CN111046725A - 一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法 - Google Patents

一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及空间定位技术领域，尤其涉及一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法。它包括以下步骤：S1、生成三维点云空间，且对生成的三维点云空间设置原点，建立三维点云空间坐标系；S2、获取现实监控摄像头的参数；S3、现实监控摄像头持续采用信息发送给处理器，处理器采用人脸识别引擎中的人脸检测、人脸比对及人脸跟踪技术，对发送过来的信息进行识别、定位及追踪，实时提供人物的像素坐标；S4、然后根据步骤S3中得到的像素坐标和步骤S3中现实监测摄像头对应的虚拟摄像头的参数来得到人物在三维点云空间中的空间位置。利用点云构建的虚拟空间和人脸识别技术对“人”进行主动定位，可以应用于各种场所的识别及追踪。

Description

一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法
技术领域
本发明涉及空间定位技术领域，尤其涉及一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法。
背景技术
监控视频是公共场所的一个重要安防手段，而监控视频中“人”是重点监控对象。现在一个公共场所动辄成百上千个监控摄像头，没有数字化的手段很难对监控对象实现有效管理。而现有的人脸识别可以说是走出了重要一步，现在监控视频和人脸识别技术的综合运用越来越多，如公安的刑侦的黑名单布控。但对具体管理还需要进一步实现精确定位。
现有专利中，申请号201310675740.0，申请名为：基于视频监控网络的定位与追踪方法，具体提出了通过测绘获取监控设备的地理坐标，然后通过标记控制点计算地面像素点对应的地理坐标的成像矩阵，就可以通过监控中的像素坐标换算出实际的地理坐标，达到视频监控定位与追踪的目的。这个方法在实际操作中过于复杂，需要大量手工测绘工作，很难大规模普及。目前随着移动SLAM扫描等新兴测绘技术的出现及三维可视化技术的发展，可以快速的把室内场景转换成三维点云，很多以前需要手工测绘的可以在点云场景中直接计算。而且在具体应用中，对于监控对象的精确定位还需要综合考虑人脸识别等技术特点，比如基于人脸识别技术的空间定位需要参考人的身高才能实现。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，利用点云构建的虚拟空间和人脸识别技术对“人”进行主动定位，可以应用于各种场所的识别及追踪。
本发明所采用的技术方案是：一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，它包括以下步骤：
S1、用SLAM扫描设备对现实中的场景进行扫描，生成三维点云空间，且对生成的三维点云空间设置原点，建立三维点云空间坐标系；
S2、获取现实监控摄像头的参数，在步骤S1生成的三维点云空间中按照这些参数配置虚拟摄像头；
S3、现实监控摄像头持续采用信息发送给处理器，处理器采用人脸识别引擎中的人脸检测、人脸比对及人脸跟踪技术，对发送过来的信息进行识别、定位及追踪，实时提供人物的像素坐标；
S4、然后根据步骤S3中得到的像素坐标和步骤S3中现实监测摄像头对应的虚拟摄像头的参数来得到人物在三维点云空间中的空间位置。
作为优选，步骤S2中的参数包括摄像头位置、方向以及镜头参数。
作为优选，所述设想有位置以及方法包括俯仰角、偏航角以及空间位置，所述摄像头的镜头参数包括视场角、焦距以及画面高宽比。
作为优选，步骤S4具体包括：
S41、把人脸识别的像素坐标和虚拟摄像头的姿态角结合起来确定一个方向，然后以虚拟摄像头位置为起始点，发射一条射线，记录射线和三维点云空间第一次碰撞的点云的空间位置；
S42、根据虚拟摄像头的位置、人物的身高以及步骤S41得到的碰撞点云的位置，利用相似三角形定理即可计算出人物的空间位置。
作为优选，步骤S42中的人物的身高信息可以通过处理器采用人体识别技术来进行识别，也可以采用预设固定值。
作为优选，步骤S3之前还需要获取监控对象的照片以及身高信息，然后利用人脸识别技术进一步从照片中提取特征值，随后将特征值及身高输入特征库保存，并且步骤S3中处理器需要先识别是否存在步骤S3存入的监控对象，若识别存在，则实时提供监控对象的像素坐标，如果识别不存在，即返回步骤S3继续识别。
采用以上方法与现有技术相比，本发明具有以下优点：通过将三维点云技术与人脸识别技术结合，利用点云构建的虚拟空间和人脸识别技术对“人”进行主动定位，可以应用于各种场所的识别及追踪，并且不需要进行复杂的手工测绘，所以效率较高，并且定位准确性也较高。
附图说明
图1为本发明中摄像头俯仰角与偏航角的计算示意图。
图2为本发明中摄像头空间位置的计算示意图。
图3为是本发明中人脸矩形需要的是头顶位置的像素坐标。
图4为本发明监控定位的原理图。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明做进一步描述，但是本发明不仅限于以下具体实施方式。
具体实施例一：本发明是基于监控视频的人脸识别和点云融合的方式实现空间定位，具体步骤如下：
S1、用SLAM扫描设备对一个场景进行分区扫描，获取多个点云数据集，然后对数据集进行对齐操作，构建一个完整的三维点云场景；
其中SLAM扫描设备包括推车式、背包式和手持式，对大场景具有快速扫描能力的三维激光扫描设备，
S2、根据步骤S1得到融合后的三维点云场景，选择其中一个数据集，以扫描起始点作为原点，建立统一的空间坐标系；
S3、获取现实中监控摄像头的视场角、画面高宽比、焦距、空间位置、俯仰角及偏航角，在三维点云中依据这些参数配置虚拟摄像头，使虚拟摄像头和现实摄像头具有一致属性；
其中视场角、焦距及画面高宽比，可以查阅现实监控摄像头的使用说明书中关于镜头参数部分；
其中空间位置、俯仰角及偏航角需要通过计算获得，由于三维点云空间是现实的映射，可以直接在点云空间中捕捉摄像头上任意点的位置信息，这里主要获取两个空间位置信息：机身尾部中心点和前面镜头中心点，通过这两点计算摄像头在本地空间坐标系中的俯仰角和偏航角（见图1），同时结合焦距算出虚拟摄像头的空间位置（见图2），其中需要特别指出虚拟摄像机是以理论上的焦点作为其空间位置，不考虑具有变焦功能摄像头，同时为了便于操作，镜头透镜的宽度将被忽略。
S4、获取监控对象的肖像照片及身高，利用人脸识别技术从照片中提取人脸特征值，将特征值及身高输入特征库保存；因为人脸识别技术是现有技术比较常规的，所以本申请人在此并没有详细展开；
S5、处理器采用人脸识别引擎中的人脸检测、人脸比对及人脸跟踪技术，对监控对象进行识别、定位及追踪，实时获取监控对象在像素坐标上的位置信息，正常情况下都是监控摄像头将采集到的图片或者视频信息发送给处理器，通过处理器来进行识别计算，处理器一般为电脑PC，也可以是智能终端，如手机平板等；
其中人脸检测、人脸比对和人脸追踪都是人脸识别中常用的技术，识别结果是基于像素坐标的人脸矩形，随后进一步计算头顶位置（如图3），获取P点的像素点坐标。
S6、创建一条射线，具体参考Three.js说明文档中关于Raycaster功能的setFromCamera方法描述，需要提供两个参数：第一个是虚拟摄像头的空间位置，如图2所示；第二个是归一化后P点像素坐标。
其中归一化后P点像素坐标，是以画面的像素中心点为原点，区间在[-1,1]的归一化设备坐标(NDC)，即此时可以得到射线的初始点位于虚拟摄像头的空间位置，方向则根据归一化后的像素坐标来得到，然后可以得到一条射线；
S7、记录射线和点云第一次碰撞的空间位置，且点云基本都是三维空间中固定的结构，如墙体、桌面等，此时记录的就是与射线第一个碰到的点云的空间位置；
S8、在点云上直接捕捉当前楼层的高度信息Z0，计算虚拟摄像头的高度h1=z1-z0，计算射线碰撞位置的高度h3=z3-z0，从特征库中提取监控对象的身高h2，利用三角形的平行线定理，可以精确计算出人脸B的空间位置（见图4）。
S9、人的位置是以人体中心点为代表，需要在B点高度上再减去二分之一的身高，就是监控对象的空间位置。
具体实施例二：与具体实施例一的区别在于，具体实施例二中并没有预先采集监控对象的照片以及身高信息，即不只是对监控对象进行定位，而是对出现在监控摄像头前的所有人物进行定位，所以就没有了身高信息，但是其他的信息还都存在，所以本具体实施例就将身高信息都统一设定为170cm，这样误差也不会很大。
具体实施例三，与具体实施例二的区别在于，具体实施例三虽然也没有预先采集监控对象的照片以及身高，所以也需要从其他方法得到身高信息，但是具体实施例三并不是简单粗暴的将所有人物预设一定定值，而是通过处理器来对人体进行识别，一般是返回一个以像素坐标表示的矩形，需要虚拟摄像头发射两条射线（分别通过头的顶部和脚底），然后根据三维点云空间的位置信息反馈来大致估算出人物的身高，这个技术也是属于现有技术的，所以在此并没有详细展开。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行同等替换；而这些修改或者替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神与范围。

Claims (6)

1.一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，其特征在于，它包括以下步骤：
S1、用SLAM扫描设备对现实中的场景进行扫描，生成三维点云空间，且对生成的三维点云空间设置原点，建立三维点云空间坐标系；
S2、获取现实监控摄像头的参数，在步骤S1生成的三维点云空间中按照这些参数配置虚拟摄像头；
S3、现实监控摄像头持续采用信息发送给处理器，处理器采用人脸识别引擎中的人脸检测、人脸比对及人脸跟踪技术，对发送过来的信息进行识别、定位及追踪，实时提供人物的像素坐标；
S4、然后根据步骤S3中得到的像素坐标和步骤S3中现实监测摄像头对应的虚拟摄像头的参数来得到人物在三维点云空间中的空间位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，其特征在于：步骤S2中的参数包括摄像头位置、方向以及镜头参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，其特征在于：所述设想有位置以及方法包括俯仰角、偏航角以及空间位置，所述摄像头的镜头参数包括视场角、焦距以及画面高宽比。
4.根据权利要求1所述的一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，其特征在于：步骤S4具体包括：
S41、把人脸识别的像素坐标和虚拟摄像头的姿态角结合起来确定一个方向，然后以虚拟摄像头位置为起始点，发射一条射线，记录射线和三维点云空间第一次碰撞的点云的空间位置；
S42、根据虚拟摄像头的位置、人物的身高以及步骤S41得到的碰撞点云的位置，利用相似三角形定理即可计算出人物的空间位置。
5.根据权利要求4所述的一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，其特征在于：步骤S42中的人物的身高信息可以通过处理器采用人体识别技术来进行间接识别，也可以采用预设固定值。
6.根据权利要求1所述的一种基于监控视频的人脸识别和点云融合的空间定位方法，其特征在于：步骤S3之前还需要获取监控对象的照片以及身高信息，然后利用人脸识别技术进一步从照片中提取特征值，随后将特征值及身高输入特征库保存，并且步骤S3中处理器需要先识别是否存在步骤S3存入的监控对象，若识别存在，则实时提供监控对象的像素坐标，如果识别不存在，即返回步骤S3继续识别。
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