CN111526334B - 基于pid算法的成像目标位置伺服控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法，包括全向云台摄像机，所述的全向云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构，内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头，所述的图像处理器用于实现位置伺服控制方法，包括以下步骤：(1)、采集监控环境的图像fi(x,y)；(2)、所述的图像处理器提取监测目标的位置(xo(i),yo(i))；(3)、计算与图像中心的位置差e(i)，计算角度参数sinθ和cosθ；(4)、基于PID算法计算调节速度ω；(5)、将调节速度ω分解为水平方向的速度ωH和垂直方向的速度ωV。

Description

基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法，属于视频监控领域。
背景技术
目前，监控摄像机在我们工作和生活中起到越来越重要的作用，比如，防盗，防灾，辅助民事及刑事案件的侦破，电子交通警察和交通流量管理。但是目前的监控摄像机都是固定式的，不能根据监控目标的位置进行拍摄角度调整。这样就会形成监控死角，不能对监控目标成像，或者监控目标的成像区域处在图像的边缘区域，分辨率低，对后续处理带来困难。因此，提出一种智能监控摄像机，对可疑监控目标进行跟踪，使其成像区域始终处于图像中心区域，成像效果得到最佳。其中，如何控制摄像机快速、稳定地跟踪目标成为一个课题。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述技术上的不足，提出一种基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法，所采用的技术方案是：
基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法，包括全向云台摄像机，所述的全向云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构，内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头，所述的图像处理器用于实现位置伺服控制方法，所述的位置伺服控制方法包括以下步骤：
(1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集监控环境的图像，得到图像fi(x,y)，其中x和y为像素坐标，xϵ(1,X)，y ϵ(1,Y)，其中，X为x像素坐标最大值，Y为y像素坐标的最大值，i为计算的序列值；
(2)、所述的图像处理器提取监测目标的位置(xo(i),yo(i))；
(3)、计算监测目标(xo(i),yo(i))与图像中心的位置差e(i)=
Figure 951504DEST_PATH_IMAGE002
，计算角度参数sinθ=(yo(i)-Y/2)/e(i)，cosθ=(xo(i)-X/2)/e(i)；
(4)、计算所述的全向云台摄像机的调节速度ω：ω=kp×e(i)+ki×
Figure 624931DEST_PATH_IMAGE004
+kd×(e(i)-e(i-1))，其中kp为比例系数，ki为积分系数，kd为微分系数，n为中间变量；
(5)、将调节速度ω分解为水平方向的速度ωH和垂直方向的速度ωV：ωH=ω×cosθ，ωV=ω×sinθ。
所述的水平方向的速度ωH设置上限值ωHmax，所述的垂直方向的速度ωV设置上限值ωVmax。
实施本发明的积极效果是：1、采用PID经典算法可迅速、平稳跟踪监控目标，参数设定简化；2、使监控成像区域始终处于图像中心区域，成像效果得到最佳。。
附图说明
图1是全向云台摄像机的外观图；
图2是图像处理示意图。
具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步说明：
参照图1－2，基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法，包括全向云台摄像机，所述的全向云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构。所述的全向云台摄像机内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头，所述的图像处理器用于实现位置伺服控制方法，所述的位置伺服控制方法包括以下步骤：
(1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集监控环境的图像，得到图像fi(x,y)，其中x和y为像素坐标，xϵ(1,X)，y ϵ(1,Y)，其中，X为x像素坐标最大值，Y为y像素坐标的最大值，i为计算的序列值；
(2)、所述的图像处理器提取监测目标的位置(xo(i),yo(i))；
所述的监测目标可以是车辆、人员等，具体根据应用进行确定。
(3)、计算监测目标(xo(i),yo(i))与图像中心的位置差e(i)=
Figure 244131DEST_PATH_IMAGE006
，计算角度参数sinθ=(yo(i)-Y/2)/e(i)，cosθ= (xo(i)-X/2)/e(i)；
计算跟监测目标与图像中心(X/2, Y/2)的差距，以及跟角度方向相关的参数sinθ和cosθ。
(4)、计算所述的全向云台摄像机的调节速度ω：ω=kp×e(i)+ki×
Figure 107569DEST_PATH_IMAGE008
+kd×(e(i)-e(i-1))，其中kp为比例系数，ki为积分系数，kd为微分系数，n为中间变量；
采用PID控制算法计算所述的全向云台摄像机需要进行方向调节的速度，其中比例系数kp，积分系数ki，微分系数kd根据位置差e(i)计算调节速速的大小。
(5)、将调节速度ω分解为水平方向的速度ωH和垂直方向的速度ωV：ωH=ω×cosθ，ωV=ω×sinθ。
因为所述的全向云台摄像机具有两个自由度，分别是水平方向的旋转和垂直方向上的旋转，因此将调节速度ω向两个方向进行分解。
可选的，为了保证所述的全向云台摄像机在调节过程中，监测目标能够清晰成像，将所述的水平方向的速度ωH设置上限值ωHmax，所述的垂直方向的速度ωV设置上限值ωVmax。

Claims (1)

1.基于PID算法的成像目标位置伺服控制方法，包括全向云台摄像机，所述的全向云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构，内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头，其特征在于：所述的图像处理器用于实现位置伺服控制方法，所述的位置伺服控制方法包括以下步骤：
(1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集监控环境的图像，得到图像fi(x,y)，其中x和y为像素坐标，xϵ(1,X)，y ϵ(1,Y)，其中，X为x像素坐标最大值，Y为y像素坐标的最大值，i为计算的序列值；
(2)、所述的图像处理器提取监测目标的位置(xo(i),yo(i))；
(3)、计算监测目标(xo(i),yo(i))与图像中心的位置差e(i)=
Figure 274899DEST_PATH_IMAGE002
，计算角度参数sinθ=(yo(i)-Y/2)/e(i)，cosθ=(xo(i)-X/2)/e(i)；
(4)、计算所述的全向云台摄像机的调节速度ω：ω=kp×e(i)+ki×
Figure 67405DEST_PATH_IMAGE004
+kd×(e (i)-e(i-1))，其中kp为比例系数，ki为积分系数，kd为微分系数，n为中间变量；
(5)、将调节速度ω分解为水平方向的速度ωH和垂直方向的速度ωV：ωH=ω×cosθ，ωV=ω×sinθ，所述的水平方向的速度ωH设置上限值ωHmax，所述的垂直方向的速度ωV设置上限值ωVmax。
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