CN111415416A - 一种监控实时视频与场景三维模型融合方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种监控实时视频与场景三维模型融合方法及系统，包括建立监控场景真实感三维模型，视频监控摄像机位姿计算，摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系计算，摄像机实时动态监控视频流传输解码至可视化客户端，动态监控视频流实时三维模型纹理映射和渲染。本发明提出了一套实时监控视频与场景三维模型无缝融合的技术方案，实现视频画面按照严密的几何关系融入到三维场景中，利用动态监控视频数据，增强了场景三维可视化表达效果，为三维实时“Video+GIS”建设提供了一种高效、可靠和可行的方法，具有成本低、可操作性强等优势，在智慧城市、公共管理、安防监控等领域具有广阔的应用前景。
Description
技术领域
本发明属于视频监控和公共安全领域，提供监控实时视频与场景三维模型融合技术方案。
背景技术
三维场景的渲染可以真实、直观地表达客观世界，也是GIS领域和计算机视觉领域的研究热点之一。将现实世界抽象成数字三维模型，可以从各角度观察其逼真的效果，在智慧城市、公共管理、安防监控等领域具有广泛的应用。但是目前对三维场景的渲染往往侧重于模型数据的获取处理、组织表达等内容，其实时性并不高，三维模型数据生产周期又比较长，所以很难满足人们对于三维场景实时性认知的需求。
近些年，“视频+GIS”的应用形式变成一个新的热点，将实时监控的视频流数据与监控场景的三维模型数据进行结合，可以很好地解决以上问题。实时监控视频流可以实时、动态地显示真实场景的变化，三维模型则能精准、真实地反映现实世界的空间特征。将实时监控视频流与被监控场景的三维模型进行实时融合，并解决好实时视频和场景三维模型在时空上的一致性，可以将不同位置、不同角度布设的多个监控视频纳入到统一空间基准的全空间三维场景中，可以实现任意位置、任意角度的监控视频查看、回放、监控路线跟踪、目标跟踪等功能，为智慧城市、公共管理、安防监控提供更具现势性、更方便、更丰富的全景监控，具有广泛的应用前景。
发明内容
本发明提供了一种监控实时视频与场景三维模型融合方法及系统，通过对监控场景进行实景三维建模，建立具有统一地理空间参考的场景三维模型，并以此恢复监控摄像机的空间几何位姿，从而将实时监控视频恢复到场景三维模型中，实现实时监控视频与场景三维模型融合可视化表达。
为实现上述目的，本发明提供一种监控实时视频与场景三维模型融合方法，包括如下步骤：
步骤1，建立监控场景真实感三维模型，作为视频监控的背景地图平台，包括以下子步骤，
步骤1.1，采用无人机倾斜摄影获取监控场景的多视影像；
步骤1.2，对多视影像进行空三和密集匹配，获取监控场景实景三维模型；
步骤1.3，根据地面控制点对实景三维模型进行地理参考坐标转换，将实景三维模型纳入到统一的绝对坐标系；
步骤2，视频监控摄像机位姿计算，以作为将摄像机监控视频纳入到场景三维模型的基础；
步骤3，摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系计算，包括以下步骤，
步骤3.1，根据摄像机位姿、摄像机视场角和焦距，计算摄像机视场可视范围；
步骤3.2，对摄像机可视范围和场景三维模型进行求交运算，计算摄像机可视的三维模型顶点；
步骤3.3，根据摄像机可视的三维模型顶点建立不规则三角形格网；
步骤3.4，采用深度缓存可视分析算法，建立摄像机视频帧图像与可视的三维模型不规则格网面片的映射关系；
步骤4，摄像机实时动态监控视频流传输解码至可视化客户端；
步骤5，动态监控视频流实时三维模型纹理映射和渲染，包括以下步骤，
步骤5.1，根据客户端可视化请求，将实时视频流帧转换成标准纹理图像；
步骤5.2，根据步骤4建立摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系，以纹理映射的方式将视频帧标准纹理图像贴合到三维模型表面；
步骤5.3，按照三维场景可视化刷新频率，在三维场景中实时渲染实时视频流；
步骤5.4，根据监控管理需求，调整参数，实现实时监控视频与场景三维模型融合可视化表达；所述参数包括场景可视化比例、角度和光照。
而且，步骤1.1中，无人机倾斜摄影测量多视影像不少于5个视角，分别为前视、后视、左视、右视和下视，形成360度覆盖；无人机倾斜摄影测量的影像分辨率不低于5cm。
而且，步骤2包括以下子步骤，
步骤2.1，获取一个监控视频摄像机任意一帧图像；
步骤2.2，从摄像机帧图像上选取与场景实景三维对应的N个点对(xi,yi,Xi,Yi,Zi)，,其中i为点号，(xi,yi)为摄像机帧图像坐标，(Xi,Yi,Zi)为实景三维场景中对应的点坐标
步骤2.3，按照式(1)根据最小二乘法或奇异值分解计算摄像机位姿；
式中，
为摄像机位姿构成的旋转矩阵；
步骤2.4，重复步骤2.1～2.3，计算出所有摄像机对应的位姿。
而且，步骤4包括以下子步骤，
步骤4.1，搭建多路摄像机实时监控网络存储和控制服务器；
步骤4.2，在服务器端，建立监控摄像机视频流数据解码服务；
步骤4.3，根据客户端请求，根据实时视频流所采用的传输协议，选择合适的编解码方式，将摄像机实时动态视频流按帧请求传输到可视化客户端。
而且，步骤5.3中，刷新频率不低于30frame/second。
一种监控实时视频与场景三维模型融合系统，用于实现如上所述的一种监控实时视频与场景三维模型融合方法。
本发明具有如下积极效果：
1)本发明提出了一套实时监控视频与场景三维模型无缝融合的方法和技术流程，实现视频画面按照严密的几何关系融入到三维场景中。
2)本发明利用动态监控视频数据，增强了场景三维可视化表达效果。
3)本发明提供了一种更具现势性、更方便、更丰富的全景三维实时监控方法，扩大了视频监控应用场景。
本发明将实时监控视频流与被监控场景的三维模型进行实时融合，并解决好实时视频和场景三维模型在时空上的一致性，为三维实时“Video+GIS”建设提供了一种高效、可靠和可行的方法，具有成本低、可操作性强等优势，在智慧城市、公共管理、安防监控等领域具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例具体说明本发明的技术方案。
本发明通过对监控视频摄像机的空间几何位姿计算，将实时监控视频恢复到监控场景三维模型中，实现监控实时视频与场景三维模型严密配准融合。
如图1所示，实施例提供一种实时监控视频与监控场景三维模型融合方法，包括以下步骤：
步骤1)，建立监控场景真实感三维模型，该步骤主要是建立监控场景高精度真实感实景三维模型，作为视频监控的背景地图平台。
首先，需要采用无人机倾斜摄影测量的方式获取监控场景的多视影像，该过程使用到的特征指标有：
①无人机倾斜摄影测量多视影像不少于5个视角，分别为前视、后视、左视、右视和下视，形成360度覆盖。
②无人机倾斜摄影测量的影像分辨率不低于5cm。
其次，对多视影像进行空三和密集匹配，获取实景三维模型，需要进一步对实景三维模型进行模型和纹理修补，确保模型无漏洞、全覆盖。
最后，根据地面控制点对实景三维模型进行地理参考坐标转换，将实景三维模型纳入到统一的绝对坐标系，该过程使用到的特征指标有：
①控制点数量不少于4个。
②控制点坐标绝对精度优于1cm。
步骤2)，视频监控摄像机位姿计算，为将摄像机监控视频纳入到场景三维模型奠定基础。
具体实施时，摄像机帧图像与场景实景三维模型对应点应该选取纹理丰富区域的特征点，如角点、拐点，特征点对数不少于5个，并在图像上均匀分布。场景复杂区域需要提高特征点对数量，以确保摄像机位姿计算精度。
实施例中视频监控摄像机位姿计算，具体实现如下：
步骤2.1，获取一个监控视频摄像机任意一帧图像。
步骤2.2，从摄像机帧图像上选取与场景实景三维对应的N个点对(xi,yi,Xi,Yi，Zi)，,其中i为点号，(xi,yi)为摄像机帧图像坐标，(Xi,Yi,Zi)为实景三维场景中对应的点坐标。
步骤2.3，按照式(1)根据最小二乘法或奇异值分解计算摄像机位姿。
式中，
为摄像机位姿构成的旋转矩阵，其中包含12个矩阵元素。
步骤2.4，重复步骤2.1～2.3，计算出所有摄像机对应的位姿。具体实施时，公式(1)需要根据最小二乘法或奇异值分解法进行线性化，构建线性化误差方程，通过迭代或矩阵运算求解位姿参数。
步骤3)，摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系计算，
首先根据摄像机位姿、摄像机视场角和焦距等参数，计算摄像机视场可视范围；具体实施时，可调用OpenGL库，输入摄像机位姿、摄像机视场角和焦距等参数，可以方便地得到摄像机视场可视范围。
其次，对摄像机可视范围和场景三维模型进行求交运算，计算摄像机可视的三维模型顶点。具体实施时，可调用OpenGL库，输入两个立体对象，可以方便地得到摄像机可视的三维模型顶点。
再次，根据摄像机可视的三维模型顶点建立不规则三角形格网，不规则三角网面片大小不宜太大，优选建议应控制在20cm×20cm×20cm以内。
最后，采用深度缓存消隐可视分析算法，建立摄像机视频帧图像与可视的三维模型不规则格网面片的映射关系。深度缓存消隐可视分析算法为现有技术，本发明不予赘述。
步骤4)，摄像机实时动态监控视频流传输解码至可视化客户端，
首先搭建多路摄像机实时监控网络存储和控制服务器，存储和控制服务器宜分开搭建。
其次，在服务器端，建立监控摄像机视频流数据解码服务，视频解码格式采用国际通用的标准，如MPEG4、WebM、Ogg等，同时需要兼容不同内核的浏览器；
最后，根据实时视频流所采用的传输协议，选择合适的编解码方式，将摄像机实时动态视频流按帧请求传输到可视化客户端。视频流的传输协议采用RTSP(Real TimeStreaming Protocol，实时流媒体协议)、RTP(Real time Transport Protocol，实时传输协议)/RTCP(Real-time Transport Control Protocol，实时传输控制协议)协议。
步骤5)，动态监控视频流实时三维模型纹理映射和渲染。
步骤5.1)，根据客户端可视化请求，将实时视频流帧转换成标准纹理图像。
步骤5.2)，根据步骤4)所得摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系，以纹理映射的方式将视频帧标准纹理图像贴合到三维模型表面。
步骤5.3)，按照三维场景可视化刷新频率，在三维场景中实时渲染实时视频流，刷新频率不低于30frame/second。具体实施时，可以循环执行步骤5.1～5.2，实现实时渲染。
步骤5.4)，调整场景可视化比例、角度、光照等参数，在三维场景中动态更新渲染视频纹理，实现实时监控视频与场景三维模型融合可视化表达。具体实施时，可以同步执行步骤5.1～5.3，以实现动态更新。
具体实施时，以上流程可采用计算机软件技术实现自动运行。运行方法的系统装置也应当在本发明的保护范围内。
显然，本发明的上述实施例只是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于本领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种监控实时视频与场景三维模型融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，建立监控场景真实感三维模型，作为视频监控的背景地图平台，包括以下子步骤，
步骤1.1，采用无人机倾斜摄影获取监控场景的多视影像；
步骤1.2，对多视影像进行空三和密集匹配，获取监控场景实景三维模型；
步骤1.3，根据地面控制点对实景三维模型进行地理参考坐标转换，将实景三维模型纳入到统一的绝对坐标系；
步骤2，视频监控摄像机位姿计算，以作为将摄像机监控视频纳入到场景三维模型的基础；
步骤3，摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系计算，包括以下步骤，
步骤3.1，根据摄像机位姿、摄像机视场角和焦距，计算摄像机视场可视范围；
步骤3.2，对摄像机可视范围和场景三维模型进行求交运算，计算摄像机可视的三维模型顶点；
步骤3.3，根据摄像机可视的三维模型顶点建立不规则三角形格网；
步骤3.4，采用深度缓存可视分析算法，建立摄像机视频帧图像与可视的三维模型不规则格网面片的映射关系；
步骤4，摄像机实时动态监控视频流传输解码至可视化客户端；
步骤5，动态监控视频流实时三维模型纹理映射和渲染，包括以下步骤，
步骤5.1，根据客户端可视化请求，将实时视频流帧转换成标准纹理图像；
步骤5.2，根据步骤4建立摄像机视频帧图像到场景三维模型映射关系，以纹理映射的方式将视频帧标准纹理图像贴合到三维模型表面；
步骤5.3，按照三维场景可视化刷新频率，在三维场景中实时渲染实时视频流；
步骤5.4，根据监控管理需求，调整参数，实现实时监控视频与场景三维模型融合可视化表达；所述参数包括场景可视化比例、角度和光照。
2.根据权利要求1所述的一种监控实时视频与场景三维模型融合方法，其特征在于：步骤1.1中，无人机倾斜摄影测量多视影像不少于5个视角，分别为前视、后视、左视、右视和下视，形成360度覆盖；无人机倾斜摄影测量的影像分辨率不低于5cm。
3.根据权利要求1所述的一种监控实时视频与场景三维模型融合方法，其特征在于：步骤2包括以下子步骤，
步骤2.1，获取一个监控视频摄像机任意一帧图像；
步骤2.2，从摄像机帧图像上选取与场景实景三维对应的N个点对(xi,yi,Xi,Yi,Zi)，,其中i为点号，(xi,yi)为摄像机帧图像坐标，(Xi,Yi,Zi)为实景三维场景中对应的点坐标
步骤2.3，按照式(1)根据最小二乘法或奇异值分解计算摄像机位姿；
式中，
为摄像机位姿构成的旋转矩阵；
步骤2.4，重复步骤2.1～2.3，计算出所有摄像机对应的位姿。
4.根据权利要求1所述的一种监控实时视频与场景三维模型融合方法，其特征在于：步骤4包括以下子步骤，
步骤4.1，搭建多路摄像机实时监控网络存储和控制服务器；
步骤4.2，在服务器端，建立监控摄像机视频流数据解码服务；
步骤4.3，根据客户端请求，根据实时视频流所采用的传输协议，选择合适的编解码方式，将摄像机实时动态视频流按帧请求传输到可视化客户端。
5.根据权利要求1所述的一种监控实时视频与场景三维模型融合方法，其特征在于：步骤5.3中，刷新频率不低于30frame/second。
6.一种监控实时视频与场景三维模型融合系统，其特征在于：用于实现如权利要求1至5所述的一种监控实时视频与场景三维模型融合方法。
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