CN112383747B - 一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机 - Google Patents

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CN112383747B CN202011202703.4A CN202011202703A CN112383747B CN 112383747 B CN112383747 B CN 112383747B CN 202011202703 A CN202011202703 A CN 202011202703A CN 112383747 B CN112383747 B CN 112383747B
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Abstract

本发明公开一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，包括外壳防护罩、接线端子板、防雷器、电源模块、复眼监控摄像组件与信号发送装置；复眼监控摄像组件包括安装板、概略相机、细节相机、处理板安装架、处理板，安装板上设有概略相机、多个细节相机与处理板安装架，处理板安装架上设有处理板，并且概略相机与细节相机上远离镜头的一端设有连接镜头的光学传感器Sensor板，光学传感器Sensor板通过传输线与处理板相连，处理板上设有标定系统、预警系统与抓拍系统；实现了摄像头前端会将违法行为自动推送图片和短视频至后台的过程，从而可以解决将交警从日常的审核监控视频的繁重劳动中解放出来，节约了大量的人力物力。

Description

一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机
技术领域
本发明涉及监控摄像技术领域，尤其是一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机。
背景技术
目前在世界范围内的的全范围监控摄像机集中在市政广场、火车站、机场等应用场景，其兼顾监控范围广和细节看得清两个方面的优势。
专利文献CN201610308901.6，提供了“多焦距镜头超高分辨率联动成像装置，提供一种多焦距镜头超高分辨率联动成像装置，该装置通过使用多焦距镜头对大范围区域同时进行监控，采集得到的超高分辨率图像横向视场角大于90°，从而使得该装置能够在大范围场景监控中实现无死角全覆盖，并在距装置130m范围内，采集影像的像素密度大于125像素/米，使得整个监控图像的像素达到了一亿以上，主要是对摄像的广度进行设计。
对于长距离的监控摄像，研究的比较少，市面上已有的多为采用变焦球型摄像机方案来实现，此方案存在不能同时兼顾远近监控的弊端，而多目长距离方案存在概略细节相机坐标映射关系复杂、抓拍不够及时导致目标冲出抓拍区域、算法性能不够强大导致识别距离不够、识别车辆特征类型不够等弊端。因此现在的道路上车辆摄像头的检测存在着太远无法识别远距离车牌等信息，远近不能同时兼顾监控，智能功能单一，只能针对行人、车辆等移动目标进行检测和跟踪，无法识别目标特征等情况。
发明内容
为解决现有技术中无法识别远距离车牌等信息，远近不能同时兼顾监控，智能功能单一，只能针对行人、车辆等移动目标进行检测和跟踪，无法识别目标特征等技术问题，本发明提供了一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机。
本发明的技术方案为：一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，包括外壳防护罩、接线端子板、防雷器与电源模块，所述外壳防护罩一端设有视窗孔，所述视窗孔上设有玻璃板，所述外壳防护罩内部设有接线端子板与电源模块，所述接线端子板上设有防雷器，其特征在于：还包括复眼监控摄像组件与信号发送装置；
所述复眼监控摄像组件包括安装板、概略相机、细节相机、处理板安装架、处理板，所述安装板上设有概略相机、多个细节相机与处理板安装架，所述处理板安装架上设有处理板，所述概略相机与细节相机的镜头的方向均朝向玻璃板，并且概略相机与细节相机上远离镜头的一端设有连接镜头的光学传感器Sensor板，所述光学传感器Sensor板通过传输线与处理板相连，所述电源模块、接线端子板、光学传感器Sensor板与处理板通过电线依次相连，所述处理板上设有标定系统、预警系统与抓拍系统；
所述标定系统利用标定算法，计算出概略相机的每一个像素点对应的细节相机ID与图像坐标，下发至细节相机，细节相机即展示概略相机中对应目标的细节画面，利用映射矩阵可很好解决概略相机和细节相机间坐标对应关系；
所述预警系统通过概略相机并且使用多方向多尺度深度卷积神经网络的目标检测算法完成车辆违法事件的检测，同时，将事件相关信息发送至抓拍系统，此算法响应速度快、性能强大，可解决抓拍不够及时导致目标冲出抓拍区域、识别距离不够、识别车辆特征类型不够等问题；
所述抓拍系统接受到预警系统的信号后，对违法车辆车牌号识别、违法事件视频和图像取证，通过标定系统反应到细节相机进行违法拍照，并通过采用端到端的车牌检测识别算法，完成车牌定位、字符识别以及颜色分类，并将识别的车牌信息与得到的照片进行融合形成含有车牌号信息的违法照片；
所述信号发送装置设于外壳防护罩上，并通过传输线与接线端子板相连，主要用于将概略相机与细节相机摄像的视频流、抓拍的含有车牌的违法车辆图片和违法视频传输至后台服务器。
优选地，所述标定算法主要过程为记概略相机标记点点集为A，A＝{{x1 y1},{x2y2},{x3 y3},{x4 y4}}；细节相机特征点点集为B，B＝{{u1 v1},{u2 v2},{u3 v3},{u4v4}}；映射矩阵为H，
Figure GDA0003043840050000031
映射表为T；
(1)求解映射矩阵H
单点点透视变化形式如下：
Figure GDA0003043840050000032
将点集A与点集B代入后，可构造超定方程：
Figure GDA0003043840050000033
超定方程可记为：
B＝AH
使用最小二乘法进行求解，可得：
H＝(ATA)-1ATB
(2)构造映射表T
计算得到映射矩阵集合记为H，H＝{h1,h2,h3...h8}，映射表T尺寸为W×H，其中一个元素点坐标为(x，y)，元素分量为(ID，i，j)。遍历映射矩阵集合H点每个元素，计算点(x，y)映射点面积，记为M，M＝{a1,a2,a3...a8}；
Figure GDA0003043840050000041
其中，max表示取最大值操作，Index表示取下标操作。
优选地，所述信号发送装置通过千兆网或4G/5G网络传输违法图片、短视频和实时视频流。
优选地，所述细节相机的数量不小于3个。
优选地，多个所述细节相机的监控的宽度覆盖大于等于15m，长度为0m～1000m的区域。
优选地，还包括摄像保护结构，所述摄像保护结构包括雨刷、遮阳罩、风扇与呼吸阀，所述外壳防护罩上方设有遮阳罩，所述外壳防护罩内部设有风扇，所述风扇通过电线与电源模块相连，所述外壳防护罩下方设有呼吸阀，所述玻璃板前端的外壳防护罩上设有雨刷。
优选地，还包括物联网网关结构，所述物联网网关结构主要用于通过与现场的温度传感器、湿度传感器进行通信，采集现场的温度与湿度环境信息，并可以通过信号发送装置传输至后台服务器。
优选地，所述预警系统主要运行过程为通过概略相机对车辆进行检测并关联、判断违法情况、通过标定系统将对应目标映射在对应的细节相机上、触发抓拍信号。
优选地，所述抓拍系统主要运行过程为接收抓拍信号、获取映射关系、缓存队列取帧、图像裁剪、将图像通过拼图处理与压缩解码、将压缩解码的图片与车牌识别结果拼接，通过信号发送装置网络输出至后台服务器或者将其保存。
优选地，所述违法情况包括应急车道停车、应急车道行车、逆行、行人上高速、实线变道、车流量检测、路面异物检测、超宽车辆检测、车窗抛物、路面起雾检测与路面坍塌。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1.本发明能够一方面可以解决传统监控摄像机只能看得远或只能看得近的问题；另一方面可以解决枪球联动方案摄像机一次只能抓拍一个违法事件的问题；第三、可以解决将交警从日常的审核监控视频的繁重劳动中解放出来，摄像头前端会将违法行为自动推送图片和短视频至后台，第四、可以方便交警指挥人员了解路面气候及异常情况，为交通决策提供帮助；第五、可以方便驾驶人员了解路面及气候情况，及时做出行车规划等；第六、交警指挥人员可根据需要只对违法图片和短视频进行存储，不存储实时视频，节约存储空间和成本投入。
2.本发明实现了摄像机既可以监控高速公路长距离全局，又可以从时空二维上面无死角全覆盖，可以同时实时看到覆盖区域内所有细节画面的监控效果；
3.本发明同一区域支持多个目标违法事件同时侦测识别，不同区域支持多个目标违法事件同时侦测识别；
4.本发明实现了侦测目标结构化特征提取，也通过网关系统与现场的温度传感器、湿度传感器相连实现了现场气候环境智能感知；
5.本发明相比使用多个不同监控摄像机监控同一段道路，具有高度集成化，成本低等特点。
附图说明
图1为本发明的立体结构示意图；
图2为本发明的主视图结构示意图；
图3为本发明的去除上表面外壳的内部立体结构示意图；
图4为本发明的设备系统工作原理示意图；
图5为本发明的预警流程示意图；
图6为本发明的抓拍流程示意图；
图7为本发明的车牌识别算法网格结构示意图；
图8为本发明的目标检测算法算法模型结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的描述中，需要理解的是，术语中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了方便描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制，本发明中各实施例的技术方案可进行组合，实施例中的技术特征亦可进行组合形成新的技术方案。
请参阅图1至图8所示，本发明提供如下技术方案：一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，包括外壳防护罩1、接线端子板2、防雷器3与电源模块4，外壳防护罩1一端设有视窗孔11，视窗孔11上设有玻璃板，外壳防护罩1内部设有接线端子板2与电源模块4，接线端子板2上设有防雷器3，其特征在于：还包括复眼监控摄像组件5与信号发送装置6；
复眼监控摄像组件5包括安装板51、概略相机52、细节相机53、处理板安装架54、处理板55，安装板51上设有概略相机52、多个细节相机53与处理板安装架54，处理板安装架54上设有处理板55，概略相机52与细节相机53的镜头的方向均朝向玻璃板，并且概略相机52与细节相机53上远离镜头的一端设有连接镜头的光学传感器Sensor板，光学传感器Sensor板通过传输线与处理板55相连，电源模块4、接线端子板2、光学传感器Sensor板与处理板55通过电线依次相连，处理板55上设有标定系统、预警系统与抓拍系统；
标定系统利用标定算法，计算出概略相机52的每一个像素点对应的细节相机53ID与图像坐标，下发至细节相机53，细节相机53即展示概略相机52中对应目标的细节画面；
预警系统通过概略相机52并且使用多方向多尺度深度卷积神经网络的目标检测算法完成车辆违法事件的检测，同时，将事件相关信息发送至抓拍系统；
抓拍系统接受到预警系统的信号后，对违法车辆车牌号识别、违法事件视频和图像取证，通过标定系统反应到细节相机53进行违法拍照，并通过采用端到端的车牌检测识别算法，完成车牌定位、字符识别以及颜色分类，并将识别的车牌信息与得到的照片进行融合形成含有车牌号信息的违法照片；
信号发送装置6设于外壳防护罩1上，并通过传输线与接线端子板2相连，主要用于将概略相机52与细节相机53摄像的视频流、抓拍的含有车牌的违法车辆图片和违法视频传输至后台服务器。
进一步，标定算法主要过程为记概略相机52标记点点集为A，A＝{{x1 y1},{x2y2},{x3 y3},{x4 y4}}；细节相机53特征点点集为B，B＝{{u1 v1},{u2 v2},{u3 v3},{u4v4}}；映射矩阵为H，
Figure GDA0003043840050000081
映射表为T；
(1)求解映射矩阵H
单点点透视变化形式如下：
Figure GDA0003043840050000082
将点集A与点集B代入后，可构造超定方程：
Figure GDA0003043840050000083
超定方程可记为：
B＝AH
使用最小二乘法进行求解，可得：
H＝(ATA)-1ATB
(2)构造映射表T
计算得到映射矩阵集合记为H，H＝{h1,h2,h3...h8}，映射表T尺寸为W×H，其中一个元素点坐标为(x，y)，元素分量为(ID，i，j)。遍历映射矩阵集合H点每个元素，计算点(x，y)映射点面积，记为M，M＝{a1,a2,a3...a8}；
Figure GDA0003043840050000084
其中，max表示取最大值操作，Index表示取下标操作。
进一步，信号发送装置6通过千兆网或4G/5G网络传输违法图片、短视频和实时视频流，前端进行是识别出违法图片、短视频传递给后台，减轻后端指挥平台、审核员压力，减轻审核员的工作强度，同时又可根据需要传输实时视频流。
进一步，细节相机53的数量不小于3个。
进一步，多个细节相机53的监控的宽度覆盖大于等于15m，长度为0m～1000m的区域。
进一步，还包括摄像保护结构7，摄像保护结构7包括雨刷71、遮阳罩72、风扇73与呼吸阀74，外壳防护罩1上方设有遮阳罩72，外壳防护罩1内部设有风扇73，风扇73通过电线与电源模块4相连，外壳防护罩1下方设有呼吸阀74，玻璃板前端的外壳防护罩1上设有雨刷71，可以保障摄像头的正常工作，主要表现在可以防止内部产生雾气、下雨天对摄像头前端的玻璃进行擦拭等。
进一步，还包括物联网网关结构8，物联网网关结构8主要用于通过与现场的温度传感器、湿度传感器进行通信，采集现场的温度与湿度环境信息，并可以通过信号发送装置6传输至后台服务器。
进一步，预警系统主要运行过程为通过概略相机52对车辆进行检测并关联、判断违法情况、通过标定系统将对应目标映射在对应的细节相机53上、触发抓拍信号。
进一步，抓拍系统主要运行过程为接收抓拍信号、获取映射关系、缓存队列取帧、图像裁剪、将图像通过拼图处理与压缩解码、将压缩解码的图片与车牌识别结果拼接，通过信号发送装置6网络输出至后台服务器或者将其保存。
进一步，违法情况包括应急车道停车、应急车道行车、逆行、行人上高速、实线变道、车流量检测、路面异物检测、超宽车辆检测、车窗抛物、路面起雾检测与路面坍塌。
实施例1
采用8个阵列摄像机进行图像监控和识别，1个25mm焦距镜头做全局摄像机，7个焦距依次增大摄像机做细节摄像机，全局摄像机监控全局，同时在42至61m范围内充当细节摄像机，客户端通过RTSP进程从摄像机拉流，并进行解码显示，同时通过WBC屏幕回写模块进行回写，通过编码器编码成H265编码存储到PC硬盘中。
摄像机通过28181主动推流的方式把事件视频码流推送给Demo客户端显示，可同时推送1路全局模块视频流，1-4路细节摄像机的1080P码流。再将HDMI2的输出通过WBC模块回写到编码器，编码成H265编码存储到PC硬盘中。
摄像机通过FTP_server进程将合成的事件图片传送给PC硬盘中。
所有视频流采用H265编码算法，相比H264编码节省带宽一半；概略视频流采用4K分辨率、细节视频截取1080P分辨率，实现1600万分辨率传输6600万相机视频的功能。
本发明的原理与工作过程：
通过概略相机52与多个细节相机53，对高速路上的汽车进行监控，并通过处理板55内的预警系统对违法的车辆进行检测，主要过程为：使用自主研发的多方向多尺度深度卷积神经网络，对概略相机52中的车辆进行检测分类与跟踪，判断目标是否是否存在违法行为，例如路面上有行人上高速、目标汽车逆行、目标汽车违法停车、目标汽车进入应急车道与实线变道等，如果没有及进行下一个目标检测，一次最多可以检测4个目标，如果存在违法情况，则通过标定系统，获取目标的映射表，并判断是否符合拍照条件，并将目标的映射信号传递给抓拍系统，找到对应的细节相机53，通过细节相机53进行拍照，并且通过端到端的车牌检测与识别一体化算法对拍照的违法车辆进行车牌提取、识别，再判断整体的违法行为是否完整，完整则将图片进行保存，通过信号传输至后台服务器，从而实现了摄像头前端会将违法行为自动推送图片和短视频至后台的过程，从而可以解决将交警从日常的审核监控视频的繁重劳动中解放出来，节约了大量的人力物力，并且通过物联网模块，可以将现场的一些温度湿度情况通过信号传输装置传递至后台，方便交警随时的查看。
1.多方向多尺度深度卷积神经网络的目标检测算法
主要算法的流程如下：
该模型利用可变卷积结构对具有尺度和方向变化的目标进行特征提取；然后，目标区域预测子网络从多层深度特征图中提取目标候选区域；目标区域分类子网络完成目标候选区域的分类和位置回归。
与常见的Object Detection模型的目标函数相同，目标函数分为两部分：计算相应的default box与目标类别的confidence loss以及相应的位置回归；
Figure GDA0003043840050000111
其中N是match到Ground Truth的default box数量；而alpha参数用于调整confidence loss和location loss之间的比例，默认alpha＝1。位置回归则是采用SmoothL1 loss，目标函数为:
Figure GDA0003043840050000112
Figure GDA0003043840050000113
Figure GDA0003043840050000121
Figure GDA0003043840050000122
confidence loss是典型的softmax loss：
Figure GDA0003043840050000123
2.车牌识别算法
车牌识别算法采用端到端的车牌检测识别算法，可同时完成车牌定位、字符识别以及颜色分类。模型首先使用卷积层应用到输入图像，之后提取车牌proposals，接下来使用RoI池化层和MLP进行车牌检测和bbox回归，同时使用带有CTC的RNN进行牌照识别，网络的结构如附图所示。
模型定义损失函数如下：
Figure GDA0003043840050000124
其中，Lcls为车牌位置损失，Lreg为车牌字符识别损失，Lrec为车牌颜色分类损失。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：包括外壳防护罩、接线端子板、防雷器与电源模块，所述外壳防护罩一端设有视窗孔，所述视窗孔上设有玻璃板，所述外壳防护罩内部设有接线端子板与电源模块，所述接线端子板上设有防雷器，其特征在于：还包括复眼监控摄像组件与信号发送装置；
所述复眼监控摄像组件包括安装板、概略相机、细节相机、处理板安装架、处理板，所述安装板上设有概略相机、多个细节相机与处理板安装架，所述处理板安装架上设有处理板，所述概略相机与细节相机的镜头的方向均朝向玻璃板，并且概略相机与细节相机上远离镜头的一端设有连接镜头的光学传感器Sensor板，所述光学传感器Sensor板通过传输线与处理板相连，所述电源模块、接线端子板、光学传感器Sensor板与处理板通过电线依次相连，所述处理板上设有标定系统、预警系统与抓拍系统；
所述标定系统利用标定算法，计算出概略相机的每一个像素点对应的细节相机ID与图像坐标，下发至细节相机，细节相机即展示概略相机中对应目标的细节画面；
所述预警系统通过概略相机并且使用多方向多尺度深度卷积神经网络的目标检测算法完成车辆违法事件的检测，同时，将事件相关信息发送至抓拍系统；
所述抓拍系统接受到预警系统的信号后，对违法车辆车牌号识别、违法事件视频和图像取证，通过标定系统反应到细节相机进行违法拍照，并通过采用端到端的车牌检测识别算法，完成车牌定位、字符识别以及颜色分类，并将识别的车牌信息与得到的照片进行融合形成含有车牌号信息的违法照片；
所述信号发送装置设于外壳防护罩上，并通过传输线与接线端子板相连，主要用于将概略相机与细节相机摄像的视频流、抓拍的含有车牌的违法车辆图片和违法视频传输至后台服务器。
2.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：所述标定算法主要过程为记概略相机标记点点集为A，A＝{{x1 y1},{x2 y2},{x3 y3},{x4 y4}}；细节相机特征点点集为B，B＝{{u1 v1},{u2 v2},{u3 v3},{u4 v4}}；映射矩阵为H，
Figure FDA0003043840040000021
映射表为T；
(1)求解映射矩阵H
单点点透视变化形式如下：
Figure FDA0003043840040000022
将点集A与点集B代入后，可构造超定方程：
Figure FDA0003043840040000023
超定方程可记为：
B＝AH
使用最小二乘法进行求解，可得：
H＝(ATA)-1ATB
(2)构造映射表T
计算得到映射矩阵集合记为H，H＝{h1,h2,h3...h8}，映射表T尺寸为W×H，其中一个元素点坐标为(x，y)，元素分量为(ID，i，j)。遍历映射矩阵集合H点每个元素，计算点(x，y)映射点面积，记为M，M＝{a1,a2,a3...a8}；
Figure FDA0003043840040000031
其中，max表示取最大值操作，Index表示取下标操作。
3.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：所述信号发送装置通过千兆网或4G/5G网络传输违法图片、短视频和实时视频流。
4.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：所述细节相机的数量不小于3个。
5.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：多个所述细节相机的监控的宽度覆盖大于等于15m，长度为0m～1000m的区域。
6.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：还包括摄像保护结构，所述摄像保护结构包括雨刷、遮阳罩、风扇与呼吸阀，所述外壳防护罩上方设有遮阳罩，所述外壳防护罩内部设有风扇，所述风扇通过电线与电源模块相连，所述外壳防护罩下方设有呼吸阀，所述玻璃板前端的外壳防护罩上设有雨刷。
7.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：还包括物联网网关结构，所述物联网网关结构主要用于通过与现场的温度传感器、湿度传感器进行通信，采集现场的温度与湿度环境信息，并可以通过信号发送装置传输至后台服务器。
8.根据权利要求1所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：所述预警系统主要运行过程为通过概略相机对车辆进行检测并关联、判断违法情况、通过标定系统将对应目标映射在对应的细节相机上、触发抓拍信号。
9.根据权利要求8所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：所述抓拍系统主要运行过程为接收抓拍信号、获取映射关系、缓存队列取帧、图像裁剪、将图像通过拼图处理与压缩解码、将压缩解码的图片与车牌识别结果拼接，通过信号发送装置网络输出至后台服务器或者将其保存。
10.根据权利要求8所述的一种长距离全范围超高分辨率智能感知复眼监控摄像机，其特征在于：所述违法情况包括应急车道停车、应急车道行车、逆行、行人上高速、实线变道、车流量检测、路面异物检测、超宽车辆检测、车窗抛物、路面起雾检测与路面坍塌。
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