CN106851200A - 调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置 - Google Patents
调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106851200A CN106851200A CN201710066741.3A CN201710066741A CN106851200A CN 106851200 A CN106851200 A CN 106851200A CN 201710066741 A CN201710066741 A CN 201710066741A CN 106851200 A CN106851200 A CN 106851200A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- suspect object
- macro block
- camera
- mobile vector
- threshold value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了调整教室监控摄像机的镜头的方法，包括：获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，判断是否存在可疑对象；存在时，间隔第一时间段后获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的可疑对象在第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内可疑对象是否维持不动；维持不动时，确认其为目标对象，并输出目标对象的坐标以调整摄像机的镜头。本发明还公开了调整教室监控摄像机的镜头的装置。采用本发明实施例，能够准确检测出目标对象，以调整摄像机镜头，无需录入学生体征信息，普遍适用性强。
Description
技术领域
本发明涉及教学录播技术领域，尤其涉及调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置。
背景技术
录播系统是把现场摄录的视频、音频等进行整合同步录制，生成标准化的流媒体文件，用来对外直播、存储、后期编辑和点播。随着教育和科技的发展，传统的语音教育已经不能满足教育方式多元化的需要，把录播系统和学校教学整合起来的教学录播系统广泛用于教学、培训、精品课程制作等方面，已成为主流。
录播系统中的一个关键技术点是如何检测参与者的行为，然后根据这些行为调整录播的策略，例如：当学生在回答问题或其他原因有起立动作时，转动摄像机镜头对准起立的学生，给其进行特写；当学生坐下时，转动摄像机镜头，继续拍摄学生全景图像，但是拍摄的学生区域里的人数较多，每个学生也都会有摇头、摆手、胳膊晃动等动作，因此通过判断图像是否有变化来简单地判断学生是否有起立的动作非常的困难。
目前的录播系统，通常是通过主摄像机进行图像定位，并采用辅摄像机进行高度检测，两者相结合判断学生是否起立，来调整摄像机镜头，避免对摇头、摆手、胳膊晃动等动作的错误识别，而错误地调整摄像机镜头。但是此方法需要录入每一个学生的身高、头部宽度、肩部宽度等信息，信息的完整录入难度较大，使用不方便；并且需要增加辅助摄像机，系统较复杂，成本较高；该方法还不能避免对进出入教室的动作的错误识别，不适用于走班制学校，不具有普遍适用性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置，采用一个摄像机即可准确实现对目标对象的检测，精确地调整摄像机镜头，并且不用录入学生体征信息，结构简单，成本低，使用方便，普遍适用性强。
为了解决现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种调整教室监控摄像机的镜头的方法，包括：
获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象，其中，所述可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者；
当判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，获取所述监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动；
当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头，其中，所述目标对象为目标起立者或者目标举手者。
优选地，所述方法还包括：
当判定不存在可疑对象时，或者当判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象。
优选地，所述第一图像组包括第一前帧图像和第一后帧图像，则所述根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象，具体为：
以预设的宏块分割方式，分别将所述第一前帧图像和所述第一后帧图像都分割成M*N个宏块；
对于所述第一前帧图像中的第i个宏块，以所述第i个宏块为参考点，计算与所述第i个宏块相似度最高的所述第一后帧图像中的宏块相对于所述参考点的移动矢量；0≤i≤M*N；
当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，且该移动矢量的方向为垂直方向时，判定存在可疑对象，并将该移动矢量对应的宏块的坐标作为可疑对象的坐标；
当判断无移动矢量的绝对值大于移动阈值时，或者当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，但该移动矢量的方向不为垂直方向时，判定不存在可疑对象。
优选地，所述以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动，具体为：
以当前时刻为基准在后续的第二时间段内，基于采样频率H从第一个采样时间点开始周期性执行以下步骤直至有采样时间点对应的移动矢量大于所述触发阈值或者采样时间点超出所述第二时间段停止继续执行：获取所述监控摄像机在该采样时间点拍摄到的相邻两帧的图像作为第三图像组，并判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值；
当停止继续执行的条件为所述有采样时间点对应的移动矢量的绝对值大于所述触发阈值时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象不是维持不动；
当停止继续执行的条件为所述采样时间点超出所述第二时间段时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象维持不动。
优选地，所述第三图像组包括第三前帧图像和第三后帧图像，则所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第三前帧图像和所述第三后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第三前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第三后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
优选地，所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式与所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中的移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式相同。
优选地，当判定不存在可疑对象时，或者当判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧的图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象的间隔时间段为所述监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长。
优选地，所述第二时间段的时长为2秒。
优选地，在输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机的同时，还包括：
将判定存在可疑对象对应的移动矢量的矢量方向发送给所述监控摄像机。
相应地，本发明实施例还提供了一种调整教室监控摄像机的镜头的装置，包括：
可疑判断模块，用于获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象,其中，所述可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者；
目标判断模块，当判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，获取所述监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动；
镜头调整模块，用于当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头，其中，所述目标对象为目标起立者或者目标举手者。
优选地，所述可疑判断模块还用于：当所述可疑判断模块判定不存在可疑对象时，或者当所述目标判断模块判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象。
优选地，所述第一图像组包括第一前帧图像和第一后帧图像，所述可疑判断模块具体包括：
宏块划分单元，用于以预设的宏块分割方式，分别将所述第一前帧图像和所述第一后帧图像都分割成M*N个宏块；
移动矢量计算单元，用于对于所述第一前帧图像中的第i个宏块，以所述第i个宏块为参考点，计算与所述第i个宏块相似度最高的所述第一后帧图像中的宏块相对于所述参考点的移动矢量；0≤i≤M*N；
第一矢量判断单元，用于当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，且该移动矢量的方向为垂直方向时，判定存在可疑对象，并将该移动矢量对应的宏块的坐标作为可疑对象的坐标；
第二矢量判断单元，用于当判断无移动矢量的绝对值大于移动阈值时，或者当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，但该移动矢量的方向不为垂直方向时，判定不存在可疑对象。
优选地，所述目标判断模块包括的以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动的单元，具体包括：
循环执行单元，用于以当前时刻为基准在后续的第二时间段内，基于采样频率H从第一个采样时间点开始周期性执行以下步骤直至有采样时间点对应的移动矢量大于所述触发阈值或者采样时间点超出所述第二时间段停止继续执行：获取所述监控摄像机在该采样时间点拍摄到的相邻两帧的图像作为第三图像组，并判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值；
第一条件判定单元，用于当停止继续执行的条件为所述有采样时间点对应的移动矢量的绝对值大于所述触发阈值时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象不是维持不动；
第二条件判定单元，用于当停止继续执行的条件为所述采样时间点超出所述第二时间段时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象维持不动。
优选地，所述第三图像组包括第三前帧图像和第三后帧图像，所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第三前帧图像和所述第三后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第三前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第三后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
优选地，所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式与所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中的移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式相同。
优选地，当所述可疑判断模块判定不存在可疑对象时，或者当所述目标判断模块判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象的间隔时间段为所述监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长。
优选地，所述第二时间段的时长为2秒。
优选地，所述镜头调整模块还用于在输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机的同时，将判定存在可疑对象对应的移动矢量的矢量方向发送给所述监控摄像机。
本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置，通过获取监控摄像机拍摄的图像，来初步判断是否存在可疑对象，其中，可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者，然后在存在可疑对象的情况下，再继续通过判断在后续的一个时间段内该可疑对象是否维持不动，来避免对摇头、摆手、胳膊晃动、进出入教室等动作的错误识别，若可疑对象维持不动时，将可疑对象判定为目标对象，其中，目标对象为目标起立者或者目标举手者，然后提供该目标对象的坐标给摄像机，监控摄像机根据该坐标调整摄像机的镜头，从而实现只需在教室内提供一个监控摄像机，获取该摄像机拍摄的图像即可准确地检测出目标对象，然后提供该目标对象的坐标给摄像机镜头进行特写，结构简单，成本低；无需录入每一个学生的身高、头部宽度、肩部宽度等信息，使用方便；并且同样适用于走班制学校，普遍适用性强。
附图说明
图1是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的方法的一个实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置的一个实施例的结构示意图；
图3是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置的可疑判断模块的一个实施例的结构示意图；
图4是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置的目标判断模块的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的方法的一个实施例的流程示意图。
本发明实施例提供的一种调整教室监控摄像机的镜头的方法，包括步骤S101至S103，具体如下：
S101，获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象，其中，所述可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者。
S102，当判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，获取所述监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动；在本发明实施例中，为了保证检测的及时性和准确性，优选地将第二时间段的时长设置为2秒。
S103，当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头，其中，所述目标对象为目标起立者或者目标举手者。
在具体实施时，监控摄像机拍摄当前时刻相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象，从而初步避免摇头、摆手、胳膊晃动等移动方向为非垂直方向的小动作的干扰，其中所述可疑对象为做出比摇头、摆手、胳膊晃动等动作移动幅度大，且移动方向为垂直方向的动作的对象；在判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，监控摄像机拍摄当前时刻相邻两帧图像作为第二图像组，并计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值，以此判断可疑对象是否开始停止相关动作，即可疑起立者维持站立或坐下的固定姿势，可疑举手者维持伸长手臂举手示意或放下手的固定姿势；当计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动，排除动作为做伸腰等瞬间大动作或进出教室的可疑对象的干扰；当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头。
需要说明的是，可根据监控对象为不同群体的经验值来设定所述触发阈值，可以但不限于根据“小学”、“初中”、“高中”等不同学段学生的不同体征设定所述触发阈值。
在本发明实施例中，所述调整教室监控摄像机的镜头的方法还包括：
当判定不存在可疑对象时，或者当判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象。
需要说明的是，当判定不存在可疑对象时返回继续执行步骤S101，可实时监控是否存在可疑对象。而判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动，具体实施时，应当是判定在所述第二时间段内所述所有可疑对象都不是维持不动的，才返回执行步骤S101，从而提供多重循环检测机制。
优选地，上述返回继续执行步骤S101的间隔时间段为所述监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长，能够在保证准确率的情况下，降低数据量，提高数据处理速度。
在本发明实施例中，所述第一图像组包括第一前帧图像和第一后帧图像，则上述步骤S101中的根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象的具体实施过程为：
以预设的宏块分割方式，分别将所述第一前帧图像和所述第一后帧图像都分割成M*N个宏块，其中，根据拍摄的图像的像素设置宏块分割方式；
对于所述第一前帧图像中的第i个宏块，以所述第i个宏块为参考点，计算与所述第i个宏块相似度最高的所述第一后帧图像中的宏块相对于所述参考点的移动矢量；0≤i≤M*N；
当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，且该移动矢量的方向为垂直方向时，判定存在可疑对象，并将该移动矢量对应的宏块的坐标作为可疑对象的坐标，其中，所述移动阈值可以和前述触发阈值的大小相同。
当判断无移动矢量的绝对值大于移动阈值时，或者当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，但该移动矢量的方向不为垂直方向时，判定不存在可疑对象。
需要说明的是，在本实施例中通过设置移动阈值，对移动矢量的绝对值是否大于移动阈值的判断，以及对移动矢量的方向是否为垂直方向的判断的方法，初步避免了摇头、摆手、胳膊晃动等移动方向为非垂直方向的小动作的干扰，确定可疑对象。其中，具体实施时，可能设置大小不同的几个移动阈值，与移动矢量的绝对值进行依次的对比判断。例如：在本实施例中设置一个小于移动阈值的第二移动阈值，在完成判断移动矢量的绝对值是否大于移动阈值之前，先判断移动矢量的绝对值是否大于第二移动阈值，从而排除发生微小位移变化的情况，减少垃圾镜头，降低单次对比判断的数据量，从而提高数据处理效率。另外，采用宏块切分的方式来判别，能进一步提高数据处理的效率。
在本发明实施例中，上述步骤S102中的以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动的具体实施过程为：
以当前时刻为基准在后续的第二时间段内，基于采样频率H从第一个采样时间点开始周期性执行以下步骤直至有采样时间点对应的移动矢量大于所述触发阈值或者采样时间点超出所述第二时间段停止继续执行：获取所述监控摄像机在该采样时间点拍摄到的相邻两帧的图像作为第三图像组，并判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值；
当停止继续执行的条件为所述有采样时间点对应的移动矢量的绝对值大于所述触发阈值时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象不是维持不动；
当停止继续执行的条件为所述采样时间点超出所述第二时间段时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象维持不动。
需要说明的是，根据实际经验中若是确认为起立者或者举手者的一般都会以固定站立的姿势持续一段时间，能够将可疑对象中动作为伸腰等瞬间大动作或者是进出教室的干扰者排除。其中，上述采样频率H是指每间隔监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长进行一次采样的频率。
在本发明实施例中，所述第三图像组包括第三前帧图像和第三后帧图像，则上述判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第三前帧图像和所述第三后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第三前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第三后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
需要说明的是，基于在上述步骤S101中采用宏块划分方式来判别可疑对象，则判断可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，继续采用宏块划分方式，可降低算法的复杂程度，提高运算速度。
在本发明实施例中，所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式与所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中的移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式相同。
即所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第二前帧图像和所述第二后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第二前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第二后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
在本发明实施例中，上述步骤S103中在输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机的同时，还包括：
将判定存在可疑对象对应的移动矢量的矢量方向发送给所述监控摄像机。
需要说明的是，监控摄像机根据所述移动矢量的矢量方向来确定学生是起立状态还是坐下状态，如果移动矢量的矢量方向是向上的则判断为起立状态，如果移动矢量的矢量方向是向下则判断为坐下状态。本发明还可以检测出伸长手臂举手示意的动作，监控摄像机同样可以根据所述移动矢量的矢量方向来确定学生是举手状态还是放下手状态，如果移动矢量的矢量方向是向上的则判断为举手状态，如果移动矢量的矢量方向是向下的则判断为放下手状态。当移动矢量的矢量方向向上时，调整摄像机的镜头对准该学生，给其进行特写，当移动矢量的矢量方向向下时，转动摄像机镜头，继续拍摄学生全景图像。其中，学生举手示意一般是要起立进行提问或者回答问题，因此通过本发明可以提前将镜头对准将要起立的对象。
本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的方法，通过获取监控摄像机拍摄的图像，来初步判断是否存在可疑对象，其中，可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者，然后在存在可疑对象的情况下，再继续通过判断在后续的一个时间段内该可疑对象是否维持不动，来避免对摇头、摆手、胳膊晃动、进出入教室等动作的错误识别，若可疑对象维持不动，将可疑对象为目标对象，其中，目标对象为目标起立者或者目标举手者，并将其坐标发送给监控摄像机，监控摄像机根据该坐标调整摄像机的镜头，从而实现只需在教室内提供一个监控摄像机，获取该摄像机拍摄的图像即可准确地检测出目标对象，然后提供该目标对象的坐标给摄像机镜头进行特写，结构简单，成本低；无需录入每一个学生的身高、头部宽度、肩部宽度等信息，使用方便；并且同样适用于走班制学校，普遍适用性强。
参见图2，是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置一个实施例的结构示意图。
本发明实施例提供的一种调整教室监控摄像机的镜头的装置，能够实施上述调整教室监控摄像机的镜头的方法的全部流程，该装置具体包括：
可疑判断模块10，用于获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象,其中，所述可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者；
目标判断模块20，当判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，获取所述监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动；
镜头调整模块30，用于当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头，其中，所述目标对象为目标起立者或者目标举手者。
更优选地，所述可疑判断模块10还用于：当所述可疑判断模块10判定不存在可疑对象时，或者当所述目标判断模块20判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象。
更优选地，所述第一图像组包括第一前帧图像和第一后帧图像，如图3所示，图3是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置的可疑判断模块的一个实施例的结构示意图；该可疑判断模块10具体包括：
宏块划分单元11，用于以预设的宏块分割方式，分别将所述第一前帧图像和所述第一后帧图像都分割成M*N个宏块；
移动矢量计算单元12，用于对于所述第一前帧图像中的第i个宏块，以所述第i个宏块为参考点，计算与所述第i个宏块相似度最高的所述第一后帧图像中的宏块相对于所述参考点的移动矢量；0≤i≤M*N；
第一矢量判断单元13，用于当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，且该移动矢量的方向为垂直方向时，判定存在可疑对象，并将该移动矢量对应的宏块的坐标作为可疑对象的坐标；
第二矢量判断单元14，用于当判断无移动矢量的绝对值大于移动阈值时，或者当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，但该移动矢量的方向不为垂直方向时，判定不存在可疑对象。
更优选地，如图4所示，图4是本发明提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置的目标判断模块的一个实施例的结构示意图，该目标判断模块20包括的以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动的单元，具体包括：
循环执行单元21，用于以当前时刻为基准在后续的第二时间段内，基于采样频率H从第一个采样时间点开始周期性执行以下步骤直至有采样时间点对应的移动矢量大于所述触发阈值或者采样时间点超出所述第二时间段停止继续执行：获取所述监控摄像机在该采样时间点拍摄到的相邻两帧的图像作为第三图像组，并判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值；
第一条件判定单元22，用于当停止继续执行的条件为所述有采样时间点对应的移动矢量的绝对值大于所述触发阈值时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象不是维持不动；
第二条件判定单元23，用于当停止继续执行的条件为所述采样时间点超出所述第二时间段时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象维持不动。
更优选地，所述第三图像组包括第三前帧图像和第三后帧图像，所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第三前帧图像和所述第三后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第三前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第三后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
更优选地，所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式与所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中的移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式相同。
更优选地，当所述可疑判断模块判定不存在可疑对象时，或者当所述目标判断模块判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象的间隔时间段为所述监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长。
更优选地，所述第二时间段的时长为2秒。
更优选地，所述镜头调整模块30还用于在输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机的同时，将判定存在可疑对象对应的移动矢量的矢量方向发送给所述监控摄像机。
需要说明的是，本发明实施例提供的调整教室监控摄像机的镜头的装置用于实施上述调整教室监控摄像机的镜头的方法的所有方法步骤，其工作原理与有益效果一一对应，因而不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (18)
1.一种调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，包括：
获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象，其中，所述可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者；
当判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，获取所述监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动；
当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头，其中，所述目标对象为目标起立者或者目标举手者。
2.根据权利要求1所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当判定不存在可疑对象时，或者当判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象。
3.根据权利要求1所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，所述第一图像组包括第一前帧图像和第一后帧图像，则所述根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象，具体为：
以预设的宏块分割方式，分别将所述第一前帧图像和所述第一后帧图像都分割成M*N个宏块；
对于所述第一前帧图像中的第i个宏块，以所述第i个宏块为参考点，计算与所述第i个宏块相似度最高的所述第一后帧图像中的宏块相对于所述参考点的移动矢量；0≤i≤M*N；
当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，且该移动矢量的方向为垂直方向时，判定存在可疑对象，并将该移动矢量对应的宏块的坐标作为可疑对象的坐标；
当判断无移动矢量的绝对值大于移动阈值时，或者当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，但该移动矢量的方向不为垂直方向时，判定不存在可疑对象。
4.根据权利要求3所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，所述以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动，具体为：
以当前时刻为基准在后续的第二时间段内，基于采样频率H从第一个采样时间点开始周期性执行以下步骤直至有采样时间点对应的移动矢量大于所述触发阈值或者采样时间点超出所述第二时间段停止继续执行：获取所述监控摄像机在该采样时间点拍摄到的相邻两帧的图像作为第三图像组，并判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值；
当停止继续执行的条件为所述有采样时间点对应的移动矢量的绝对值大于所述触发阈值时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象不是维持不动；
当停止继续执行的条件为所述采样时间点超出所述第二时间段时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象维持不动。
5.根据权利要求4所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，所述第三图像组包括第三前帧图像和第三后帧图像，则所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第三前帧图像和所述第三后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第三前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第三后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
6.如权利要求5所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式与所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中的移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式相同。
7.如权利要求2所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，当判定不存在可疑对象时，或者当判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧的图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象的间隔时间段为所述监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长。
8.如权利要求1所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，所述第二时间段的时长为2秒。
9.根据权利要求3所述的调整教室监控摄像机的镜头的方法，其特征在于，在输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机的同时，还包括：
将判定存在可疑对象对应的移动矢量的矢量方向发送给所述监控摄像机。
10.一种调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，包括：
可疑判断模块，用于获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象,其中，所述可疑对象为可疑起立者或者可疑举手者；
目标判断模块，当判定存在可疑对象时，间隔第一时间段后，获取所述监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第二图像组，并在计算得到的所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值小于触发阈值时，以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动；
镜头调整模块，用于当判定在所述第二时间段内所述可疑对象维持不动时，确认所述可疑对象为目标对象，并输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机，以使所述监控摄像机根据所述坐标调整所述摄像机的镜头，其中，所述目标对象为目标起立者或者目标举手者。
11.根据权利要求10所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述可疑判断模块还用于：当所述可疑判断模块判定不存在可疑对象时，或者当所述目标判断模块判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象。
12.根据权利要求10所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述第一图像组包括第一前帧图像和第一后帧图像，所述可疑判断模块具体包括：
宏块划分单元，用于以预设的宏块分割方式，分别将所述第一前帧图像和所述第一后帧图像都分割成M*N个宏块；
移动矢量计算单元，用于对于所述第一前帧图像中的第i个宏块，以所述第i个宏块为参考点，计算与所述第i个宏块相似度最高的所述第一后帧图像中的宏块相对于所述参考点的移动矢量；0≤i≤M*N；
第一矢量判断单元，用于当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，且该移动矢量的方向为垂直方向时，判定存在可疑对象，并将该移动矢量对应的宏块的坐标作为可疑对象的坐标；
第二矢量判断单元，用于当判断无移动矢量的绝对值大于移动阈值时，或者当判断有移动矢量的绝对值大于移动阈值，但该移动矢量的方向不为垂直方向时，判定不存在可疑对象。
13.根据权利要求12所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述目标判断模块包括的以当前时刻为基准判断在后续的第二时间段内所述可疑对象是否维持不动的单元，具体包括：
循环执行单元，用于以当前时刻为基准在后续的第二时间段内，基于采样频率H从第一个采样时间点开始周期性执行以下步骤直至有采样时间点对应的移动矢量大于所述触发阈值或者采样时间点超出所述第二时间段停止继续执行：获取所述监控摄像机在该采样时间点拍摄到的相邻两帧的图像作为第三图像组，并判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值；
第一条件判定单元，用于当停止继续执行的条件为所述有采样时间点对应的移动矢量的绝对值大于所述触发阈值时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象不是维持不动；
第二条件判定单元，用于当停止继续执行的条件为所述采样时间点超出所述第二时间段时，判定在后续的第二时间段内所述可疑对象维持不动。
14.根据权利要求13所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述第三图像组包括第三前帧图像和第三后帧图像，所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式，具体为：
以所述宏块分割方式，分别将所述第三前帧图像和所述第三后帧图像分割成M*N个宏块；
从所述第三前帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第一宏块，以及从所述第三后帧图像中选取与所述可疑对象所对应的宏块相似度最高的宏块作为第二宏块；
以所述第一宏块为参考点，计算所述第二宏块相对于所述第一宏块的移动矢量；
判断所述移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值。
15.如权利要求14所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述判断所述可疑对象在所述第二图像组中的移动矢量的绝对值是否小于触发阈值的方式与所述判断所述可疑对象在所述第三图像组中的移动矢量的绝对值是否小于所述触发阈值的方式相同。
16.如权利要求11所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，
当所述可疑判断模块判定不存在可疑对象时，或者当所述目标判断模块判定在所述第二时间段内所述可疑对象不是维持不动时，返回继续获取监控摄像机在当前时刻拍摄到的相邻两帧图像作为第一图像组，并根据所述第一图像组判断是否存在可疑对象的间隔时间段为所述监控摄像机连续拍摄10帧图像的时长。
17.如权利要求10所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述第二时间段的时长为2秒。
18.根据权利要求13所述的调整教室监控摄像机的镜头的装置，其特征在于，所述镜头调整模块还用于在输出所述目标对象的坐标给所述监控摄像机的同时，将判定存在可疑对象对应的移动矢量的矢量方向发送给所述监控摄像机。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710066741.3A CN106851200A (zh) | 2017-02-07 | 2017-02-07 | 调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710066741.3A CN106851200A (zh) | 2017-02-07 | 2017-02-07 | 调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106851200A true CN106851200A (zh) | 2017-06-13 |
Family
ID=59121455
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710066741.3A Pending CN106851200A (zh) | 2017-02-07 | 2017-02-07 | 调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106851200A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112926431A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-08 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 垃圾检测方法、装置、设备及计算机存储介质 |
| CN115205982A (zh) * | 2022-09-08 | 2022-10-18 | 深圳市维海德技术股份有限公司 | 起立跟踪检测方法、电子设备及介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3162864U (ja) * | 2010-01-18 | 2010-09-24 | 株式会社プラジィ | 薄型表示装置の転倒防止機能付ラック |
| CN202309958U (zh) * | 2011-07-08 | 2012-07-04 | 杭州开锐电子电气有限公司 | 一种具有跟踪功能的智能球形教学摄像机 |
| CN102903125A (zh) * | 2012-09-27 | 2013-01-30 | 无锡天授信息科技有限公司 | 固定场景下运动目标检测系统及方法 |
| CN103327250A (zh) * | 2013-06-24 | 2013-09-25 | 深圳锐取信息技术股份有限公司 | 基于模式识别镜头控制方法 |
| CN103634513A (zh) * | 2012-08-20 | 2014-03-12 | 佳能株式会社 | 图像处理设备及其控制方法 |
| CN105578044A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-11 | 杭州凡龙科技有限公司 | 一种全景位自适应老师图像分析方法 |
-
2017
- 2017-02-07 CN CN201710066741.3A patent/CN106851200A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3162864U (ja) * | 2010-01-18 | 2010-09-24 | 株式会社プラジィ | 薄型表示装置の転倒防止機能付ラック |
| CN202309958U (zh) * | 2011-07-08 | 2012-07-04 | 杭州开锐电子电气有限公司 | 一种具有跟踪功能的智能球形教学摄像机 |
| CN103634513A (zh) * | 2012-08-20 | 2014-03-12 | 佳能株式会社 | 图像处理设备及其控制方法 |
| CN102903125A (zh) * | 2012-09-27 | 2013-01-30 | 无锡天授信息科技有限公司 | 固定场景下运动目标检测系统及方法 |
| CN103327250A (zh) * | 2013-06-24 | 2013-09-25 | 深圳锐取信息技术股份有限公司 | 基于模式识别镜头控制方法 |
| CN105578044A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-11 | 杭州凡龙科技有限公司 | 一种全景位自适应老师图像分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| XINDING SUN: "Panoramic capturing and recognition of human activity", 《PROCEEDINGS. INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112926431A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-08 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 垃圾检测方法、装置、设备及计算机存储介质 |
| CN115205982A (zh) * | 2022-09-08 | 2022-10-18 | 深圳市维海德技术股份有限公司 | 起立跟踪检测方法、电子设备及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105426827B (zh) | 活体验证方法、装置和系统 | |
| JP4877762B2 (ja) | 表情誘導装置および表情誘導方法、表情誘導システム | |
| CN106657893B (zh) | 具有智能切换功能的录播方法及系统 | |
| US11775059B2 (en) | Method for determining human eye close degrees, method for controlling eyes, device, and storage medium | |
| EP2707837A1 (en) | Method of analysing a video of sports motion | |
| TWI255141B (en) | Method and system for real-time interactive video | |
| CN108960067A (zh) | 基于深度学习的实时的列车驾驶员动作识别系统和方法 | |
| JP2007147762A (ja) | 発話者予測装置および発話者予測方法 | |
| CN110418205A (zh) | 健身教学方法、装置、设备、系统及存储介质 | |
| JP4704174B2 (ja) | 状態識別装置、プログラムおよび方法 | |
| JP2007102344A (ja) | 自動評価装置、プログラムおよび方法 | |
| CN105959723A (zh) | 一种基于机器视觉和语音信号处理相结合的假唱检测方法 | |
| CN106911962A (zh) | 基于场景的移动视频智能播放交互控制方法 | |
| CN108156385A (zh) | 图像获取方法及图像获取装置 | |
| CN110166694A (zh) | 拍照提示方法及装置 | |
| CN106851200A (zh) | 调整教室监控摄像机的镜头的方法及装置 | |
| Zhang et al. | Boosting-based multimodal speaker detection for distributed meeting videos | |
| Gowing et al. | Enhanced visualisation of dance performance from automatically synchronised multimodal recordings | |
| KR20210062855A (ko) | 온라인 강의 집중도 분석 시스템 및 서비스 | |
| CN109977850A (zh) | 基于人脸识别的课堂姓名提示方法 | |
| Ohzeki et al. | Video analysis for detecting eye blinking using a high-speed camera | |
| Chen et al. | Sound to visual: Hierarchical cross-modal talking face video generation | |
| CN102238335B (zh) | 摄影设备以及图像数据生成方法 | |
| KR101118978B1 (ko) | 얼굴 인식 시스템의 학습 영상을 생성하기 위한 장치 및 그 방법 | |
| CN104780341B (zh) | 一种信息处理方法以及信息处理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170613 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |