CN111479062B - 目标对象的跟踪框显示方法、设备及手持相机 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种目标对象的跟踪框显示方法、设备及手持云台,该方法包括:获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及目标对象的跟踪框的尺寸;若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示。本发明实施例防止了对显示的跟踪框的尺寸进行频繁变动,避免出现视觉抖动现象,改善了用户体验。
Description
技术领域
本发明实施例涉及目标跟踪技术领域,尤其涉及一种目标对象的跟踪框显示方法、设备及手持相机。
背景技术
随着手持相机等终端的发展,视频拍摄逐渐成为人们进行日常生活记录的主要手段,为了获得更佳的拍摄效果,目标跟踪拍摄成为用户常用的拍摄方式。目标跟踪技术在实际应用过程中,是在检测到目标对象的前提下,在后续图像帧中继续捕获目标对象的位置和大小等信息,进而实现目标跟踪。
由于目标跟踪技术对目标大小的检测非常敏感,当采用手持相机等终端执行目标对象的跟踪时,由于目标对象的姿态、遮挡等因素的影响,导致手持相机等终端上显示的目标对象的跟踪框的尺寸频繁地变动,给用户造成视觉抖动的现象,导致用户体验不好。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种目标对象的跟踪框显示方法、设备及手持云台,以解决存在的上述全部或者部分的问题。
根据本发明实施例的第一方面,提供了一种目标对象的跟踪框显示方法,包括:
获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸;
若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示;所述K为大于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述获取至少K个连续的图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸,包括:
获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;
根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸,包括:
根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
根据本发明实施例的第二方面,提供了一种目标对象的跟踪框显示设备,包括:存储器、处理器、视频采集器,所述视频采集器用于采集连续K个图像帧;所述存储器用于存储程序代码;所述处理器,调用所述程序代码,当程序代码被执行时,用于执行以下操作:获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸;
若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示;所述K为大于或者等于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述处理器,还用于执行以下操作:获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;
根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述处理器,还用于执行以下操作:根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
根据本发明实施例的第三方面,提供了一种手持相机,包括根据权利要求7-12所述的目标对象的跟踪框显示设备,其特征在于,还包括:云台,所述云台与所述视频采集器固定连接,用于承载所述视频采集器的至少一部分。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述云台为手持三轴云台。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述视频采集器包括但不限于手持三轴云台用摄像头。
根据本发明实施例的第四方面,提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
本发明实施例提供了一种目标对象的跟踪框显示方法、设备及手持云台,该方法包括:获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及目标对象的跟踪框的尺寸;若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示;K为大于2的自然数,第一尺寸不同于第二尺寸。本发明实施例防止了对显示的跟踪框的尺寸进行频繁变动,避免出现视觉抖动现象,改善了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例一的一种目标对象的跟踪框显示方法的步骤流程图;
图2为根据本发明实施例的一种目标对象的跟踪框的示意图;
图3为根据本发明实施例二的一种目标对象的跟踪框显示方法的步骤流程图;
图4为根据本发明实施例三的一种获取预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系的步骤流程图;
图5为根据本发明实施例四的一种预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系的示意图;
图6为根据本发明实施例五的一种目标对象的跟踪框显示设备的结构框图;
图7-图9为根据本发明实施例六的一种目标对象的跟踪框显示方法所应用的手持相机的示意图。
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案,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,所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明实施例保护的范围。
针对现有技术中,由于人脸姿态出现变动或者遮挡人脸,造成的智能相机上显示的人脸的跟踪框的尺寸频繁地变动,给用户造成视觉抖动的现象的问题,本发明实施例提供了一种目标对象的跟踪框显示方法,通过获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框的尺寸,在连续K个图像帧中目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸时,将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示,从而防止了显示的跟踪框的尺寸频繁变动,避免出现视觉抖动现象,改善了用户体验。下面结合本发明实施例附图进一步说明本发明实施例具体实现。
实施例一
参照图1,图1为根据本发明实施例一的一种目标对象的跟踪框显示方法的步骤流程图,本发明实施例的目标对象的跟踪框显示方法可以由该方法对应的目标对象的跟踪框显示设备来执行,该目标对象的跟踪显示设备包括但不限于:移动终端(如平板电脑、手机等)、手持相机等,也可以是一个安装在电子设备上的跟踪显示单元,例如安装在无人机控制器上的跟踪显示单元等,该目标对象的跟踪显示设备也可以是云台设备。
如图1所示,本发明实施例提供的目标对象的跟踪框显示方法,包括如下步骤:
S101、获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及目标对象的跟踪框的尺寸。
其中,图像帧可以是通过设置于目标对象的跟踪框显示设备上的图像采集器或者视频采集器采集得到的。
图像帧中包括进行跟踪的目标对象,目标对象可以通过系统预先设置、用户手动选择或者满足预设条件触发来确定,本发明实施例对此不做限制,其可以是任何动态目标(例如,人、动物)。
目标对象可以为一个或者多个,本发明实施例对此不进行限定。
在实际应用中,采用图像采集器或者视频采集器采集图像帧时,可以采用图像识别算法得到该图像帧中目标对象。图像识别算法由本领域技术人员根据需要进行选择,本发明实施例对此不进行限定。
本发明实施例根据所述目标对象获得目标对象的跟踪框以及目标对象的跟踪框的尺寸。示例性地,步骤S101具体包括:获取至少K个连续的图像帧,并对至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;根据识别出的目标对象尺寸确定目标对象的跟踪框的尺寸。
示例性地,图2为根据本发明实施例的一种目标对象的跟踪框的示意图,如图2所示,目标对象为人脸,目标对象的跟踪框为将人脸包围的矩形框。
当然,在实际应用中,目标对象的跟踪框包括但不限于矩形框,还可以为三角框、圆形框等,本发明实施例对此不做限制。
示例性地,针对连续K个图像帧中的每个图像帧,获取该图像帧中进行跟踪的一个目标对象的跟踪框,则可以得到K个跟踪框,然后可以计算得到对应跟踪框的尺寸。其中,K为大于2的自然数。
示例性地,针对连续K个图像帧中的每个图像帧,获取该图像帧中进行跟踪的M个目标对象的跟踪框,则可以得到M*K个跟踪框,然后可以计算得到对应跟踪框的尺寸。其中,K为大于2的自然数。M为大于1的自然数。
示例性地,本发明实施例也可以针对连续K个图像帧中每间隔T个图像帧,获取该图像帧中进行跟踪的一个目标对象的跟踪框,则可以得到K/T个跟踪框,然后可以计算得到对应跟踪框的尺寸。其中,K为大于2的自然数。T为大于1的自然数。
示例性地,本发明实施例也可以针对连续K个图像帧每间隔T个图像帧,获取该图像帧中进行跟踪的M个目标对象的跟踪框,则可以得到M*K/T个跟踪框,然后可以计算得到对应跟踪框的尺寸。其中,K为大于2的自然数。M为大于1的自然数。T为大于1的自然数。
具体地,计算得到每个跟踪框的尺寸包括:
获取K个跟踪框中,每个跟踪框的边长;
根据每个跟踪框的边长,计算得到该跟踪框的尺寸。
示例性地,参考图2,当目标对象的跟踪框为矩形框时,则可以获取每个跟踪框的边长,也即,长和宽。跟踪框的尺寸可以采用根据长和宽获得的跟踪框的面积,也可以采用根据长和宽获得的跟踪框的周长,也可以采用其他可以描述跟踪框尺寸的方式,本发明实施例对此并不进行限定。
S102、若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示。
其中,第一尺寸为当前显示的目标对象的跟踪框的尺寸,第二尺寸为不同于第一尺寸的任意一个尺寸。
通过步骤S101可以得到连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框的尺寸,若连续K个图像帧中同一目标对象的跟踪框的尺寸均为第二尺寸,则表明连续K个图像帧中该目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示。
需要说明的是,在获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框的尺寸时,K个图像帧中该目标对象的跟踪框显示的尺寸依然为第一尺寸,只有在连续K个图像帧中该目标对象的跟踪框的尺寸均为第二尺寸时,则在下一个图像帧中,该目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示。
本发明实施例在连续K个图像帧中目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸时,将K个图像帧对应的K个跟踪框按照第二尺寸进行显示,从而防止显示的跟踪框的尺寸频繁变动,避免出现视觉抖动现象,提高了用户体验。
实施例二
在上述图1实施例的基础上,图3为根据本发明实施例二的一种目标对象的跟踪框显示方法的步骤流程图,如图3所示,本发明实施例提供的目标对象的跟踪框显示方法具体包括如下步骤:
S201、获取至少K个连续的图像帧,并对至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别。
具体地,可以通过设置于目标对象的跟踪框显示设备上的视频采集器或者图像采集器获取至少K个连续的图像帧,然后采用任一可行的图像识别算法,对至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别。
需要说明的是,目标对象为人脸时,图像识别算法可以为人脸识别算法,其中人脸识别算法可以为基于人脸特征点的识别图像帧算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法以及利用神经网络进行识别的图像帧算法中任一种,本发明实施例对此不做限制。
S202、根据识别出的目标对象的尺寸,确定目标对象的跟踪框的尺寸。
针对每个图像帧,根据该图像帧中目标对象的尺寸,可以确定目标对象的跟踪框的尺寸。通常,目标对象的尺寸越大,目标对象的跟踪框的尺寸越大,目标对象的尺寸越小,目标对象的跟踪框的尺寸越小。
需要说明的是,目标对象的尺寸发生变动的原因在于:目标对象发生了位移。以目标对象为人脸为例,人脸越靠近图像采集器或视频采集器,人脸的尺寸越大,人脸越远离图像采集器或视频采集器,人脸的尺寸越小。
示例性地,步骤S202具体包括:
根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的目标对象的跟踪框的尺寸。
其中,目标对象尺寸和目标对象的跟踪框尺寸具有对应关系,那么在得到目标对象的尺寸时,查询该对应关系可以确定目标对象的跟踪框的尺寸。
示例性地,针对连续K个图像帧中的每个图像帧,根据该图像帧中一个目标对象的尺寸,查询该对应关系,可以得到对应跟踪框的尺寸。
示例性地,针对连续K个图像帧中的每个图像帧,根据该图像帧中M个目标对象的尺寸,查询该对应关系,可以得到对应跟踪框的尺寸。
示例性地,针对连续K个图像帧中每间隔T个图像,根据每间隔T个图像帧中一个目标对象的尺寸,查询该对应关系,可以得到对应跟踪框的尺寸。
示例性地,针对连续K个图像帧中每间隔T个图像,根据每间隔T个图像帧中M个目标对象的尺寸,查询该对应关系,则可以得到对应跟踪框的尺寸。需要说明的是,目标对象尺寸和目标对象的跟踪框尺寸可以是一一对应的关系,也可以为多对一的关系,本发明实施例对此不做限制。
示例性地,预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系可以采用分段函数获得,也即,多对一的对应关系。
S203、若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示。
通过步骤S201-S202可以得到连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框的尺寸,在连续K个图像帧中目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸时,则将目标对象的跟踪框按照第二尺寸进行显示。
步骤S203的具体实现过程和步骤S102类似在此不再赘述。
在一种具体实施方式中,目标对象为人脸,跟踪框为人脸跟踪框。
本发明实施例根据识别出的K个连续图像帧中目标对象的尺寸,可以准确确定出跟踪框的尺寸,并且,在连续K个图像帧中目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸时,将K个图像帧对应的K个跟踪框按照第二尺寸进行显示,从而防止显示的跟踪框的尺寸频繁变动,避免出现视觉抖动现象,提高了用户体验。
实施例三
在上述图3实施例的基础上,图4为根据本发明实施例三的一种获取预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系的步骤流程图,如图4所示,预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
S301、将目标对象尺寸分为N个连续增大的区间。
S302、将跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸。
S303、建立N个连续增大的区间与N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系。
其中,目标对象尺寸可以为目标对象识别算法可识别的目标对象的尺寸。
为保证目标对象的跟踪框在目标对象大小变化过程中平滑地显示,则将目标对象尺寸分为N个连续增大的区间,以及将跟踪框分为N个逐渐增大的尺寸,然后建立N个连续增大的区间与N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
举例来说,N等于5,将目标对象尺寸分为N个连续增大的区间,分别记作: 以及将跟踪框分为N个逐渐增大的尺寸,N个跟踪框分别记作:P0、P1、P2、P3、P4。其中,L0、L1、L2、L3、L4、L6为自定义参数,本发明实施例对于L0-L6的具体取值不做限制。
通常,目标对象尺寸越大,跟踪框尺寸越大,则可以建立5个连续增大的区间与5个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,图5为根据本发明实施例五的一种预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系的示意图,如图5所示,与P0对应,与P1对应,与P2对应,与P3对应,与P4对应。
通过上述方式可以建立N个连续增大的区间与N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,也即,建立目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,然后,可以基于该对应关系,确定识别出的目标对象的跟踪框的尺寸,接着步骤S203。
本发明实施例通过采用分段函数建立目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,在识别出目标对象尺寸时,基于该对应关系可以准确确定出跟踪框尺寸。
实施例五
图6为根据本发明实施例五的一种目标对象的跟踪框显示设备的结构框图,本发明实施例的一种目标对象的跟踪框显示设备60,包括以下:
存储器601、处理器602、视频采集器603,
所述视频采集器603用于采集连续K个图像帧;所述存储器601用于存储程序代码;所述处理器602,调用所述程序代码,当程序代码被执行时,用于执行以下操作:获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸;
若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示;所述K为大于或者等于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述处理器602还用于执行以下操作:
获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;
根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述处理器602还用于执行以下操作:根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
可选地,在本申请的一种实施例中,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
本发明实施例提供的目标对象的跟踪框显示设备,其实现原理和技术效果参见上述方式实施例,在此不再赘述。
实施例六
本发明实施例还提供一种手持相机,包括图6实施例所示的目标对象的跟踪框显示设备,还包括:云台,云台与视频采集器固定连接,用于承载视频采集器的至少一部分。
可选地,云台为手持三轴云台。
可选地,所述视频采集器包括但不限于手持三轴云台用摄像头。
下面对手持云台相机的基本构造进行简单介绍。如图7-图9所示,本发明实施例的手持云台1,包括:手柄11和装载于所述手柄11的拍摄装置12,在本发明实施例中,所述拍摄装置12可以包括三轴云台相机,在其他实施例中包括两轴或三轴以上的云台相机。
本发明实施例的手持云台1,包括:手柄11和装载于所述手柄11的拍摄装置12,在本发明实施例中,所述拍摄装置12可以包括三轴云台相机,在其他实施例中包括两轴或三轴以上的云台相机。
所述手柄11设有用于显示所述拍摄装置12的拍摄内容的显示屏13。本发明不对显示屏13的类型进行限定。
通过在手持云台1的手柄11设置显示屏13,该显示屏可以显示拍摄装置12的拍摄内容,以实现用户能够通过该显示屏13快速浏览拍摄装置12所拍摄的图片或是视频,从而提高手持云台1与用户的互动性及趣味性,满足用户的多样化需求。
在一个实施例中,所述手柄11还设有用于控制所述拍摄装置12的操作功能部,通过操作所述操作功能部,能够控制拍摄装置12的工作,例如,控制拍摄装置12的开启与关闭、控制拍摄装置12的拍摄、控制拍摄装置12云台部分的姿态变化等,以便于用户对拍摄装置12进行快速操作。其中,所述操作功能部可以为按键、旋钮或者触摸屏的形式。
在一个实施例中,操作功能部包括用于控制所述拍摄装置12拍摄的拍摄按键14和用于控制所述拍摄装置12启闭和其他功能的电源/功能按键15,以及控制所述云台移动的万向键16。当然,操作功能部还可以包括其他控制按键,如影像存储按键、影像播放控制按键等等,可以根据实际需求进行设定。
在一个实施例中,所述操作功能部和所述显示屏13设于所述手柄11的同一面,图中所示操作功能部和显示屏13均设于手柄11的正面,符合人机工程学,同时使整个手持云台1的外观布局更合理美观。
进一步地,所述手柄11的侧面设置有功能操作键A,用于方便用户快速地智能一键成片。摄影机开启时,点按机身右侧橙色侧面键开启功能,则每隔一段时间自动拍摄一段视频,总共拍摄N段(N≥2),连接移动设备例如手机后,选择“一键成片”功能,系统智能筛选拍摄片段并匹配合适模板,快速生成精彩作品。
在一可选的实施方式中,所述手柄11还设有用于插接存储元件的卡槽17。在本发明实施例中,卡槽17设于所述手柄11上与所述显示屏13相邻的侧面,在卡槽17中插入存储卡,即可将拍摄装置12拍摄的影像存储在存储卡中。并且,将卡槽17设置在侧部,不会影响到其他功能的使用,用户体验较佳。
在一个实施例中,手柄11内部可以设置用于对手柄11及拍摄装置12供电的供电电池。供电电池可以采用锂电池,容量大、体积小,以实现手持云台1的小型化设计。
在一个实施例中,所述手柄11还设有充电接口/USB接口18。在本发明实施例中,所述充电接口/USB接口18设于所述手柄11的底部,便于连接外部电源或存储装置,从而对所述供电电池进行充电或进行数据传输。
在一个实施例中,所述手柄11还设有用于接收音频信号的拾音孔19,拾音孔19内部联通麦克风。拾音孔19可以包括一个,也可以包括多个。还包括用于显示状态的指示灯20。用户可以通过拾音孔19与显示屏13实现音频交互。另外,指示灯20可以达到提醒作用,用户可以通过指示灯20获得手持云台1的电量情况和目前执行功能情况。此外,拾音孔19和指示灯20也均可以设于手柄11的正面,更符合用户的使用习惯以及操作便捷性。
在一个实施例中,所述拍摄装置12包括云台支架和搭载于所述云台支架的拍摄器。所述拍摄器可以为相机,也可以为由透镜和图像传感器(如CMOS或CCD)等组成的摄像元件,具体可根据需要选择。所述拍摄器可以集成在云台支架上,从而拍摄装置12为云台相机;也可以为外部拍摄设备,可拆卸地连接或夹持而搭载于云台支架。
在一个实施例中,所述云台支架为三轴云台支架,而所述拍摄装置12为三轴云台相机。所述三轴云台支架包括偏航轴组件22、与所述偏航轴组件22活动连接的横滚轴组件23、以及与所述横滚轴组件23活动连接的俯仰轴组件24,所述拍摄器搭载于所述俯仰轴组件24。所述偏航轴组件22带动拍摄装置12沿偏航方向转动。当然,在其他例子中,所述云台支架也可以为两轴云台、四轴云台等,具体可根据需要选择。
在一个实施例中,还设置有安装部,安装部设置于与所述横滚轴组件连接的连接臂的一端,而偏航轴组件可以设置于所述手柄中,所述偏航轴组件带动拍摄装置12一起沿偏航方向转动。
在一可选的实施方式中,所述手柄11设有用于与移动设备2(如手机)耦合连接的转接件26,所述转接件26与所述手柄11可拆卸连接。所述转接件26自所述手柄的侧部凸伸而出以用于连接所述移动设备2,当所述转接件26与所述移动设备2连接后,所述手持云台1与所述转接件26对接并用于被支撑于所述移动设备2的端部。
在手柄11设置用于与移动设备2连接的转接件26,进而将手柄11和移动设备2相互连接,手柄11可作为移动设备2的一个底座,用户可以通过握持移动设备2的另一端来一同把手持云台1拿起操作,连接方便快捷,产品美观性强。此外,手柄11通过转接件26与移动设备2耦合连接后,能够实现手持云台1与移动设备2之间的通信连接,拍摄装置12与移动设备2之间能够进行数据传输。
在一个实施例中,所述转接件26与所述手柄11可拆卸连接,即转接件26和手柄11之间可以实现机械方面的连接或拆除。进一步地,所述转接件26设有电接触部,所述手柄11设有与所述电接触部配合的电接触配合部。
这样,当手持云台1不需要与移动设备2连接时,可以将转接件26从手柄11上拆除。当手持云台1需要与移动设备2连接时,再将转接件26装到手柄11上,完成转接件26和手柄11之间的机械连接,同时通过电接触部和电接触配合部的连接保证两者之间的电性连接,以实现拍摄装置12与移动设备2之间能够通过转接件26进行数据传输。
在一个实施例中,所述手柄11的侧部设有收容槽27,所述转接件26滑动卡接于所述收容槽27内。当转接件26装到收容槽27后,转接件26部分凸出于所述收容槽27,转接件26凸出收容槽27的部分用于与移动设备2连接。
在一个实施例中,参见图8所示,所当述转接件26自所述转接件26装入所述收容槽27时,所述转接部32与所述收容槽27齐平,进而将转接件26收纳在手柄11的收容槽27内。
因此,当手持云台1需要和移动设备2连接时,可以将转接件26自所述转接部32装入所述收容槽27内,使得转接件26凸出于所述收容槽27,以便移动设备2与手柄11相互连接
当移动设备2使用完毕后,或者需要将移动设备2拔下时,可以将转接件26从手柄11的收容槽27内取出,然后反向自所述转接件26装入所述收容槽27内,进而将转接件26收纳在手柄11内。转接件26与手柄11的收容槽27齐平当转接件26收纳在手柄11内后,可以保证手柄11的表面平整,而且将转接件26收纳在手柄11内更便于携带。
在一个实施例中,所述收容槽27是半开放式地开设在手柄11的一侧表面,这样更便于转接件26与收容槽27进行滑动卡接。当然,在其他例子中,转接件26也可以采用卡扣连接、插接等方式与手柄11的收容槽27可拆卸连接。
在一个实施例中,收容槽27设置于手柄11的侧面,在不使用转接功能时,通过盖板28卡接覆盖该收容槽27,这样便于用户操作,同时也不影响手柄的正面和侧面的整体外观。
在一个实施例中,所述电接触部与电接触配合部之间可以采用触点接触的方式实现电连接。例如,所述电接触部可以选择为伸缩探针,也可以选择为电插接口,还可以选择为电触点。当然,在其他例子中,所述电接触部与电接触配合部之间也可以直接采用面与面的接触方式实现电连接。
A1、一种目标对象的跟踪框显示方法,其特征在于,包括:
获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸;
若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示;所述K为大于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
A2、根据A1所述的方法,其特征在于,所述获取至少K个连续的图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸,包括:
获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;
根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸。
A3、根据A2所述的方法,其特征在于,所述根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸,包括:
根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸。
A4、根据A3所述的方法,其特征在于,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得。
A5、根据A4所述的方法,其特征在于,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
A6、根据A1至A5中任一项所述的方法,其特征在于,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
A7、一种目标对象的跟踪框显示设备,其特征在于,包括:存储器、处理器、视频采集器,所述视频采集器用于采集连续K个图像帧;所述存储器用于存储程序代码;所述处理器,调用所述程序代码,当程序代码被执行时,用于执行以下操作:获取连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框以及所述目标对象的跟踪框的尺寸;若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从第一尺寸调整为第二尺寸,则将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示;所述K为大于或者等于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
A8、根据A7所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述处理器,还用于执行以下操作:
获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;
根据识别出的所述目标对象的尺寸,确定所述目标对象的跟踪框的尺寸。
A9、根据A8所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述处理器,还用于执行以下操作:
根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸。
A10、根据A9所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得。
A11、根据A10所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
A12、根据A7至A11中任一项所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
A13、一种手持相机,包括根据权利要求7-12所述的目标对象的跟踪框显示设备,其特征在于,还包括:云台,所述云台与所述视频采集器固定连接,用于承载所述视频采集器的至少一部分。
A14、根据A13所述的手持相机,其特征在于,所述云台为手持三轴云台。
A15、根据A14所述的手持相机,其特征在于,所述视频采集器包括但不限于手持三轴云台用摄像头。
至此,已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序,以实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理可以是有利的。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (9)
1.一种目标对象的跟踪框显示方法,其特征在于,包括:
获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;
根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸;所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得;连续K个图像帧中所述目标对象的跟踪框显示的尺寸为第一尺寸;若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从所述第一尺寸调整为第二尺寸,则在下一个图像帧中将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示,及在连续K个图像帧中所述目标对象的跟踪框显示的尺寸均为所述第二尺寸;所述K为大于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其特征在于,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
4.一种目标对象的跟踪框显示设备,其特征在于,包括:存储器、处理器、视频采集器,所述视频采集器用于采集连续K个图像帧;所述存储器用于存储程序代码;所述处理器,调用所述程序代码,当程序代码被执行时,用于执行以下操作:获取至少K个连续的图像帧,并对所述至少K个连续的图像帧中进行追踪的目标对象进行识别;根据预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系,确定识别出的所述目标对象的跟踪框的尺寸;所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得;连续K个图像帧中所述目标对象的跟踪框显示的尺寸为第一尺寸;若连续K个图像帧中进行跟踪的目标对象的跟踪框从所述第一尺寸调整为第二尺寸,则在下一个图像帧中将所述目标对象的跟踪框按照所述第二尺寸进行显示,及在连续K个图像帧中所述目标对象的跟踪框显示的尺寸均为所述第二尺寸;所述K为大于或者等于2的自然数,所述第一尺寸不同于所述第二尺寸。
5.根据权利要求4所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述预设的目标对象尺寸与目标对象的跟踪框尺寸的对应关系采用分段函数获得,包括:
将所述目标对象尺寸分为N个连续增大的区间;
将所述跟踪框尺寸分为N个逐渐增大的尺寸;
建立所述N个连续增大的区间与所述N个逐渐增大的尺寸之间的对应关系,N为大于或者等于2的自然数。
6.根据权利要求4至5中任一项所述的跟踪框显示设备,其特征在于,所述目标对象为人脸,所述跟踪框为人脸跟踪框。
7.一种手持相机,包括根据权利要求4-6所述的目标对象的跟踪框显示设备,其特征在于,还包括:云台,所述云台与所述视频采集器固定连接,用于承载所述视频采集器的至少一部分。
8.根据权利要求7所述的手持相机,其特征在于,所述云台为手持三轴云台。
9.根据权利要求8所述的手持相机,其特征在于,所述视频采集器包括但不限于手持三轴云台用摄像头。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101478628A (zh) * | 2008-01-04 | 2009-07-08 | 华晶科技股份有限公司 | 图像对象的选取框大小的调整方法 |
CN102184548A (zh) * | 2011-04-22 | 2011-09-14 | 浙江工业大学 | 一种基于累加直方图粒子滤波的视频运动目标跟踪方法 |
CN102467742A (zh) * | 2010-10-29 | 2012-05-23 | 华晶科技股份有限公司 | 对象追踪方法 |
CN102750527A (zh) * | 2012-06-26 | 2012-10-24 | 浙江捷尚视觉科技有限公司 | 一种银行场景中长期稳定的人脸检测与跟踪方法及装置 |
CN103440669A (zh) * | 2013-09-10 | 2013-12-11 | 武汉大学 | 一种基于压缩域融合的Mean shift核窗宽动态更新方法 |
CN105205815A (zh) * | 2015-09-15 | 2015-12-30 | 西安理工大学 | 基于云台可控制摄像机的实时视频跟踪系统及跟踪方法 |
CN105678809A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-15 | 湖南优象科技有限公司 | 手持式自动跟拍装置及其目标跟踪方法 |
CN106778570A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 清华大学深圳研究生院 | 一种行人实时检测与跟踪方法 |
CN106774436A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-05-31 | 南京航空航天大学 | 基于视觉的旋翼无人机稳定跟踪目标的控制系统及方法 |
US9947077B2 (en) * | 2013-12-31 | 2018-04-17 | Thomson Licensing | Video object tracking in traffic monitoring |
CN110160459A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-23 | 山东师范大学 | 基于改进光流场理论提取散斑干涉条纹图形变相位的方法 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010011441A (ja) * | 2008-05-26 | 2010-01-14 | Sanyo Electric Co Ltd | 撮像装置及び画像再生装置 |
JP5589548B2 (ja) * | 2010-05-14 | 2014-09-17 | 株式会社リコー | 撮像装置、画像処理方法、及びプログラム記憶媒体 |
CN101950426B (zh) * | 2010-09-29 | 2014-01-01 | 北京航空航天大学 | 一种多摄像机场景下车辆接力跟踪方法 |
US9852511B2 (en) * | 2013-01-22 | 2017-12-26 | Qualcomm Incoporated | Systems and methods for tracking and detecting a target object |
CN103310466B (zh) * | 2013-06-28 | 2016-02-17 | 安科智慧城市技术(中国)有限公司 | 一种单目标跟踪方法及其实现装置 |
US9836852B2 (en) * | 2013-12-21 | 2017-12-05 | Qualcomm Incorporated | System and method to stabilize display of an object tracking box |
CN105046721B (zh) * | 2015-08-03 | 2018-08-17 | 南昌大学 | 基于Grabcut及LBP跟踪质心矫正模型的Camshift算法 |
CN105100727B (zh) * | 2015-08-14 | 2018-03-13 | 河海大学 | 一种固定位监控图像中指定物品实时跟踪方法 |
CN105279770A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-27 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种目标跟踪控制方法及装置 |
CN106228112B (zh) * | 2016-07-08 | 2019-10-29 | 深圳市优必选科技有限公司 | 人脸检测跟踪方法及机器人头部转动控制方法和机器人 |
KR20180040409A (ko) * | 2016-10-12 | 2018-04-20 | 엘지전자 주식회사 | 이동 단말기 및 그 제어방법 |
CN106651920A (zh) * | 2016-10-19 | 2017-05-10 | 北京邮电大学 | 基于机器视觉的移动控制方法、装置及系统 |
CN108010067B (zh) * | 2017-12-25 | 2018-12-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于组合判断策略的视觉目标跟踪方法 |
CN108510521A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-09-07 | 南京邮电大学 | 一种多特征融合的尺度自适应目标跟踪方法 |
CN110688930B (zh) * | 2019-09-20 | 2023-07-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 人脸检测方法、装置、移动终端及存储介质 |
CN110853076B (zh) * | 2019-11-08 | 2023-03-31 | 重庆市亿飞智联科技有限公司 | 一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-04-15 CN CN202010297060.XA patent/CN111479062B/zh active Active
- 2020-07-02 WO PCT/CN2020/099837 patent/WO2021208260A1/zh active Application Filing
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101478628A (zh) * | 2008-01-04 | 2009-07-08 | 华晶科技股份有限公司 | 图像对象的选取框大小的调整方法 |
CN102467742A (zh) * | 2010-10-29 | 2012-05-23 | 华晶科技股份有限公司 | 对象追踪方法 |
CN102184548A (zh) * | 2011-04-22 | 2011-09-14 | 浙江工业大学 | 一种基于累加直方图粒子滤波的视频运动目标跟踪方法 |
CN102750527A (zh) * | 2012-06-26 | 2012-10-24 | 浙江捷尚视觉科技有限公司 | 一种银行场景中长期稳定的人脸检测与跟踪方法及装置 |
CN103440669A (zh) * | 2013-09-10 | 2013-12-11 | 武汉大学 | 一种基于压缩域融合的Mean shift核窗宽动态更新方法 |
US9947077B2 (en) * | 2013-12-31 | 2018-04-17 | Thomson Licensing | Video object tracking in traffic monitoring |
CN105205815A (zh) * | 2015-09-15 | 2015-12-30 | 西安理工大学 | 基于云台可控制摄像机的实时视频跟踪系统及跟踪方法 |
CN105678809A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-15 | 湖南优象科技有限公司 | 手持式自动跟拍装置及其目标跟踪方法 |
CN106778570A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 清华大学深圳研究生院 | 一种行人实时检测与跟踪方法 |
CN106774436A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-05-31 | 南京航空航天大学 | 基于视觉的旋翼无人机稳定跟踪目标的控制系统及方法 |
CN110160459A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-23 | 山东师范大学 | 基于改进光流场理论提取散斑干涉条纹图形变相位的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2021208260A1 (zh) | 2021-10-21 |
CN111479062A (zh) | 2020-07-31 |
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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