CN106605154A - 一种运动目标的监测方法、穿戴式装置及服务器 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种运动目标的监测方法、穿戴式装置及服务器。该方法包括:获取多个图像传感器捕获的图像,多个图像传感器位于一穿戴式装置中;从多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;及,根据两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离,并将第一距离发送给监控设备进行展示。本发明的这种方法及装置,能够提高对运动目标的监测准确性以及穿戴式装置的资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及监控技术,特别涉及一种运动目标的监测方法、穿戴式装置及服务器。
发明背景
目前,穿戴式类型的电子设备正逐渐应用于人们的日常生活中。这种穿戴式设备作为一种便携式设备,可以直接穿在使用者的身上,或是整合到使用者的衣服或配件中。穿戴式设备除了包括硬件设备的支持,还通过软件处理以及数据交互来实现众多的功能,例如,用于医疗健康、户外运动、信息提醒等。
在对正在运动中的目标进行监测时,目前的穿戴式设备大多使用红外线传感器或者激光方式来侦测其与运动目标之间的距离。但是,这种红外线传感器是基于信号反射的原理,测距的精度较低,并且能够测到的运动目标的距离较近、方向性差。而采用激光测距的方法,其缺点是容易受到烟雾、灰尘、雨滴的干扰。因此,目前使用红外线或激光的穿戴式设备对运动目标的监测不够准确,测距的精度较低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种运动目标的监测方法、穿戴式装置及服务器,能够提高对运动目标的监测准确性以及穿戴式装置的资源利用率。
具体地,本发明实施例的技术方案是这样实现的:
本发明提供了一种运动目标的监测方法,包括:
获取多个图像传感器捕获的图像,所述多个图像传感器位于一穿戴式装置中;
从所述多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
从所述多个图像传感器中为所述可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;及,
根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离,并将所述第一距离发送给监控设备进行展示。
本发明还提供了一种穿戴式装置,其特征在于,所述穿戴式装置包括多个图像传感器,在进行运动目标的监测时,所述穿戴式装置进一步包括:
获取模块,用于获取所述多个图像传感器捕获的图像;
查找模块,用于从所述获取模块获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块,用于从所述多个图像传感器中为所述查找模块查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;
计算模块,用于根据所述确定模块确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离;及,
发送模块,用于将所述计算模块计算出第一距离发送给监控设备进行展示。
本发明又提供了一种服务器,包括:
获取模块,用于从穿戴式装置获取所述穿戴式装置中的多个图像传感器捕获的图像;
查找模块,用于从所述获取模块获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块,用于从所述多个图像传感器中为所述查找模块查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;及,
计算模块,用于根据所述确定模块确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离。
由上述技术方案可见,本发明实施例提供的方法,实现了基于两个图像传感器捕获到的图像来计算穿戴式装置与运动目标之间的距离,利用了双目视觉成像的原理,无需对运动目标发射任何信号,相比于现有技术,提高了测距的准确度,使得对运动目标的监测更准确,并提高了穿戴式装置的资源利用率。
附图简要说明
图1a为本发明一个实施例所涉及的实施环境示意图;
图1b为本发明另一个实施例所涉及的实施环境示意图;
图2为本发明一个实施例中穿戴式装置的结构示意图;
图3为本发明一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图4为本发明一个实施例中可追踪运动目标数据池的列表示意图;
图5为本发明一个实施例中计算第一距离的方法示意图;
图6为本发明另一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图7a为本发明一个实施例中确定方向信息的示意图;
图7b为本发明一个实施例中确定位置信息的坐标示意图;
图8为本发明一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图9a为本发明一个实施例中移动轨迹的示意图;
图9b为本发明另一个实施例中移动轨迹的示意图;
图10为本发明另一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图11为本发明又一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图12a为本发明一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图12b为本发明另一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图;
图13为本发明一个实施例中穿戴式装置的结构示意图;
图14为本发明另一个实施例中穿戴式装置的结构示意图;
图15为本发明又一个实施例中穿戴式装置的结构示意图;
图16为本发明一个实施例中运动目标的监测装置的结构示意图;
图17为本发明另一个实施例中运动目标的监测装置的结构示意图;
图18为本发明一个实施例中服务器的结构示意图;
图19为本发明另一个实施例中服务器的结构示意图。
实施本发明的方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图并举实施例,对本发明进一步详细说明。
图1a为本发明一个实施例所涉及的实施环境示意图。参见图1a,运动目标的监测系统101包括:穿戴式装置110、运动目标1…运动目标N、监控设备120和运动目标的监测装置130。其中,运动目标的监测装置130位于穿戴式装置110内,穿戴式装置110包括多个图像传感器。
运动目标的监测装置130具备监测运动目标1…运动目标N、数据处理和信息发送功能,通过穿戴式装置110中的多个图像传感器捕获周围环境中运动目标的图像,从捕获到的图像中查找出可追踪运动目标并持续追踪,在达到某个触发条件时,可以采用无线传输的方式向监控设备120发送监测信息,以示提醒或预警。
图1b为本发明另一个实施例所涉及的实施环境示意图。参见图1b,运动目标的监测系统102包括:穿戴式装置110、运动目标1…运动目标N、监控设备120、运动目标的监测装置130和服务器140。其中,运动目标的监测装置130位于服务器140内。服务器140可以为一台服务器,或者由若干台服务器组成的服务器集群,或者是一个云计算服务中心。
在该实施例中,穿戴式装置110包括多个图像传感器,用于捕获周围环境的图像,然后采用无线的方式将捕获到的图像发送给服务器140,然后,运动目标的监测装置130从服务器140中获取图像,并进一步处理,当达到某个触发条件时,可以采用无线传输的方式向监控设备120发送监测信息。
监控设备120可以为监控服务器和/或智能终端,在接收运动目标的监测装置130发送的监测信息后,将监测信息展示给使用者,起到提醒或预警的目的。当监控设备120为一监控服务器时,该监控服务器可以为服务器140内的一个子服务器,此时,运动目标的监测装置130可以通过内部数据传递的方式将监测信息发送给监控设备120。或者,该监控服务器独立于服务器140,此时,运动目标的监测装置130可以通过有线或无线的方式将监测信息发送给监控设备120。
在本发明的实施例中,触发条件可以为发现一运动目标,被该运动目标追踪,或者与该运动目标会发生碰撞。相应地,所发送的监测信息包括初级预警信息和高级预警信息,其中,初级预警信息是指在发现一运动目标时,告知使用者该运动目标的距离和方向信息;高级预警信息是指在判断出被该运动目标追踪或者与该运动目标会发生碰撞时,告知使用者该运动目标的当前位置信息、图片、移动轨迹等。
其中,在穿戴式装置110的周围围绕有多个随机移动、处于任意位置上的N个运动目标,N为大于1的正整数。如图1所示,运动目标2为在穿戴式装置110的左前方、与穿戴式装置110斜向移动中的汽车,运动目标3为在穿戴式装置110的左后方、与穿戴式装置110斜向步行的行人,运动目标4为在穿戴式装置110的正后方、与穿戴式装置110同向移动中的汽车。本发明并不限定运动目标的具体形式,除了行人、汽车,还可以是任何处于运动中的物体,例如,自行车、电动车、动物等等。
在穿戴式装置110包括的多个图像传感器中,相邻两个图像传感器的视角可重叠,并且所有图像传感器的视角之和能够满足360°全覆盖。在本发明的实施例中,上述图像传感器可以为电荷耦合器件(CCD)图像传感器。
图2为本发明一个实施例中穿戴式装置200的结构示意图。如图2所示,在穿戴式装置200中安装有5个型号相同的CCD图像传感器201~205,其中,CCD图像传感器201~205组成一个正五边形。每个CCD图像传感器的视角与该CCD所使用的镜头焦距和CCD的尺寸有关。例如,上述CCD图像传感器201~205可以使用型号为1/3″的CCD,镜头焦距为2.8mm,那么每个CCD图像传感器的视角为86.3°,两两CCD图像传感器的视角会产生重叠,并且5个CCD图像传感器的视角之和超过360°,满足全覆盖的要求。
需要指出的是,本发明的实施例中,对穿戴式装置的运动状态或者使用该穿戴式装置的用户的运动状态不做具体限定,其可以处于静止状态,也可以处于不同移动速度下的运动状态。
图3为本发明一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图。该方法包括以下步骤。
步骤301,获取多个图像传感器捕获的图像。
其中,多个图像传感器位于一穿戴式装置中,并且多个图像传感器中包括至少两个CCD图像传感器。这种CCD图像传感器使用一种高感光度的半导体材料,能把光线转变成电荷,通过模数转换器芯片转换成数字信号,数字信号经过压缩以后可以保存在穿戴式装置中,从而获得可处理的图像数据。
步骤302,从多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标。
本步骤中,查找的操作可以按照一定的周期循环进行。具体为,每隔第一预定时间间隔,针对每个图像传感器,对该图像传感器捕获到的多张连续图像进行特征点分析,得到该图像传感器对应的特征点。所能分析出的特征点的精度取决于图像传感器可拍摄的距离,例如,可拍摄的距离为1米。图像传感器可拍摄的距离与该图像传感器本身的硬件条件有关。
在一实施例中,可以将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为上述可追踪运动目标。此外,当按照第一预定时间间隔周期查找可追踪运动目标时,将首次查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的当前时间戳。进一步,根据第一时间戳和当前时间戳可以确定出可追踪运动目标的连续跟踪时间,例如,将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间。
在另一实施例中,将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为备选运动目标,然后设置一可追踪运动目标数据池,对备选运动目标进行数据淘汰处理。具体包括,
步骤3021、初始建立一可追踪运动目标数据池,并设置容量上限L,其中,L为大于1的正整数。例如,L=30。
步骤3022、将备选运动目标加入可追踪运动目标数据池,并将确定出该备选运动目标的时间点记录为该备选运动目标的当前时间戳。若可追踪运动目标数据池中已存储有该备选运动目标,则将之前记录的该备选运动目标的时间戳更新为当前时间戳。
其中,可以将首次确定出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,并且可以将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间。
步骤3023、将可追踪运动目标数据池中所有备选运动目标的当前时间戳按照时间先后顺序进行排列,按照该排列选出前L个时间戳所对应的L个备选运动目标作为可追踪运动目标。
图4为本发明一个实施例中可追踪运动目标数据池的列表示意图。如图4所示,可追踪运动目标数据池包括每个可追踪运动目标的序号、首次时间抽、当前时间戳和当前捕获到的图片。其中,首次时间戳和当前时间戳可以用于确定可追踪运动目标的连续跟踪时间。例如,使用穿戴式装置的使用者正在步行中,在某一时刻,可追踪运动目标数据池中包括L=30个可追踪运动目标,所有的可追踪运动目标按照当前时间戳进行降序排列。例如,序号为1的可追踪运动目标,首次时间戳为8:20,当前时间戳为8:46,当前捕获到的图片显示为经过人行横道、正在步行中的黑衣人。又如,序号为2的可追踪运动目标,只有首次时间戳的数据为8:45,说明该运动目标被首次捕获到,从当前捕获到的图片可知其为运行中的汽车。
步骤303,从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标。
在步骤302中,当查找出可追踪运动目标时,可同时确定捕获到的图像中包括该可追踪运动目标的两个第一CCD图像传感器。
步骤304,根据两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离,并将第一距离发送给监控设备进行展示。
在穿戴式装置包括的多个CCD图像传感器中,每相邻两个CCD图像传感器组成双目CCD摄影机模型,采用仿生人类利用双目感知距离的方法,运用两个摄影机对同一目标从不同位置成像获得的立体像对,通过各种算法匹配出对应像点,然后利用三角测量的方法计算出第一距离。
具体而言,对于每个第一CCD图像传感器,获取可追踪运动目标在该第一CCD图像传感器捕获到的图像中的二维位置信息,二维位置信息包括横向坐标和纵向坐标;将获取到的两个二维位置信息中的横向坐标之差作为第二距离,也称为视差距离;获取在穿戴式装置中两个第一CCD图像传感器之间的第三距离,也称为基线距离;然后,根据第二距离和第三距离计算出第一距离。
图5为本发明一个实施例中计算第一距离的方法示意图。如图5所示,针对该可追踪运动目标T,两个第一CCD图像传感器分别提供左CCD镜头和右CCD镜头,分别在左CCD像面和右CCD像面上获得了包含可追踪运动目标T的图像,该目标在两幅图像上的二维坐标分别为Tleft=(Xleft,Yleft)和Tright=(Xright,Yright)。如图5所示的双目视觉成像原理,左CCD像面和右CCD像面处于同一平面上,有Yleft=Yright。令第二距离Δx=Xleft-Xright,第三距离为图5中所示的b,那么第一距离d可以计算为
其中,f为CCD镜头的焦距,这里左CCD镜头和右CCD镜头的焦距相同。
根据上述实施例,通过从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出两个第一CCD图像传感器,根据两个第一CCD图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离,并将第一距离发送给监控设备,实现了基于双CCD图像传感器来计算穿戴式装置与运动目标之间的距离,利用了双目视觉成像的原理,无需对运动目标发射任何信号,相比于现有技术,提高了测距的准确度,使得对运动目标的监测更加准确,并提高了穿戴式装置的资源利用率。
图6为本发明另一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图。该方法包括以下步骤。
步骤601、获取每个CCD图像传感器的方位。
穿戴式装置中包括多个CCD图像传感器。在穿戴式装置被启动后,首先进入矫正模式,预先设置每个CCD图像传感器相对于使用者的方位(即方向位置)。从该穿戴式装置获取每个CCD图像传感器的方位。
如图2所示,针对使用者而言,使用者正前方、使用者正后方、使用者左手位、使用者右手位为基本方位。例如,CCD图像传感器201的方位为使用者正前方。在两两基本方位之间的方向为中间方位,如使用者右前方(即CCD图像传感器202的方位)、使用者右后方(即CCD图像传感器203的方位)、使用者左前方(即CCD图像传感器205的方位)、使用者左后方(即CCD图像传感器204的方位)。
设置每个CCD图像传感器的方位,具体包括如下两种方式:
方式一、由使用者手动设定
具体而言,使用者通过每个CCD图像传感器各拍摄一张照片。例如,使用图2所示的穿戴式装置,使用者通过5个CCD图像传感器拍摄得到5张照片,然后将每张照片中的图像与实际场景相对应,得到该图像所对应的方位,将该方位进一步关联到拍摄此图像的CCD图像传感器,从而确定出每个CCD图像传感器的方位。
方式二、由穿戴式装置自动设定
在设定过程中,穿戴式装置提示使用者按照前、后、左、右、左前、右前、左后、右后的方向做一系列的移动,每个CCD图像传感器在移动之前和移动之后各拍摄至少一张照片。这样每个CCD图像传感器捕获到至少两张照片,并且在移动之前和移动之后的至少两张照片中能够查找到同一目标(参照步骤302的查找方法)。然后,测量该同一目标与穿戴式装置之间的第一距离(参照步骤304的计算方法),通过移动之前和移动之后第一距离的变化来判定方位。例如,如果使用者是向前移动,测量结果显示与同一目标的第一距离在减小,那么判断所对应的CCD图像传感器位于使用者的正前方。
步骤602、获取多个CCD图像传感器捕获的图像,从多个CCD图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标。
如步骤302所示,可以基于特征点分析的方法查找可追踪运动目标。在一实施例中,特征点分析的方法可以采用连续自适应的平均移位(CamShift)算法。该CamShift算法对图像的所有帧作平均移位运算,并设置一搜索窗,将上一帧的结果(即搜索窗的中心和大小)作为下一帧平均移位时所使用的搜索窗的初始值,然后迭代对每帧数据进行平均移位运算,从而从多张连续图像中发现一个或多个特征点。这种CamShift算法的优点在于当运动目标的大小发生改变的时候,可以自适应调整目标区域继续跟踪。另外,特征点的判断还可采用连续图像的轮廓或者可追踪运动目标的颜色来进行辅助判定。
在另一实施例中,特征点分析的方法可以采用卡尔曼滤波算法。具体为:不考虑输入信号和观测噪声的影响,得到状态变量和输出信号的估计值,再用输出信号的估计误差加权后校正状态变量的估计值,使状态变量估计误差的均方差最小。这种卡尔曼滤波算法属于最优化自回归数据处理算法,对运动目标的识别更准确。
步骤603、从多个CCD图像传感器中为可追踪运动目标确定出两个第一CCD图像传感器,根据两个第一CCD图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离。
此步骤与步骤303和304的操作相同,在次不再赘述。
步骤604、从多个CCD图像传感器中为可追踪运动目标确定出至少一个第二CCD图像传感器,该第二CCD图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标,根据至少一个第二CCD图像传感器的方位和视角范围确定可追踪运动目标所对应的方向信息。
本步骤中,若仅根据一个第二CCD图像传感器的方位和视角范围,则将该第二CCD图像传感器的方位确定为可追踪运动目标所对应的方向信息。若根据两个第二CCD图像传感器的方位和视角范围进行确定,此时的两个第二CCD图像传感器可选择地与步骤303中的两个第一CCD图像传感器相同。可追踪运动目标处于两个CCD图像传感器的公共视角区域,那么将组合后的两个第二CCD图像传感器的方位确定为可追踪运动目标所对应的方向信息。其中,在捕获到的图像中包括可追踪运动目标的CCD图像传感器皆可作为判断方位和视角范围的依据。
图7为本发明一个实施例中确定方向信息的示意图。在图2所示的穿戴式装置的基础之上,CCD图像传感器201的视角范围如701所示,CCD图像传感器202的视角范围如702所示,701和702的公共视角区域为703,在703内查找到一可追踪运动目标704。若步骤604中第二CCD图像传感器仅是CCD图像传感器201,那么可追踪运动目标704的方向信息则为CCD图像传感器201的方位,即使用者正前方。若第二CCD图像传感器仅是CCD图像传感器202,那么可追踪运动目标704的方向信息则为CCD图像传感器202的方位,即使用者右前方。若第二CCD图像传感器包括CCD图像传感器201和202,那么可追踪运动目标704的方向信息则为CCD图像传感器201和202组合后的方位,即使用者正前+右前方。
步骤605、将第一距离和方向信息发送给监控设备进行展示。
例如,监控设备为使用穿戴式装置的使用者的另一智能终端,该智能终端接收到上述第一距离和方向信息,并展示给使用者,通知使用者发现一运动目标,并告知具体的距离和该运动目标的方向信息。通过上述方法,穿戴式装置起到了初级预警的作用,提醒使用者发现可疑运动目标。
除了通知使用者发现了运动目标外,本发明的实施例中,运动目标的监测方法还可以通知使用者是否会发生碰撞、是否被追踪等高级预警信息。下面的方法实施例将进一步给出提供高级预警信息的运动目标的监测方法。
防碰撞实施例
图8为本发明一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图,该方法能够判断是否会发生碰撞。其中,穿戴式装置除了包括多个CCD图像传感器,还包括位置定位模块,例如,全球定位系统(GPS)传感器。该方法包括如下步骤。
步骤801、获取穿戴式装置的位置信息。
在一实施例中,该位置信息可以为GPS捕获的二维GPS坐标,表示为I(xI,yI)。其中,xI表示经度,yI表示纬度。或者,也可以为GPS捕获的三维GPS坐标,表示为I(xI,yI,zI)。其中,zI表示高度。
步骤802、每隔第一预定时间间隔,获取多个CCD图像传感器捕获的图像。
步骤803、从多个CCD图像传感器捕获到的图像中查找是否有可追踪运动目标。
当查找到有可追踪运动目标时,执行步骤804;否则,返回执行步骤802。
步骤804、从多个CCD图像传感器中为可追踪运动目标确定出两个第一CCD图像传感器。
步骤805、每隔第二预定时间间隔,根据两个第一CCD图像传感器捕获到的图像计算出第一距离,并得到可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标。
本步骤中,相对坐标可以为二维坐标(xr,yr),或者三维坐标(xr,yr,zr)。根据步骤304和图5所述的基于双目视觉成像原理计算第一距离的方法,可追踪运动目标T的相对坐标是在由两个第一CCD图像传感器所构建的CCD坐标系统中获得的,令Yleft=Yright=Y,该相对坐标在三维上的数值可以分别计算为:
其中,p为CCD镜头的像元尺寸,这里左CCD镜头和右CCD镜头的像元尺寸相同。
此外,第二预定时间间隔可以与步骤802中的第一预定时间间隔相同,也可以不同。例如,第二预定时间间隔为第一预定时间间隔的2倍。其中,第一预定时间间隔决定了查找可追踪运动目标的周期,第二预定时间间隔决定了向监控设备发送预警信息的周期。
步骤806、将当前时刻计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
本步骤中,穿戴式装置首先向监控设备发送最初级的预警信息。
步骤807、在每个第二预定时间间隔内,根据计算出的相对坐标和穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹。
本步骤中,考虑到可追踪运动目标的相对坐标是在由两个第一CCD图像传感器所构建的CCD坐标系统中得到的,那么通过建立CCD坐标系统(Xr,Yr)与位置信息的坐标系统(XL,YL)之间的关联,可以确定出可追踪运动目标的位置信息。具体地,上述两个坐标系统之间的关联可以通过Yr相对于YL的旋转角度θr来表征。
那么,根据可追踪运动目标的二维相对坐标(xr,yr)和穿戴式装置的二维GPS坐标(xI,yI),可追踪运动目标的二维GPS坐标(xT,yT)中xT和yT可以通过下式计算得到:
结合图2所示的穿戴式装置的结构,图7b为本发明一个实施例中确定位置信息的坐标示意图。当两个第一CCD图像传感器为201和202时,二者的中点如2012所示,将201和202相连获得横轴Xr,在横轴Xr中,中点2012处画出指向外的垂直线即得到竖轴Yr。在图7b中,使用相同的方式,在两个第一CCD图像传感器203和204构成的CCD坐标系统中获得横轴Xr和竖轴Yr,二者的中点如2034所示;在两个第一CCD图像传感器204和205构成的CCD坐标系统中获得横轴Xr和竖轴Yr,二者的中点如2045所示。
其中,将竖轴Yr相对于竖轴YL(如图中虚线YL′所示)按照逆时针方向旋转,得到旋转夹角θr,0≤θr<2π。在图7b中引入图2中所示的参考坐标轴“使用者正前方”,表示为YU。定义竖轴Yr相对于参考坐标轴YU(或者其平行线YU′)的旋转角度为θ1,参考坐标轴YU相对于竖轴YL的旋转角度为θ2,那么有
θr=θ1+θ2 (4)
当使用者正在使用一穿戴式装置时,参考坐标轴YU和每个CCD图像传感器的位置都是唯一确定的。那么,每两个第一CCD图像传感器构成的CCD坐标系统中竖轴Yr相对于参考坐标轴YU的旋转角度θ1是固定的数值,并且可以在图2所示的坐标系统中,通过每个CCD图像传感器的坐标唯一确定出θ1的取值。
参考坐标轴YU(或者使用其平行线YU′)相对于竖轴YL的旋转角度θ2随着使用者的移动(也即穿戴式装置的移动)而发生变化,并且可以通过穿戴式装置的GPS坐标(xI,yI)确定出θ2的取值。此外,对于使用者或者穿戴式装置的当前位置信息而言,θ2的取值对于每两个第一CCD图像传感器而言都是相同的。
将所有第二预定时间间隔内得到的二维GPS坐标(xT,yT)进行连线,绘制成可追踪运动目标的移动轨迹。图9a为本发明一个实施例中可追踪运动目标的移动轨迹的示意图。如图9所示,在由经度和纬度组成的二维坐标内,移动轨迹如曲线910所示。
步骤808、由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出可追踪运动目标的移动速度,将移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离。
例如,若在当前时刻ti计算出第一距离di,在前一时刻ti-1计算出第一距离di-1,则可追踪运动目标的移动速度v可以计算为:
其中,表示取绝对值运算。
在具体实现中,考虑到正常人的反应能力参数为1.25秒,可以预设人体反应时间(也称为安全时间)为10秒。
步骤809、判断当前时刻计算出的第一距离是否小于安全距离。
如果是,执行步骤810;否则,返回执行步骤805。
步骤810、将可追踪运动目标的图片,和/或当前时刻计算出的位置信息,和/或移动轨迹发送给监控设备进行展示。
其中,在步骤803中,当查找到有可追踪运动目标时,保存该可追踪运动目标的图片,该图片可以是两个第一CCD图像传感器中任意一个捕获到的。
需要指出的是,上述步骤807是可选的。可以不执行步骤807,在执行完步骤805(和步骤806)后,进一步执行步骤808。若不执行步骤807,则在步骤810中,仅将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
此外,上述步骤805中,计算可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标也可以是可选的,即在步骤805中可以不计算该相对坐标,而是在执行步骤807时计算该相对坐标。
在一具体场景中,使用者穿戴了使用上述实施例所述方法的穿戴式装置,在公共场合中行走。例如,通过马路,此时如果侧面有一辆汽车(如图1所示的运动目标2)驶向使用者,那么穿戴式装置上的CCD图像传感器首先会发现这个运动目标2,并向使用者报告距离(和方位),然后通过对移动速度的测量,计算出当前距离,如果小于安全距离则向使用者发出警告,提示使用者有可能会发生碰撞。
防追踪实施例一
图10为本发明另一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图,该方法能够判断使用者是否被追踪。基于图8所示的方法,在执行完步骤801至807后,继续执行步骤1001和1002。具体为,
步骤1001、从移动轨迹上查找可追踪运动目标出现的拐点数。
所谓拐点,是指改变移动轨迹的曲线向上或向下方向的点。查找的方法可以为:计算移动轨迹中相邻两个位置信息之间的斜率,当发现斜率发生重大变化时,将这两个相邻位置信息的人一个或者二者的中间位置作为拐点。例如,在图9a所示的移动轨迹910中查找到三个拐点:拐点1、拐点2和拐点3,即拐点数为3。
步骤1002、判断拐点数是否大于预设拐点阈值。
若是,则执行步骤810。否则,返回执行步骤805。
例如,预设拐点阈值为2个,在图9a所示的移动轨迹中拐点数为3,因此,判断出可追踪运动目标出现的拐点数大于预设拐点阈值,则执行步骤810,即将当前时刻计算出的位置信息和/或移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在另一实施例中,在可追踪运动目标的移动轨迹中确定拐点后,还可以判断此拐点是否也出现在使用者的移动轨迹中,从而确定是否向监控设备发送高级预警信息。其中,使用者的移动轨迹与穿戴式装置的移动轨迹一致,可以通过穿戴式装置的多个位置信息进行连线得到。
图9b为本发明另一个实施例中移动轨迹的示意图,其中,可追踪运动目标的移动轨迹如曲线921所示,使用者的移动轨迹如曲线922所示。在步骤1001中查找到移动轨迹921中的三个拐点:拐点1、拐点2和拐点3后,判断这三个拐点是否也出现在使用者的移动轨迹中。若判断出可追踪运动目标的移动轨迹的拐点也同样出现在使用者的移动轨迹中,则执行步骤810,向监控设备发送高级预警信息。
在一具体场景中,使用者穿戴了使用上述实施例所述方法的穿戴式装置,在公共场合中行走。例如,在街道上步行,此时如果后面有一辆自行车一直尾随着使用者。那么穿戴式装置上的CCD图像传感器首先会发现这个运动目标,并向使用者报告距离(和方位),然后通过GPS的辅助记录该运动目标的移动轨迹,查找移动轨迹中的拐点数,若超过警戒值就向使用者发出警告,提示使用者有可能被追踪。
防追踪实施例二
图11为本发明又一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图,该方法也能够判断使用者是否被追踪。基于图8所示的方法,在执行完步骤801至807后,继续执行步骤1101和1102。具体为,
步骤1101、将首次确定出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间。
参照步骤302的描述,在步骤802和803中,每隔第一预定时间间隔查找是否有可追踪运动目标。在首次查找到一可追踪运动目标后,记录此时的时间点为第一时间戳。然后,按照第一预定时间间隔循环确认该可追踪运动目标,并更新当前时间戳,对该可追踪运动目标进行连续跟踪。
步骤1102、判断连续跟踪时间是否大于预设跟踪时间阀值。若是,则执行步骤810。否则,返回执行步骤805。
例如,预设跟踪时间阀值为5分钟。
需要指出的是,在该实施例中,上述步骤807也是可选的。可以不执行步骤807,在执行完步骤805(和步骤806)后,进一步执行步骤1101。若不执行步骤807,则在步骤810中,仅将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
此外,上述步骤805中,计算可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标也可以是可选的,即在步骤805中可以不计算该相对坐标,而是在执行步骤807时计算该相对坐标。
在一具体场景中,使用者穿戴了使用上述实施例所述方法的穿戴式装置,在公共场合中行走。例如,在街道上步行,此时如果后面有一行人(如图1所示的运动目标3)一直尾随着使用者。那么穿戴式装置上的CCD图像传感器首先会发现这个运动目标3,并向使用者报告距离(和方位),如果计算出的连续跟踪时间超过警戒值,例如5分钟,则向使用者发出警告,提示使用者有可能被追踪。
防碰撞、防追踪实施例一
图12a为本发明一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图。该方法能够判断是否会发生碰撞以及是否被跟踪。其中,穿戴式装置除了包括多个CCD图像传感器。该方法包括如下步骤。
步骤1201、获取穿戴式装置的位置信息,设置每个CCD图像传感器的方位。
此步骤为穿戴式装置在初始化时所做的操作,可参照步骤601和步骤801的具体描述。
步骤1202、每隔第一预定时间间隔,获取多个CCD图像传感器捕获的图像。
步骤1203、从多个CCD图像传感器捕获到的图像中查找是否有可追踪运动目标。
当查找到有可追踪运动目标时,执行步骤1204;否则,返回执行步骤1202。
步骤1202和1203的操作可分别参照步骤802和803的具体描述。
步骤1204、针对每个可追踪运动目标,从多个CCD图像传感器中为可追踪运动目标确定出两个第一CCD图像传感器,根据两个第一CCD图像传感器的方位和视角范围,确定可追踪运动目标所处的公共视角区域所对应的方向信息。
步骤1203中可以查找到多个可追踪运动目标。如步骤302所述,在可追踪运动目标数据池中最多可以保存30个可追踪运动目标。那么在后续处理中,针对每个可追踪运动目标,计算第一距离、确定方向信息以及判断是否向监控设备发送高级预警信息。
参照步骤604的描述,使用两个第一CCD图像传感器来确定可追踪运动目标所对应的方向信息。其中,可追踪运动目标处于两个第一CCD图像传感器的公共视角区域。
步骤1205、每隔第二预定时间间隔,根据两个第一CCD图像传感器捕获到的图像计算出第一距离,并得到可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标。
此步骤的操作可分别参照步骤805的具体描述。
步骤1206、将步骤1204中得到的方向信息,和/或,步骤1205中得到的当前时刻计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
这样,在监控设备上向使用者展示初级预警信息,即在相对于穿戴式装置的某个方向上、距离有第一距离远的地方发现一个可疑运动目标。
步骤1207、在每个第二预定时间间隔内,根据计算出的相对坐标和穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹。
步骤1208、由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出可追踪运动目标的移动速度,将移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离。
其中,步骤1207和1208的操作可分别参照步骤807和808的具体描述。
步骤1209、判断当前时刻计算出的第一距离是否小于安全距离。如果是,执行步骤1210;否则,执行步骤1211。
步骤1210、将可追踪运动目标的图片,和/或当前时刻计算出的位置信息,和/或移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在步骤1203中,当查找到有可追踪运动目标时,保存该可追踪运动目标的图片,该图片可以是两个第一CCD图像传感器中任意一个捕获到的。
通过此步骤,在监控设备上向使用者展示高级预警信息,即在一具体位置上有一可追踪运动目标,并展示该可追踪运动目标的图片以及移动轨迹等。
步骤1211、从移动轨迹上查找可追踪运动目标出现的拐点数。
步骤1212、判断拐点数是否大于预设拐点阈值。如果是,执行步骤1210;否则,执行步骤1213。
其中,步骤1211和1212的操作可分别参照步骤1001和1002的具体描述。
步骤1213、将首次确定出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间。
步骤1214、判断连续跟踪时间是否大于预设跟踪时间阀值。如果是,执行步骤1210;否则,返回执行步骤1205。
其中,步骤1213和1214的操作可分别参照步骤1101和1102的具体描述。
由上述实施例可以看出,有3个触发条件可以触发步骤1210的执行。这三个触发条件分别为:步骤1208和步骤1209是针对安全距离进行判断,步骤1211和步骤1212是针对拐点数进行判断,步骤1213和步骤1214是针对连续跟踪时间进行判断。
需要指出的是,上述3个触发条件中,只要满足其中的任意一个触发条件就可以执行步骤1210。因此,执行这3个触发条件的先后顺序是可变的,按照遍历的方式,一共有6种执行顺序,图12中所示的执行顺序只是一个示例,还可以按照其他的5种先后顺序进行执行,即:
1)依次执行步骤1208+1209、步骤1213+1214、步骤1211+1212;
2)依次执行步骤1211+1212、步骤1208+1209、步骤1213+1214;
3)依次执行步骤1211+1212、步骤1213+1214、步骤1208+1209;
4)依次执行步骤1213+1214、步骤1208+1209、步骤1211+1212;
5)依次执行步骤1213+1214、步骤1211+1212、步骤1208+1209。
在一具体场景中,使用者穿戴了使用上述实施例所述方法的穿戴式装置,在公共场合中行走。例如,在街道上步行,此时如果侧面有一辆汽车(如图1所示的运动目标2)驶向使用者,并且后面有一行人(如图1所示的运动目标3)一直尾随着使用者。那么穿戴式装置上的CCD图像传感器首先会发现这两个运动目标,并向使用者报告各自的方位和距离,如果针对运动目标2计算出的当前距离小于安全距离则向使用者发出警告,提示使用者有可能会发生碰撞,并且如果针对运动目标3计算出连续跟踪时间超过警戒值,也向使用者发出警告,提示使用者有可能被追踪。
防碰撞、防追踪实施例二
图12b为本发明另一个实施例中运动目标的监测方法的流程示意图。该方法能够判断是否同时会发生碰撞以及被跟踪。图12b和图12a所示的方法中的步骤相同,但是,在步骤的执行顺序上有所不同。
具体地,在执行完步骤1201-1206后,可以同时执行步骤1208+1209(触发条件一)、步骤1207+1211+1212(触发条件二)以及步骤1213+1214(触发条件三),即这三个触发条件是并行执行的。当步骤1209中判断出当前时刻计算出的第一距离小于安全距离时,则执行步骤1210;否则,执行步骤1205;当步骤1212中判断出拐点数大于预设拐点阈值时,则执行步骤1210;否则,执行步骤1205;当步骤1214中判断出连续跟踪时间大于预设跟踪时间阈值时,则执行步骤1210;否则,执行步骤1205。
可见,若满足上述的任意一个触发条件,则向监控设备发送高级预警信息;此外,若同时满足上述的任意两个触发条件或者同时满足上述三个触发条件时,也会向监控设备发送高级预警信息,即实现了同时碰撞和同时被追踪的双重预警。
图13为本发明一个实施例中穿戴式装置1300的结构示意图,其中,穿戴式装置1300包括多个图像传感器1301~130M,即图像传感器1…图像传感器M,其中,M为大于1的正整数。
在进行运动目标的监测时,穿戴式装置1300进一步包括:
获取模块1310,用于获取多个图像传感器1301~130M捕获的图像;
查找模块1320,用于从获取模块1310获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块1330,用于从多个图像传感器中为查找模块1320查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;
计算模块1340,用于根据确定模块1330确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置1300之间的第一距离;及,
发送模块1350,用于将计算模块1340计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,查找模块1320用于,设置可追踪运动目标数据池;每隔第一预定时间间隔,针对每个图像传感器,对该图像传感器捕获到的多张连续图像进行特征点分析,得到该图像传感器对应的特征点;将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为备选运动目标,将该备选运动目标加入可追踪运动目标数据池,并将确定出该备选运动目标的时间点记录为该备选运动目标的当前时间戳;若可追踪运动目标数据池中已存储有该备选运动目标,则将之前记录的该备选运动目标的时间戳更新为当前时间戳;将可追踪运动目标数据池中所有备选运动目标的当前时间戳按照时间先后顺序进行排列,按照该排列选出前L个时间戳所对应的L个备选运动目标作为可追踪运动目标,其中,L为大于1的正整数。
在一实施例中,计算模块1340用于,对于每个第一图像传感器,获取可追踪运动目标在该第一图像传感器捕获到的图像中的二维位置信息,二维位置信息包括横向坐标和纵向坐标;将获取到的两个二维位置信息中的横向坐标之差作为第二距离;获取在穿戴式装置中两个第一图像传感器之间的第三距离;根据第二距离和第三距离计算出第一距离。
图14为本发明一个实施例中穿戴式装置1400的结构示意图,在图13所示的穿戴式装置1300的基础之上,穿戴式装置1400还包括位置定位模块1401和设置模块1410。
在一实施例中,设置模块1410,用于设置每个图像传感器的方位;
确定模块1330进一步用于,从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出至少一个第二图像传感器,该第二图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;根据设置模块1410设置的至少一个第二图像传感器的方位和视角范围确定可追踪运动目标对应的方向信息;
发送模块1350进一步用于,将确定模块1330确定的方向信息发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1340用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像计算出第一距离;
计算模块1340进一步用于,由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出可追踪运动目标的移动速度,将移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离;
发送模块1350进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1340计算出的安全距离,则将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1340用于,每隔第二预定时间间隔,在计算第一距离时,获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
位置定位模块1401用于,获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1340进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和位置定位模块1401获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1350进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1340计算出的安全距离,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1340用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
位置定位模块1401用于,获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1340进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和位置定位模块1401获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;从移动轨迹上查找可追踪运动目标出现的拐点数;
发送模块1350进一步用于,若计算模块1340计算出的拐点数大于预设拐点阈值,则将可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1340进一步用于,将首次查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的当前时间戳,将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间;
发送模块1350进一步用于,若计算模块1340计算出的连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1340用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
位置定位模块1401用于,获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1340进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和位置定位模块1401获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1350进一步用于,若计算模块1340计算出的连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
图15为依据本发明又一实施例的穿戴式装置1500的结构示意图。该穿戴式装置1500包括:处理器1510、存储器1520、端口1530以及总线1540。处理器1510和存储器1520通过总线1540互联。处理器1510可通过端口1530接收和发送数据。其中,
处理器1510用于执行存储器1520存储的机器可读指令模块。
存储器1520存储有处理器1510可执行的机器可读指令模块。处理器1510可执行的指令模块包括:图像传感器模块1521、获取模块1522、查找模块1523、确定模块1524、计算模块1525和发送模块1526。其中,
图像传感器模块1521被处理器1510执行时可以为:控制M个图像传感器捕获图像,其中,M为大于1的正整数;
获取模块1522被处理器1510执行时可以为:获取图像传感器模块1521捕获的图像;
查找模块1523被处理器1510执行时可以为:从获取模块1522获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块1524被处理器1510执行时可以为:从多个图像传感器中为查找模块1523查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;
计算模块1525被处理器1510执行时可以为:根据确定模块1524确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离;
发送模块1526被处理器1510执行时可以为:将计算模块1525计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
此外,处理器1510可执行的指令模块还可以包括:位置定位模块1527和设置模块1528。具体地,
在一实施例中,设置模块1528被处理器1510执行时可以为:设置每个图像传感器的方位;
确定模块1524被处理器1510执行时进一步可以为:从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出至少一个第二图像传感器,该第二图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;根据设置模块1527设置的至少一个第二图像传感器的方位和视角范围确定可追踪运动目标对应的方向信息;
发送模块1526被处理器1510执行时进一步可以为:将确定模块1524确定的方向信息发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1525被处理器1510执行时可以为:每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
位置定位模块1527被处理器1510执行时进一步可以为:获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1525被处理器1510执行时进一步可以为:在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和位置定位模块1527获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;从移动轨迹上查找可追踪运动目标出现的拐点数;
发送模块1526被处理器1510执行时进一步可以为:若计算模块1525计算出的拐点数大于预设拐点阈值,则将可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
由此可以看出,当存储在存储器1520中的指令模块被处理器1510执行时,可实现前述各个实施例中获取模块、查找模块、确定模块、计算模块、发送模块、位置定位模块和设置模块的各种功能。
图16为本发明一个实施例中运动目标的监测装置1600的结构示意图。如图16所示,运动目标的监测装置1600包括:
获取模块1610,用于获取多个图像传感器捕获的图像,多个图像传感器位于一穿戴式装置中;
查找模块1620,用于从获取模块1610获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块1630,用于从多个图像传感器中为查找模块1620查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;
计算模块1640,用于根据确定模块1630确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离;及,
发送模块1650,用于将计算模块1640计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,查找模块1620用于,设置可追踪运动目标数据池;每隔第一预定时间间隔,针对每个图像传感器,对该图像传感器捕获到的多张连续图像进行特征点分析,得到该图像传感器对应的特征点;将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为备选运动目标,将该备选运动目标加入可追踪运动目标数据池,并将确定出该备选运动目标的时间点记录为该备选运动目标的当前时间戳;若可追踪运动目标数据池中已存储有该备选运动目标,则将之前记录的该备选运动目标的时间戳更新为当前时间戳;将可追踪运动目标数据池中所有备选运动目标的当前时间戳按照时间先后顺序进行排列,按照该排列选出前L个时间戳所对应的L个备选运动目标作为可追踪运动目标,其中,L为大于1的正整数。
在一实施例中,计算模块1640用于,对于每个第一图像传感器,获取可追踪运动目标在该第一图像传感器捕获到的图像中的二维位置信息,二维位置信息包括横向坐标和纵向坐标;将获取到的两个二维位置信息中的横向坐标之差作为第二距离;获取在穿戴式装置中两个第一图像传感器之间的第三距离;根据第二距离和第三距离计算出第一距离。
在一实施例中,获取模块1610进一步用于,获取每个图像传感器的方位;
确定模块1630进一步用于,从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出至少一个第二图像传感器,该第二图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;根据获取模块1610获取的至少一个第二图像传感器的方位和视角范围确定可追踪运动目标对应的方向信息;
发送模块1650进一步用于,将确定模块1630确定的方向信息发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1640用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像计算出第一距离;
计算模块1640进一步用于,由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出可追踪运动目标的移动速度,将移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离;
发送模块1650进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1640计算出的安全距离,则将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1640用于,每隔第二预定时间间隔,在计算第一距离时,获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1610用于,获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1640进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1610获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1650进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1640计算出的安全距离,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1640用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1610进一步用于,获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1640进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1610获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;从移动轨迹上查找可追踪运动目标出现的拐点数;
发送模块1650进一步用于,若计算模块1640计算出的拐点数大于预设拐点阈值,则将可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1640进一步用于,将首次查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的当前时间戳,将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间;
发送模块1650进一步用于,若计算模块1640计算出的连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1640用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1610用于,获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1640进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1610获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1650进一步用于,若计算模块1640计算出的连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,运动目标的监测装置1600可以位于穿戴式装置中,或者位于服务器中。
图17为本发明另一个实施例中运动目标的监测装置1700的结构示意图。该运动目标的监测装置1700包括:处理器1710、存储器1720、端口1730以及总线1740。处理器1710和存储器1720通过总线1740互联。处理器1710可通过端口1730接收和发送数据。其中,
处理器1710用于执行存储器1720存储的机器可读指令模块。
存储器1720存储有处理器1710可执行的机器可读指令模块。处理器1710可执行的指令模块包括:获取模块1721、查找模块1722、确定模块1723、计算模块1724和发送模块1725。其中,
获取模块1721被处理器1710执行时可以为:获取多个图像传感器捕获的图像,多个图像传感器位于一穿戴式装置中;
查找模块1722被处理器1710执行时可以为:从获取模块1721获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块1723被处理器1710执行时可以为:从多个图像传感器中为查找模块1722查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;
计算模块1724被处理器1710执行时可以为:根据确定模块1723确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离;及,
发送模块1725被处理器1710执行时可以为:将计算模块1724计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1724被处理器1710执行时可以为:每隔第二预定时间间隔,在计算第一距离时,获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1721被处理器1710执行时进一步可以为:获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1724被处理器1710执行时进一步可以为:在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1721获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1725被处理器1710执行时进一步可以为:若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1724计算出的安全距离,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
由此可以看出,当存储在存储器1720中的指令模块被处理器1710执行时,可实现前述各个实施例中获取模块、查找模块、确定模块、计算模块和发送模块的各种功能。
图18为本发明一个实施例中服务器1800的结构示意图。如图18所示,服务器1800包括:
获取模块1810,用于从穿戴式装置获取穿戴式装置中的多个图像传感器捕获的图像;
查找模块1820,用于从获取模块1810获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块1830,用于从多个图像传感器中为查找模块1820查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;
计算模块1840,用于根据确定模块1830确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离。
在一实施例中,服务器1800还包括:发送模块1850,用于将计算模块1840计算出第一距离发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,查找模块1820用于,设置可追踪运动目标数据池;每隔第一预定时间间隔,针对每个图像传感器,对该图像传感器捕获到的多张连续图像进行特征点分析,得到该图像传感器对应的特征点;将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为备选运动目标,将该备选运动目标加入可追踪运动目标数据池,并将确定出该备选运动目标的时间点记录为该备选运动目标的当前时间戳;若可追踪运动目标数据池中已存储有该备选运动目标,则将之前记录的该备选运动目标的时间戳更新为当前时间戳;将可追踪运动目标数据池中所有备选运动目标的当前时间戳按照时间先后顺序进行排列,按照该排列选出前L个时间戳所对应的L个备选运动目标作为可追踪运动目标,其中,L为大于1的正整数。
在一实施例中,获取模块1810进一步用于,获取每个图像传感器的方位;
确定模块1830进一步用于,从多个图像传感器中为可追踪运动目标确定出至少一个第二图像传感器,该第二图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;根据获取模块1810获取的至少一个第二图像传感器的方位和视角范围确定可追踪运动目标对应的方向信息;
发送模块1850进一步用于,将确定模块1830确定的方向信息发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1840用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像计算出第一距离;
计算模块1840进一步用于,由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出可追踪运动目标的移动速度,将移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离;
发送模块1850,用于若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1840计算出的安全距离,则将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1840用于,每隔第二预定时间间隔,在计算第一距离时,获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1810进一步用于,从穿戴式装置获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1840进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1810获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1850进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于计算模块1840计算出的安全距离,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1840用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1810进一步用于,从穿戴式装置获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1840进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1810获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;从移动轨迹上查找可追踪运动目标出现的拐点数;
发送模块1850,用于若计算模块1840计算出的拐点数大于预设拐点阈值,则将可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1840进一步用于:将首次查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出可追踪运动目标的时间点记录为可追踪运动目标的当前时间戳,将第一时间戳和当前时间戳之间的差值作为可追踪运动目标的连续跟踪时间;
发送模块1850,用于若连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
在一实施例中,计算模块1840用于,每隔第二预定时间间隔,根据两个第一图像传感器捕获到的图像获得可追踪运动目标相对于穿戴式装置的相对坐标;
获取模块1810进一步用于,从穿戴式装置获取穿戴式装置的位置信息;
计算模块1840进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据相对坐标和获取模块1810获取的穿戴式装置的位置信息计算出可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到可追踪运动目标的移动轨迹;
发送模块1850进一步用于,若计算模块1840计算出的连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,移动轨迹发送给监控设备进行展示。
根据上述实施例,穿戴式装置通过多个图像传感器捕获到图像后,发送给服务器进行后续的处理,利用了服务器侧强大的处理能力,节省了穿戴式装置的处理操作,从而降低了穿戴式装置的功耗。
图19为本发明另一个实施例中服务器1900的结构示意图。该服务器1900包括:处理器1910、存储器1920、端口1930以及总线1940。处理器1910和存储器1920通过总线1940互联。处理器1910可通过端口1930接收和发送数据。其中,
处理器1910用于执行存储器1920存储的机器可读指令模块。
存储器1920存储有处理器1910可执行的机器可读指令模块。处理器1910可执行的指令模块包括:获取模块1921、查找模块1922、确定模块1923和计算模块1924。其中,
获取模块1921被处理器1910执行时可以为:获取多个图像传感器捕获的图像,多个图像传感器位于一穿戴式装置中;
查找模块1922被处理器1910执行时可以为:从获取模块1921获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块1923被处理器1910执行时可以为:从多个图像传感器中为查找模块1922查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括可追踪运动目标;
计算模块1924被处理器1910执行时可以为:根据确定模块1923确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出可追踪运动目标与穿戴式装置之间的第一距离。
在一实施例中,处理器1910可执行的指令模块还包括:发送模块1925。其中,发送模块1925被处理器1910执行时可以为:将计算模块1924计算出的第一距离发送给监控设备进行展示。
由此可以看出,当存储在存储器1920中的指令模块被处理器1910执行时,可实现前述各个实施例中获取模块、查找模块、确定模块、计算模块、和发送模块的各种功能。
上述装置实施例中,各个模块及单元实现自身功能的具体方法在方法实施例中均有描述,这里不再赘述。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
另外,本发明的每一个实施例可以通过由数据处理设备如计算机执行的数据处理程序来实现。显然,数据处理程序构成了本发明。此外,通常存储在一个存储介质中的数据处理程序通过直接将程序读取出存储介质或者通过将程序安装或复制到数据处理设备的存储设备(如硬盘和或内存)中执行。因此,这样的存储介质也构成了本发明。存储介质可以使用任何类别的记录方式,例如纸张存储介质(如纸带等)、磁存储介质(如软盘、硬盘、闪存等)、光存储介质(如CD-ROM等)、磁光存储介质(如MO等)等。
因此,本发明还公开了一种存储介质,其中存储有数据处理程序,该数据处理程序用于执行本发明上述方法的任何一种实施例。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,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 (20)
1.一种运动目标的监测方法,其特征在于,包括:
获取多个图像传感器捕获的图像,所述多个图像传感器位于一穿戴式装置中;
从所述多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
从所述多个图像传感器中为所述可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;及,
根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离,并将所述第一距离发送给监控设备进行展示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标包括:
设置可追踪运动目标数据池;
每隔第一预定时间间隔,针对每个图像传感器,对该图像传感器捕获到的多张连续图像进行特征点分析,得到该图像传感器对应的特征点;
将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为备选运动目标,将该备选运动目标加入所述可追踪运动目标数据池,并将确定出该备选运动目标的时间点记录为该备选运动目标的当前时间戳;
若所述可追踪运动目标数据池中已存储有该备选运动目标,则将之前记录的该备选运动目标的时间戳更新为所述当前时间戳;
将所述可追踪运动目标数据池中所有备选运动目标的当前时间戳按照时间先后顺序进行排列,按照该排列选出前L个时间戳所对应的L个备选运动目标作为所述可追踪运动目标,其中,L为大于1的正整数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:
获取每个图像传感器的方位;
从所述多个图像传感器中为所述可追踪运动目标确定出至少一个第二图像传感器,该第二图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;
根据所述至少一个第二图像传感器的方位和视角范围确定所述可追踪运动目标对应的方向信息,并将所述方向信息发送给所述监控设备进行展示。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离包括:
每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述第一距离;
所述方法进一步包括:由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出所述可追踪运动目标的移动速度,将所述移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离;
若当前时刻计算出的第一距离小于所述安全距离,则所述可追踪运动目标的图片发送给所述监控设备进行展示。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述第一距离包括:
每隔所述第二预定时间间隔,在计算所述第一距离时,获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述方法进一步包括:
获取所述穿戴式装置的位置信息;
在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;
若当前时刻计算出的第一距离小于所述安全距离,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给所述监控设备进行展示。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离包括:
每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述方法进一步包括:
获取所述穿戴式装置的位置信息;
在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;
从所述移动轨迹上查找所述可追踪运动目标出现的拐点数;
若所述拐点数大于预设拐点阈值,则将所述可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给所述监控设备进行展示。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:
将首次查找出所述可追踪运动目标的时间点记录为所述可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出所述可追踪运动目标的时间点记录为所述可追踪运动目标的当前时间戳,将所述第一时间戳和所述当前时间戳之间的差值作为所述可追踪运动目标的连续跟踪时间;
若所述连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将所述可追踪运动目标的图片发送给所述监控设备进行展示。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离包括:
每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述方法进一步包括:
获取所述穿戴式装置的位置信息;
在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;
若所述连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给所述监控设备进行展示。
9.一种穿戴式装置,其特征在于,所述穿戴式装置包括多个图像传感器,在进行运动目标的监测时,所述穿戴式装置进一步包括:
获取模块,用于获取所述多个图像传感器捕获的图像;
查找模块,用于从所述获取模块获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块,用于从所述多个图像传感器中为所述查找模块查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;
计算模块,用于根据所述确定模块确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离;及,
发送模块,用于将所述计算模块计算出第一距离发送给监控设备进行展示。
10.根据权利要求9所述的穿戴式装置,其特征在于,所述查找模块用于,设置可追踪运动目标数据池;每隔第一预定时间间隔,针对每个图像传感器,对该图像传感器捕获到的多张连续图像进行特征点分析,得到该图像传感器对应的特征点;将与至少两个图像传感器同时对应的特征点确定为备选运动目标,将该备选运动目标加入所述可追踪运动目标数据池,并将确定出该备选运动目标的时间点记录为该备选运动目标的当前时间戳;若所述可追踪运动目标数据池中已存储有该备选运动目标,则将之前记录的该备选运动目标的时间戳更新为所述当前时间戳;将所述可追踪运动目标数据池中所有备选运动目标的当前时间戳按照时间先后顺序进行排列,按照该排列选出前L个时间戳所对应的L个备选运动目标作为所述可追踪运动目标,其中,L为大于1的正整数。
11.根据权利要求9所述的穿戴式装置,其特征在于,进一步包括:
设置模块,用于设置每个图像传感器的方位;
所述确定模块进一步用于,从所述多个图像传感器中为所述可追踪运动目标确定出至少一个第二图像传感器,该第二图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;根据所述设置模块设置的至少一个第二图像传感器的方位和视角范围确定所述可追踪运动目标对应的方向信息;
所述发送模块进一步用于,将所述确定模块确定的方向信息发送给所述监控设备进行展示。
12.根据权利要求9所述的穿戴式装置,其特征在于,所述计算模块用于,每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述第一距离;
所述计算模块进一步用于,由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出所述可追踪运动目标的移动速度,将所述移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离;
所述发送模块进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于所述计算模块计算出的安全距离,则将所述可追踪运动目标的图片发送给所述监控设备进行展示。
13.根据权利要求12所述的穿戴式装置,其特征在于,所述计算模块用于,每隔所述第二预定时间间隔,在计算所述第一距离时,获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述穿戴式装置还包括:位置定位模块,用于获取所述穿戴式装置的位置信息;
所述计算模块进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述位置定位模块获取的穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;
所述发送模块进一步用于,若当前时刻计算出的第一距离小于所述计算模块计算出的安全距离,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给所述监控设备进行展示。
14.根据权利要求9所述的穿戴式装置,其特征在于,所述计算模块用于,每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述穿戴式装置还包括:位置定位模块,用于获取所述穿戴式装置的位置信息;
所述计算模块进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述位置定位模块获取的穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;从所述移动轨迹上查找所述可追踪运动目标出现的拐点数;
所述发送模块进一步用于,若所述计算模块计算出的拐点数大于预设拐点阈值,则将所述可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给所述监控设备进行展示。
15.根据权利要求9所述的穿戴式装置,其特征在于,所述计算模块进一步用于:
将首次查找出所述可追踪运动目标的时间点记录为所述可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出所述可追踪运动目标的时间点记录为所述可追踪运动目标的当前时间戳,将所述第一时间戳和所述当前时间戳之间的差值作为所述可追踪运动目标的连续跟踪时间;
所述发送模块进一步用于,若所述连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将所述可追踪运动目标的图片发送给所述监控设备进行展示。
16.根据权利要求15所述的穿戴式装置,其特征在于,所述计算模块用于,每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述穿戴式装置还包括:位置定位模块,用于获取所述穿戴式装置的位置信息;
所述计算模块进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述位置定位模块获取的穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;
所述发送模块进一步用于,若所述计算模块计算出的连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给所述监控设备进行展示。
17.一种服务器,其特征在于,包括:
获取模块,用于从穿戴式装置获取所述穿戴式装置中的多个图像传感器捕获的图像;
查找模块,用于从所述获取模块获取的多个图像传感器捕获到的图像中查找可追踪运动目标;
确定模块,用于从所述多个图像传感器中为所述查找模块查找到的可追踪运动目标确定出两个第一图像传感器,该些第一图像传感器捕获到的图像中包括所述可追踪运动目标;及,
计算模块,用于根据所述确定模块确定的两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述可追踪运动目标与所述穿戴式装置之间的第一距离。
18.根据权利要求17所述的服务器,其特征在于,所述计算模块用于,每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像计算出所述第一距离;
所述计算模块进一步用于,由当前时刻计算出的第一距离和前一时刻计算出的第一距离之间的差值计算出所述可追踪运动目标的移动速度,将所述移动速度与预设的人体反应时间相乘得到安全距离;
所述服务器还包括:发送模块,用于若当前时刻计算出的第一距离小于所述计算模块计算出的安全距离,则将所述可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
19.根据权利要求17所述的服务器,其特征在于,所述计算模块用于,每隔第二预定时间间隔,根据所述两个第一图像传感器捕获到的图像获得所述可追踪运动目标相对于所述穿戴式装置的相对坐标;
所述获取模块进一步用于,从所述穿戴式装置获取所述穿戴式装置的位置信息;
所述计算模块进一步用于,在每个第二预定时间间隔内,根据所述相对坐标和所述获取模块获取的穿戴式装置的位置信息计算出所述可追踪运动目标的位置信息,将多个第二预定时间间隔内计算出的位置信息进行连线,得到所述可追踪运动目标的移动轨迹;从所述移动轨迹上查找所述可追踪运动目标出现的拐点数;
所述服务器还包括:发送模块,用于若所述计算模块计算出的拐点数大于预设拐点阈值,则将所述可追踪运动目标的图片,和/或,当前时刻计算出的位置信息,和/或,所述移动轨迹发送给监控设备进行展示。
20.根据权利要求17所述的服务器,其特征在于,所述计算模块进一步用于:将首次查找出所述可追踪运动目标的时间点记录为所述可追踪运动目标的第一时间戳,将当前查找出所述可追踪运动目标的时间点记录为所述可追踪运动目标的当前时间戳,将所述第一时间戳和所述当前时间戳之间的差值作为所述可追踪运动目标的连续跟踪时间;
所述服务器还包括:发送模块,用于若所述连续跟踪时间大于预设跟踪时间阀值,则将所述可追踪运动目标的图片发送给监控设备进行展示。
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
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---|---|
CN (1) | CN106605154B (zh) |
WO (1) | WO2017201663A1 (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109901171A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-06-18 | 河南理工大学 | 汽车防追尾预警方法 |
CN110113581A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-08-09 | 沈力 | 一种智慧城市监控系统及方法 |
CN110120061A (zh) * | 2018-02-05 | 2019-08-13 | 杭州萤石软件有限公司 | 一种运动对象监控方法、装置、系统及电子设备 |
CN110505437A (zh) * | 2018-05-18 | 2019-11-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种物体提示的方法、装置及系统 |
CN110940982A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-31 | 径卫视觉科技(上海)有限公司 | 一种车辆前方目标识别方法以及相应的设备 |
CN111619803A (zh) * | 2019-02-28 | 2020-09-04 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 跟随提醒方法、跟随提醒系统、车载终端及存储介质 |
CN111665490A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-15 | 浙江大华技术股份有限公司 | 目标跟踪方法和装置、存储介质及电子装置 |
CN116953680A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-10-27 | 成都中轨轨道设备有限公司 | 一种基于图像的目标物实时测距方法及系统 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111638486A (zh) * | 2019-03-01 | 2020-09-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种定位方法、系统和装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101106700A (zh) * | 2007-08-01 | 2008-01-16 | 大连海事大学 | 视频监控系统中的智能化目标细节捕获装置及方法 |
CN101320048A (zh) * | 2008-06-30 | 2008-12-10 | 河海大学 | 扇形排列的多电荷耦合器件图像传感器大视场车辆测速装置 |
CN102175251A (zh) * | 2011-03-25 | 2011-09-07 | 江南大学 | 双目智能导航系统 |
CN105574838A (zh) * | 2014-10-15 | 2016-05-11 | 上海弘视通信技术有限公司 | 多目相机的图像配准和拼接方法及其装置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5017989B2 (ja) * | 2006-09-27 | 2012-09-05 | ソニー株式会社 | 撮像装置、撮像方法 |
WO2014047465A2 (en) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | The Schepens Eye Research Institute, Inc. | Collision prediction |
CN103353677B (zh) * | 2013-06-28 | 2015-03-11 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 成像装置及方法 |
KR20150135895A (ko) * | 2014-05-26 | 2015-12-04 | 삼성전자주식회사 | 이미지 처리 방법 및 그 전자 장치 |
-
2016
- 2016-05-24 CN CN201680001393.5A patent/CN106605154B/zh active Active
- 2016-05-24 WO PCT/CN2016/083095 patent/WO2017201663A1/zh active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101106700A (zh) * | 2007-08-01 | 2008-01-16 | 大连海事大学 | 视频监控系统中的智能化目标细节捕获装置及方法 |
CN101320048A (zh) * | 2008-06-30 | 2008-12-10 | 河海大学 | 扇形排列的多电荷耦合器件图像传感器大视场车辆测速装置 |
CN102175251A (zh) * | 2011-03-25 | 2011-09-07 | 江南大学 | 双目智能导航系统 |
CN105574838A (zh) * | 2014-10-15 | 2016-05-11 | 上海弘视通信技术有限公司 | 多目相机的图像配准和拼接方法及其装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
房东东: "双目视觉导盲系统探索与研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110120061A (zh) * | 2018-02-05 | 2019-08-13 | 杭州萤石软件有限公司 | 一种运动对象监控方法、装置、系统及电子设备 |
CN110505437A (zh) * | 2018-05-18 | 2019-11-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种物体提示的方法、装置及系统 |
CN111619803A (zh) * | 2019-02-28 | 2020-09-04 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 跟随提醒方法、跟随提醒系统、车载终端及存储介质 |
CN109901171A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-06-18 | 河南理工大学 | 汽车防追尾预警方法 |
CN109901171B (zh) * | 2019-04-12 | 2023-08-18 | 河南理工大学 | 汽车防追尾预警方法 |
CN110113581A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-08-09 | 沈力 | 一种智慧城市监控系统及方法 |
CN110940982A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-31 | 径卫视觉科技(上海)有限公司 | 一种车辆前方目标识别方法以及相应的设备 |
CN110940982B (zh) * | 2019-11-29 | 2023-09-12 | 径卫视觉科技(上海)有限公司 | 一种车辆前方目标识别方法以及相应的设备 |
CN111665490A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-15 | 浙江大华技术股份有限公司 | 目标跟踪方法和装置、存储介质及电子装置 |
CN111665490B (zh) * | 2020-06-02 | 2023-07-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 目标跟踪方法和装置、存储介质及电子装置 |
CN116953680A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-10-27 | 成都中轨轨道设备有限公司 | 一种基于图像的目标物实时测距方法及系统 |
CN116953680B (zh) * | 2023-09-15 | 2023-11-24 | 成都中轨轨道设备有限公司 | 一种基于图像的目标物实时测距方法及系统 |
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