CN111556295A - 可移动监控云台的控制方法、装置及无人车 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种可移动监控云台的控制方法、装置及无人车；所述方法包括：根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域；采集监控图像并识别图像中的目标对象；实时获取所述目标对象的第二位置信息；基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；若是，控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。本申请的方案通过控制监控云台的动作使摄像头的视野能够跟随观测对象，将观测对象保持在摄像头的视野中；该方案可以应用于搭载有监控云台的无人驾驶车辆，避免无人车在自动驾驶过程中丢失观测目标。
Description
技术领域
本申请涉及车联网技术领域，具体涉及一种可移动监控云台的控制方法、装置及无人车。
背景技术
随着人工智能技术的发展，人工智能和自动控制渗透到日常生活的方方面面，信息技术和电子技术的进步为智能交通的发展提供了良好的基础，智能交通已成为未来交通发展的方向。其中，无人驾驶车辆无疑是未来汽车的发展方向，其具有安全可靠、高效便利的优势，可弥补有人驾驶汽车的种种缺陷不足。
相关技术中，无人车的使用存在一些限制，比如由于车身角度的限制，导致车顶摄像头存在视野死角；还存在由于无人车受自身高度限制，导致摄像头的视野被障碍物遮挡的问题。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种可移动监控云台的控制方法、装置及无人车。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种可移动监控云台的控制方法，包括：
根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域；
采集监控图像并识别图像中的目标对象；
实时获取所述目标对象的第二位置信息；
基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；
若是，控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
进一步地，所述监控设备的数量为至少一个。
进一步地，所述生成死角区域，包括：
获取无人车的定位信息，将其作为第一位置信息；
读取预设的地图信息；
根据第一位置信息和地图信息生成死角区域；
其中，所述定位信息是通过无人车上的定位装置检测获得的。
进一步地，所述生成死角区域，包括：
获取无人车的周围环境信息；
读取预设的车辆尺寸信息；
根据周围环境信息和车辆尺寸信息生成死角区域；
其中，所述周围环境信息是通过无人车上的测距传感器检测获得的。
进一步地，所述实时获取所述目标对象的第二位置信息，包括：
实时获取无人车的周围环境信息；
根据周围环境信息确定所述目标对象与无人车之间的相对位置关系；
根据第一位置信息和相对位置关系确定目标对象的第二位置信息。
进一步地，所述控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，包括：
根据目标对象与无人车之间的相对位置关系确定需要执行的移动方向和距离；
根据需要执行的移动方向和距离生成控制指令；
将控制指令发送到监控云台，以使所述监控云台或监控云台上的监控设备执行相应的移动动作。
进一步地，所述方法还包括：
对一个目标对象进行观测的持续时间达到预设的时间阈值时，重新选定另一个目标对象。
根据本申请实施例的第二方面，提供一种可移动监控云台的控制装置，所述装置包括：
生成模块，用于根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域
采集模块，用于采集监控图像并识别图像中的目标对象；
获取模块，用于实时获取所述目标对象的第二位置信息；
判断模块，用于基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；
执行模块，用于控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
根据本申请实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，用以实现如上任一种实施例所述的方法的步骤。
根据本申请实施例的第四方面，提供一种无人车，包括：
车辆本体，搭载有定位装置和测距传感器；
监控云台，设置在所述车辆本体的顶端，所述监控云台上设置有用于拍摄监控图像的摄像头；
控制器，设置在所述车辆本体内；
其中，所述控制器与所述监控云台、定位装置和测距传感器分别电连接，所述控制器用于执行如上任一种实施例所述的方法。
本申请的实施例提供的技术方案具备以下有益效果：
本申请的方案通过图像识别技术锁定要观测的对象，并通过控制监控云台的动作使摄像头的视野能够跟随观测对象，将观测对象保持在摄像头的视野中；该方案可以应用于搭载有监控云台的无人驾驶车辆，避免无人车在自动驾驶过程中丢失观测目标。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是一个实施例示出的一种无人车的监控云台控制方法的应用环境示意图。
图2是一个实施例示出的一种无人车的监控云台控制方法的流程图。
图3是一个实施例示出的一种无人车的结构示意图。
图4是一个实施例示出的一种无人车的监控云台控制装置的电路框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的方法和装置的例子。
本申请提供的无人车的监控云台控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境中包括无人车1、网络2、服务器3和用户终端4，无人车1、服务器3和用户终端4之间均可以通过网络2实现可通信的连接。该由终端1、网络2、服务器3和用户终端4构成的网络系统可以是基于互联网，也可以基于局域网，还可以基于互联网和局域网的组合网，在此不做赘述。
用户终端4可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。同时，图1中示出的是用户终端4的数量为一个的情况，但本申请并不对用户终端4的数量进行限制，也可以包括更多的终端。用户终端4上运行有应用程序，用以接收并查看无人车1所拍摄的监控图像；还可以通过用户终端4向无人车1发送控制指令，以主动控制无人车1的监控云台进行动作。
网络2用于实现无人车1与服务器3、服务器3与用户终端4之间的网络连接，可以包括多种类型的有线或无线网络。服务器3可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
图2是根据一示例性实施例示出的一种无人车的监控云台控制方法的流程图。该方法具体包括以下步骤：
步骤S1：根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域；
步骤S2：采集监控图像并识别图像中的目标对象；
步骤S3：实时获取所述目标对象的第二位置信息；
步骤S4：基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；
步骤S5：若是，控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
需要说明的是，步骤S2中识别目标对象是通过图像识别技术实现的。现有的图像识别技术已经可以分辨出图像中的车辆、行人等，本方案不再详述图像识别技术的具体过程。
本申请的方案通过图像识别技术锁定要观测的对象，并通过控制监控云台的动作使摄像头的视野能够跟随观测对象，将观测对象保持在摄像头的视野中；该方案可以应用于搭载有监控云台的无人驾驶车辆，避免无人车在自动驾驶过程中丢失观测目标。
一些实施例中，所述监控设备的数量为至少一个。
具体地，监控设备可以是摄像头；监控云台上的摄像头可设置有多个，一部分能移动，一部分不能移动，以避免单一摄像头遗漏拍摄信息。
一些实施例中，所述生成死角区域，包括：
获取无人车的定位信息，将其作为第一位置信息；
读取预设的地图信息；
根据第一位置信息和地图信息生成死角区域；
其中，所述定位信息是通过无人车上的定位装置检测获得的。
获取定位信息后，需要结合高精度地图，确定无人车所在的位置；地图上预先标注有道路相关信息，比如哪些区域是路段较窄、障碍物较多的区域，这些区域就是死角区域。
在其它的一些实施例中，所述生成死角区域，可以包括：
获取无人车的周围环境信息；
读取预设的车辆尺寸信息；
根据周围环境信息和车辆尺寸信息生成死角区域；
其中，所述周围环境信息是通过无人车上的测距传感器检测获得的。
具体地，可以在无人车顶部安装红外识别、雷达传感器等来探测周围环境及人物状况，获取周围环境信息。根据无人车的尺寸信息，可以预先确定摄像头在某一位置时的死角区域在哪些位置，这样就能在实际使用过程中快速确定死角区域。
一些实施例中，所述实时获取所述目标对象的第二位置信息，包括：
实时获取无人车的周围环境信息；
根据周围环境信息确定所述目标对象与无人车之间的相对位置关系；
根据第一位置信息和相对位置关系确定目标对象的第二位置信息。
可以先通过测距传感器的测量数据，计算出目标对象与无人车之间的相对位置关系；再根据第一位置信息，在地图上标定无人车的位置；然后在地图上根据相对位置关系标定出目标对象的第二位置信息。
一些实施例中，所述控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，包括：
根据目标对象与无人车之间的相对位置关系确定需要执行的移动方向和距离；
根据需要执行的移动方向和距离生成控制指令；
将控制指令发送到监控云台，以使所述监控云台或监控云台上的监控设备执行相应的移动动作。
所述的移动动作可以是升降动作。当判断目标对象将进入死角区域时，控制监控云台执行上升动作。此后，如果再次判断的结果为没有进入死角区域，则控制所述监控云台执行下降动作。摄像头在多数时间处于正常位置即可，仅在必要情况下才升高位置。因此在判断目标对象不会进入死角区域时，需要主动将摄像头降低到正常位置。
容易理解的是，所述的移动动作也可以水平移动、旋转动作等。
一些实施例中，所述方法还包括：
对一个目标对象进行观测的持续时间达到预设的时间阈值时，重新选定另一个目标对象。
由于无人车不可能始终盯着一个目标进行观测，在实际应用中可以设置一个时间阈值，比如10秒(可以根据实际需求设置)等，对一个观测对象追踪10秒后，即可停止追踪，更换下一个观测对象。
下面结合具体的无人车应用场景，对本申请的方案进行拓展说明。
如图3所示，本申请上述实施例的方法可以应用于如图所示的无人车，该无人车可以用于道路交通指挥、违章拍照等。该无人车1的顶端设置有摄像头101、升降杆1、旋转底座103，其中升降杆1和旋转底座103的组合即为监控云台。
在摄像头101下衔接升降杆1，可远程操控调节因摄像头高度不够导致被遮挡的视野死角。在升降杆1下安装360度旋转底座103，可远程操控因车身角度问题导致摄像头视野死角的问题。
当无人车的传感器或摄像头监测并预判到远方移动车辆或行人即将进入死角区域时，自动开启升降杆进行升降调节。所述死角区域是基于无人车自身高精地图定位结合地图获知，以及摄像头捕获的画面获知。摄像头可设置有多个，一部分能转动，一部分不能转动，以避免单一摄像头遗漏拍摄信息。
无人车1的顶端还可以设置信号灯2，可以作为交通信号灯，或者安防报警灯。无人车1的侧面可以设置字幕屏105，用于显示交通管理提示信息等。
图4是根据一示例性实施例示出的一种无人车的监控云台控制装置的电路框图。该装置包括：
生成模块，用于根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域
采集模块，用于采集监控图像并识别图像中的目标对象；
获取模块，用于实时获取所述目标对象的第二位置信息；
判断模块，用于基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；
执行模块，用于控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体步骤已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处不再详细阐述说明。该控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域；采集监控图像并识别图像中的目标对象；实时获取所述目标对象的第二位置信息；基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；若是，控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
在一些实施例中，提供一种无人车，包括：
车辆本体；
监控云台，设置在所述车辆本体的顶端，所述监控云台上设置有用于拍摄监控图像的摄像头；
控制器，设置在所述车辆本体内；
其中，所述控制器与所述监控云台电连接，所述控制器用于执行以下步骤：根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域；采集监控图像并识别图像中的目标对象；实时获取所述目标对象的第二位置信息；基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；若是，控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种可移动监控云台的控制方法，其特征在于，包括：
根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域；
采集监控图像并识别图像中的目标对象；
实时获取所述目标对象的第二位置信息；
基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；
若是，控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述监控设备的数量为至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成死角区域，包括：
获取无人车的定位信息，将其作为第一位置信息；
读取预设的地图信息；
根据第一位置信息和地图信息生成死角区域；
其中，所述定位信息是通过无人车上的定位装置检测获得的。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成死角区域，包括：
获取无人车的周围环境信息；
读取预设的车辆尺寸信息；
根据周围环境信息和车辆尺寸信息生成死角区域；
其中，所述周围环境信息是通过无人车上的测距传感器检测获得的。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述实时获取所述目标对象的第二位置信息，包括：
实时获取无人车的周围环境信息；
根据周围环境信息确定所述目标对象与无人车之间的相对位置关系；
根据第一位置信息和相对位置关系确定目标对象的第二位置信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，包括：
根据目标对象与无人车之间的相对位置关系确定需要执行的移动方向和距离；
根据需要执行的移动方向和距离生成控制指令；
将控制指令发送到监控云台，以使所述监控云台或监控云台上的监控设备执行相应的移动动作。
7.根据权利要求1-6所述的方法，其特征在于，还包括：
对一个目标对象进行观测的持续时间达到预设的时间阈值时，重新选定另一个目标对象。
8.一种可移动监控云台的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
生成模块，用于根据监控云台当前所处的周围环境信息或第一位置信息生成死角区域，所述死角区域为当前无法监控到的区域
采集模块，用于采集监控图像并识别图像中的目标对象；
获取模块，用于实时获取所述目标对象的第二位置信息；
判断模块，用于基于所述第二位置信息判断所述目标对象是否将进入死角区域；
执行模块，用于控制所述监控云台移动或控制所述监控云台上的监控设备移动，以使所述监控云台能够继续监控到所述目标对象。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种无人车，其特征在于，包括：
车辆本体，搭载有定位装置和测距传感器；
监控云台，设置在所述车辆本体的顶端，所述监控云台上设置有用于拍摄监控图像的摄像头；
控制器，设置在所述车辆本体内；
其中，所述控制器与所述监控云台、定位装置和测距传感器分别电连接，所述控制器用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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| CN (1) | CN111556295A (zh) |
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