CN107396040A - 一种基于岗哨一体机的智能监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一体机的智能监控方法，包括以下步骤：S2、实时获取监控区域内所有岗哨一体机的拍摄图像，并根据拍摄图像合成三维实景动态模型；S3、预设第一数据库和第二数据库，第一数据库中存储有监控区域的正常出入人员的图像作为参照对象，第二数据库中存储有监控区域当前时间的临时放行人员的图像作为放行对象；S6、对三维实景动态模型进行实时显示，并在三维实景动态模型中对监控图像和异常对象分别进行突出显示。本发明中，在三维实景动态模型中对监控图像和异常对象分别进行突出显示。如此，可避免视觉疲劳，提高对异常对象和监控对象的监控力度。
Description
技术领域
本发明涉及智能监控技术领域，尤其涉及一种基于岗哨一体机的智能监控方法。
背景技术
随着智能化的发展，许多原来必须人力进行的工作，都可以通过智能化设备进行替代，例如，岗哨执勤工作，如今许多都可以通过岗哨一体机进行。
目前，利用岗哨一体机进行监控时，由于岗哨一体机难以智能分辨临时放行人员和非法入侵人员，所以难以保证监控安全程度，也难以大幅度减少人工劳动。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于岗哨一体机的智能监控方法。
本发明提出的一种基于岗哨一体机的智能监控方法，包括以下步骤：
S1、在监控区域内安装岗哨一体机，且视野相邻的岗哨一体机的视野覆盖范围局部重合；
S2、实时获取监控区域内所有岗哨一体机的拍摄图像，并根据拍摄图像合成三维实景动态模型；
S3、预设第一数据库和第二数据库，第一数据库中存储有监控区域的正常出入人员的图像作为参照对象，第二数据库中存储有监控区域当前时间的临时放行人员的图像作为放行对象；
S4、实时提取三维实景动态模型中的人物图像并提取区别于参照图像的监控对象；
S5、在监控对象中提取区别于放行对象的异常对象；
S6、对三维实景动态模型进行实时显示，并在三维实景动态模型中对监控图像和异常对象分别进行突出显示。
优选地，步骤S2具体包括以下分步骤：
S21、选取一个岗哨一体机的拍摄图像作为母图像；
S22、将与母图像局部重合的拍摄图像作为子图像，根据重合部分相覆盖的原则将子图像合并到母图像中；
S23、根据合并结果更新母图像，直至同一时刻的拍摄图像合并完成获得全景图像；
S24、根据不同时刻的全景图像合成三维实景动态模型。
优选地，步骤S22具体为：在母图像中选择两个特征点，并作连接两个特征点的母向量；对应母图像中的特征点在子图像中选择两个对应的特征点，并在子图像中连接两个特征点作子向量；根据子向量相对于母相量的位移，将子图像合并到母图像中。
优选地，步骤S1中，为各岗哨一体机加设同步时钟；步骤S2中，根据时钟信号，实时获取各岗哨一体机在同一时刻采集的拍摄图像并合并成全景图像，然后，根据全景图像生成三维实景动态模型。
本发明中，将异常对象从监控对象中区别出来，有利于缩小了重点监控范围，从而有利于保证岗哨防卫的精确。本发明中，异常对象的确认经过了区别于参照对象和放行对象的两次对比，有利于确认异常对象的谨慎，防止误判，从而导致的工作不可靠性。
本发明中，将放行对象与参照对象分开存储，从而在确认异常对象之前，首先确认监控对象。如此，在监控异常对象时，可通过监控对象区别与异常对象的确认，对临时放行人员做到兼顾，提高监控区域的安防性能。
本发明中，在三维实景动态模型中对监控图像和异常对象分别进行突出显示。如此，可避免视觉疲劳，提高对异常对象和监控对象的监控力度。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于岗哨一体机的智能监控方法流程图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种基于岗哨一体机的智能监控方法，包括以下步骤。
S1、在监控区域内安装岗哨一体机，且视野相邻的岗哨一体机的视野覆盖范围局部重合，以便后续根据各岗哨一体机的拍摄图像合成全景图像。视野相邻的岗哨一体机的视野覆盖范围局部重合，有利于保证合成的全景图像对监控区域的无缝隙覆盖。
S21、选取一个岗哨一体机的拍摄图像作为母图像。
S22、将与母图像局部重合的拍摄图像作为子图像，根据重合部分相覆盖的原则将子图像合并到母图像中。
S23、根据合并结果更新母图像，直至同一时刻的拍摄图像合并完成获得全景图像；
S24、根据不同时刻的全景图像合成三维实景动态模型。
本实施方式中，步骤S22中的子图像与步骤S21中的母图像为同一时刻采集的拍摄图像。具体的，可在步骤S1中为各岗哨一体机加设同步时钟，然后在步骤S22中，将与母图像同一时刻采集的并与母图像局部重合的拍摄图像作为子图像，直至完成全景图像的合成。本实施方式中，结合步骤S21到S25，实时获取监控区域内所有岗哨一体机的拍摄图像，并根据拍摄图像合成三维实景动态模型。如此，获得的三维实景动态模型是监控区域的实景反射，通过三维实景动态模型可对监控区域完成无死角监控。
本实施方式中，通过子图像与母图像的重合部分相重叠的方式将子图像合并到母图像中，提供了全景图像的合成方法，且可保证全景图像对监控区域实景的真是反射，保证母图像和子图像图像合成的自然，从而，提高实景图像的品质。
本实施方式中，步骤S22具体为：在母图像中选择两个特征点，并作连接两个特征点的母向量；对应母图像中的特征点在子图像中选择两个对应的特征点，并在子图像中连接两个特征点作子向量；根据子向量相对于母相量的位移，将子图像合并到母图像中。
具体实施时，可首先通过将子向量的一个端点与母向量的一个端点重合移动子图像，然后通过以重合端点为旋转中心旋转子图像使得子向量与母向量重合完成子图像与母图像的合并。或者，首先旋转子图像，使得子向量与母相量的倾斜方向相同，然后移动子图像使得子向量与母向量重合以完成子图像与母图像的合并。以上两种实施方式，在移动子图像时，只需参考子向量和母向量，有利于简化图像重合的工作，提高图像重合的精度。
S3、预设第一数据库和第二数据库，第一数据库中存储有监控区域的正常出入人员的图像作为参照对象，第二数据库中存储有监控区域当前时间的临时放行人员的图像作为放行对象。
S4、实时提取三维实景动态模型中的人物图像并提取区别于参照图像的监控对象。具体的，本步骤中，首先将从三维实景动态模型中提取的人物图像分别与参照图像对比，获取不参照于参照图像的人物图像作为监控对象。
S5、在监控对象中提取区别于放行对象的异常对象。
具体的，本步骤中，首先将各监控对象分别与放行对象对比，获取，不存在于放行对象的监控对象作为异常对象。
本实施方式中，将异常对象从监控对象中区别出来，有利于缩小了重点监控范围，从而有利于保证岗哨防卫的精确。本实施方式中，异常对象的确认经过了区别于参照对象和放行对象的两次对比，有利于确认异常对象的谨慎，防止误判，从而导致的工作不可靠性。
本实施方式中，将放行对象与参照对象分开存储，从而在确认异常对象之前，首先确认监控对象。如此，在监控异常对象时，可通过监控对象区别与异常对象的确认，对临时放行人员做到兼顾，提高监控区域的安防性能。
S6、对三维实景动态模型进行实时显示，并在三维实景动态模型中对监控图像和异常对象分别进行突出显示。如此，可避免视觉疲劳，提高对异常对象和监控对象的监控力度。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于岗哨一体机的智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在监控区域内安装岗哨一体机，且视野相邻的岗哨一体机的视野覆盖范围局部重合；
S2、实时获取监控区域内所有岗哨一体机的拍摄图像，并根据拍摄图像合成三维实景动态模型；
S3、预设第一数据库和第二数据库，第一数据库中存储有监控区域的正常出入人员的图像作为参照对象，第二数据库中存储有监控区域当前时间的临时放行人员的图像作为放行对象；
S4、实时提取三维实景动态模型中的人物图像并提取区别于参照图像的监控对象；
S5、在监控对象中提取区别于放行对象的异常对象；
S6、对三维实景动态模型进行实时显示，并在三维实景动态模型中对监控图像和异常对象分别进行突出显示。
2.如权利要求1所述的基于岗哨一体机的智能监控方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下分步骤：
S21、选取一个岗哨一体机的拍摄图像作为母图像；
S22、将与母图像局部重合的拍摄图像作为子图像，根据重合部分相覆盖的原则将子图像合并到母图像中；
S23、根据合并结果更新母图像，直至同一时刻的拍摄图像合并完成获得全景图像；
S24、根据不同时刻的全景图像合成三维实景动态模型。
3.如权利要求2所述的基于岗哨一体机的智能监控方法，其特征在于，步骤S22具体为：在母图像中选择两个特征点，并作连接两个特征点的母向量；对应母图像中的特征点在子图像中选择两个对应的特征点，并在子图像中连接两个特征点作子向量；根据子向量相对于母相量的位移，将子图像合并到母图像中。
4.如权利要求1至3任一项所述的基于岗哨一体机的智能监控方法，其特征在于，步骤S1中，为各岗哨一体机加设同步时钟；步骤S2中，根据时钟信号，实时获取各岗哨一体机在同一时刻采集的拍摄图像并合并成全景图像，然后，根据全景图像生成三维实景动态模型。
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