D4)/2S3

同理，

DΔx＝(S3*S3+D4*D4-D3*D3)/2S3

sin∠OCD＝CΔy/D3 (3)

根据(2)和(3)可得：

CΔy＝D3*(1-CΔx*CΔx/(D3*D3))

同理，

DΔy＝D4*(1-DΔx*DΔx/(D4*D4))

根据该ODC组成的三角形数据计算出的相对距离，可以得到移动目标的两组相对平面坐标数据如下(设移动目标O的坐标为x，y)：

xcd＝x3-CΔx ycd＝y3+CΔy(根据C设备基准数据计算)

xdc＝x4+DΔx ydc＝y4+DΔy(根据D设备基准数据计算)

同理，针对设备A与D，A与B，以及B与C，同样可以组成另外的三个三角形，同样分别得出另外三组相对平面坐标数据。

当所述移动目标位于x方向或者y方向的两个相邻视频监测设备之间时，最优视频监测设备组合由所述两个相邻视频监测设备组成；如图7、8所示，以y方向坐标相同为例，只需要计算移动目标x方向的精确值即可，根据距离测量示意图，移动目标距离A设备与B设备的距离分别为s1和s2，可以快速计算出：

xab＝x1+s1 yab＝y1(根据A设备基准数据计算)

xba＝x2-s2 yba＝y2(根据B设备基准数据计算)

如图1所示，联合计算，获得移动目标高精度坐标。对于计算所得移动目标的多个相对平面坐标进行x方向和y方向均值计算，将平均值作为移动目标的高精度平面坐标，减少系统误差。

当最优视频监测设备组合为四个视频监测设备时，可以获得8组x坐标数据和8组y坐标数据，假设移动目标坐标为x，y，8组x数据分别为x1，x2,….,x8，8组y坐标数据分别为y1，y2，….,y8,则最后求得的移动目标坐标为：

x＝(x1+x2+….+x8)/8；

y＝(y2+y2+….+y8)/8；

当最优视频监测设备组合为两个视频监测设备时，计算移动目标坐标为：

x＝(x1+x2)/2；(y方向坐标相同)或者

y＝(y2+y2)/2；(x方向坐标相同)

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (4)

1.一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据移动目标的移动监测范围构建视频监测设备网络；

S2、通过所述移动目标的实时位置动态选取最优视频监测设备组合；

S3、获取所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息，根据所述相对位置信息计算获得所述移动目标的平面坐标；

按照固定时间间隔或者指定时间循环步骤S1、S2、S3，重新根据所述移动目标的最新位置选择最优视频监测设备组合，循环计算所述移动目标的平面坐标；所述步骤S1包括子步骤：

S11、根据移动目标性质和移动情况设定移动监测范围，所述移动监测范围的外接矩形坐标(x01,y1,x03,y03)；

S12、根据视频监测设备参数在所述移动监测范围内设置视频监测设备的均匀矩形分布网络，并对每个视频监测设备进行编号；

S13、利用GPS或者北斗系统的终端接收设备，获取每个视频监测设备的位置信息，并形成监测设备平面坐标矩阵数组；

所述视频监测设备总数N为：

N＝[(x03-x01)/d+1]*[(y03-y01)/d+1]

其中，d为视频监测设备的有效距离；(x03-x01)/d为x方向取整后所得视频监测设备数值；(y03-y01)/d为y方向取整后所得视频监测设备数值；

所述步骤S2包括子步骤：

S21、所述视频监测设备网络实时获取所述移动监测范围的视频数据；

S22、通过计算分析所述视频数据获得所述移动目标的实时位置信息；

S23、根据所述实时位置信息，选择最接近所述移动目标的一组视频监测设备；所述步骤S3包括子步骤：

S31、利用设置在每一个视频监测设备上的激光测距装置获得所述移动目标与所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备之间的相对位置信息；

S32、根据所述相对位置信息，计算所述移动目标相对于所述最优视频监测设备组合中每个视频监测设备的相对平面坐标；

S33、根据所述相对平面坐标计算获得所述移动目标的平面坐标。

2.根据权利要求1所述的一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，其特征在于，当所述移动目标位于所述视频监测设备网络中的四个视频监测设备之间时，所述最优视频监测设备组合由所述四个视频监测设备组成。

3.根据权利要求1所述的一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，其特征在于，当所述移动目标位于x方向或者y方向的两个相邻视频监测设备之间时，所述最优视频监测设备组合由所述两个相邻视频监测设备组成。

4.根据权利要求1所述的一种移动目标高精度平面坐标实时获取方法，其特征在于，采用背景差分方法，循环计算每个视频监测设备获得的视频数据，识别移动目标并判断实时位置信息。