CN112437249B - 一种人员跟踪方法及一种人员跟踪系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种人员跟踪方法和一种人员跟踪系统。该方法应用于全景摄像机,包括:在实时采集监控场景的全景图像过程中,针对每一预设周期,基于在该周期内采集到的各帧全景图像,统计该周期内各个子场景的人员密度,并在该周期结束时,确定该周期内人员密度最高的目标子场景;在下一预设周期内,基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的各个第一局部图像,并传输给视频显示设备,以使得视频显示设备在预设窗口中显示各个第一局部图像。相比于现有技术,应用本发明实施例提供的方案,全景摄像机能够持续提供监控场景内人员密度较高区域的视频画面。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种人员跟踪方法及一种人员跟踪系统。
背景技术
在足球、篮球以及橄榄球等运动项目中,由于球场上的运动员往往是根据运动器材所在的位置来运动的,因此,在球场上,通常可以在运动器材附近聚集较多的运动员。也就是说,在足球、篮球以及橄榄球等运动中,根据运动器材所在的位置,球场中可以存在某个区域具有较高的人员密度。
相应的,在观看比赛时无论是出于观众欣赏比赛的目的,还是教练员关注运动员表现的目的,用户希望能够一直观看到球场人具有较高人员密度的区域的视频画面。
基于此,当前亟需一种全景摄像机,能够持续提供球场上人员密度较高区域的视频画面。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种人员跟踪方法及一种人员跟踪系统,以实现能够根据监控场景内人员的移动,实现人员跟踪,从而能够持续提供采集场景内人员密度较高区域的视频画面。具体技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种人员跟踪方法,应用于全景摄像机,所述方法包括:
实时采集监控场景的全景图像;其中,所述全景图像被划分为多个子图像,所述多个子图像是基于得到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的,每个子图像对应于所述监控场景中的一子场景;
在实时采集所述全景图像的过程中,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度;
针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于所述目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输所述各个第一局部图像,以使得所述视频显示设备在预设窗口中持续显示所述各个第一局部图像。
第二方面,本发明实施例提供了一种人员跟踪系统,所述系统包括全景摄像机和视频显示设备,其中,
所述全景摄像机,用于实时采集监控场景的全景图像;在实时采集所述全景图像的过程中,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度;针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于所述目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输所述各个第一局部图像;
其中,所述全景图像被划分为多个子图像,所述多个子图像是基于得到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的,每个子图像对应于所述监控场景中的一子场景;
所述视频显示设备,用于接收所述全景摄像机持续传输的各个第一局部图像,并在预设窗口中持续显示各个第一局部图像。
以上可见,应用本发明实施例提供的方案,全景摄像机所采集的监控场景被划分为多个子场景,相应的,全景摄像机对监控场景进行采集所采集到的全景图像被划分为与每一子场景对应的子图像。这样,全景摄像机在实时采集监控场景的全景图像时,在每一预设周期内,全景摄像机便可以基于所采集到的各帧全景图像,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景。进而,在下一预设周期内,全景摄像机便可以对实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的待输出的各个第一局部图像,并传输给视频显示设备。进而,视频显示设备可以在预设窗口中持续显示关于全景摄像机拍摄的监控场景中人员密度较高的子场景的视频画面。基于此,本发明实施例提供的方案中,全景摄像机便可以根据监控场景中人员的移动,实现人员跟踪,进而持续提供监控场景中人员密度较高的子场景的视频画面。
此外,由于全景摄像机的重量和体积均较小,当用户需要乘飞机等交通工具时,依旧可以携带该全景摄像机,并在需要使用时,用户可以随时在监控场景所在位置架设该全景摄像机,从而,该全景摄像机可以更便于用户使用。
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的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种将全景摄像机监控场景划分为多个子场景的示意图;
图2为本发明实施例提供的一种人员跟踪方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的全景摄像机基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到待输出的各个第一局部图像的一种具体实现方式的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的一种人员跟踪系统的结构示意图。
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。
对于足球、篮球以及橄榄球等运动项目,在观看比赛时无论是出于观众欣赏比赛的目的,还是教练员关注运动员表现的目的,用户希望能够一直观看到球场人具有较高人员密度的区域的视频画面。因此,当前亟需一种全景摄像机,能够持续提供球场上人员密度较高区域的视频画面。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种人员跟踪方法。下面,首先对本发明实施例提供的一种人员跟踪方法进行介绍。
其中,该人员跟踪方法应用于全景摄像机,且该全景摄像机可以与一视频显示设备通信连接。这样,全景摄像机便可以将所采集到的全景图像中的全部图像内容或者部分图像内容传输给该视频显示设备,以使得该视频显示设备可以输出所接收到的图像内容。其中,该全景摄像机可以是任一需要进行人员跟踪的全景摄像机,对此,本发明实施例不对全景摄像机的具体类型进行限定,以下简称全景摄像机。该视频显示设备可以为任一能够与全景摄像机通信连接且进行图像输出的电子设备,例如,例如,笔记本电脑、台式电脑、电视机等,对此,本发明实施例也不做具体限定。
进一步的,由于本发明实施例提供的方案可以实现全景摄像机能够持续提供球场上人员密度较高区域的视频画面,即全景摄像机提供的视频画面是关于监控场景中某一子场景的视频画面。因此,在应用本发明实施例提供的方案之前,可以预先将监控场景分为多个子场景,进而,根据所接收到的区域分割指令,将所采集到的全景图像划分为多个子图像,并且,所划分得到的每一子图像对应于监控场景中的一子场景。
其中,全景摄像机是基于接收到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的。具体的:
在全景摄像机假设完成后,针对监控场景,全景摄像机可以采集得到该监控场景的全景图像。进而,针对该全景图像,用户可以根据该全景图像中各个图像区域与监控场景中各个子场景的对应关系,向所述全景摄像机发送包括各个子场景对应的子图像的像素点坐标的区域分割指令。这样,全景摄像机便可以接收该区域分割指令,并基于该区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标,将该全景图像划分为多个子图像,且每一子图像对应于监控场景中的一子场景。
例如,如图1所示,全景摄像机110的监控场景为整个足球场120,则可以实现将整个足球场120划分为左半场130、中场140和右半场150三个子场景。进而,用户输入包括左半场130、中场140和右半场150分别对应的各个子图像的像素点坐标的区域分割指令,从而,全景摄像机便可以响应该区域分割指令,将采集到的全景图像划分为分别对应于左半场130、中场140和右半场150的三个子图像。
其中,用户可以通过多种方式输入上述区域分割指令。
例如,全景摄像机在触摸屏中显示所采集到的全景图像,则用户可以利用触控笔或者手指点触的方式,向全景摄像机发送上述区域分割指令。
示例性的,用户可以针对各个子图像的顶点,在触摸屏上进行点击操作。这样,全景摄像机在检测到该点击操作时,便可以确定点击的点的像素点坐标,进而,确定各个子图像的顶点的坐标。
示例性的,用户可以针对各个子图像,在触摸屏上进行圈选操作,即在触摸屏上直接圈选出各个子图像所在的闭合区域。这样,全景摄像机在检测到该圈选操作时,便可以确定所圈选的各个子图像的边缘的像素点坐标。
示例性的,用户可以针对各个子图像,在触摸屏上绘制直线。这样,全景摄像机便可以在检测到该绘制操作时,确定所绘制的直线的像素点坐标,并继而根据全景图像的各边缘的像素点坐标,确定各个子图像的边缘的像素点。
又例如,在已知全景图像所对应坐标系,以及各个子场景在监控区域所对应坐标系中的坐标位置时,用户可以确定各个子场景对应的子图像在全景图像所对应坐标系中的坐标位置,进而,将所确定的各个坐标位置手动或者通过菜单点选的方式,输入至全景摄像机中。这样,全景摄像机便可以在接收到上述坐标位置时,确定各个子图像的像素点坐标。
当然,用户还可以通过其他方式输入上述区域分割指令,显然,相应的,全景摄像机也可以通过其他方式获取到上述区域分割指令,这都是合理的。
图2为本发明实施例提供的一种人员跟踪方法的流程示意图,如图2所示,该人员跟踪方法可以包括如下步骤:
S201:实时采集监控场景的全景图像;
其中,全景图像被划分为多个子图像,多个子图像是基于得到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的,每个子图像对应于监控场景中的一子场景;
S202:在实时采集全景图像的过程中,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度;
S203:针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输各个第一局部图像,以使得视频显示设备在预设窗口中持续显示各个第一局部图像。
以上可见,应用本发明实施例提供的方案,全景摄像机所采集的监控场景被划分为多个子场景,相应的,全景摄像机对监控场景进行采集所采集到的全景图像被划分为与每一子场景对应的子图像。这样,全景摄像机在实时采集监控场景的全景图像时,在每一预设周期内,全景摄像机便可以基于所采集到的各帧全景图像,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景。进而,在下一预设周期内,全景摄像机便可以对实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的待输出的各个第一局部图像,并传输给视频显示设备。进而,视频显示设备可以在预设窗口中持续显示关于全景摄像机拍摄的监控场景中人员密度较高的子场景的视频画面。基于此,本发明实施例提供的方案中,全景摄像机便可以根据监控场景中人员的移动,实现人员跟踪,进而持续提供监控场景中人员密度较高的子场景的视频画面。
此外,由于全景摄像机的重量和体积均较小,当用户需要乘飞机等交通工具时,依旧可以携带该全景摄像机,并在需要使用时,用户可以随时在监控场景所在位置架设该全景摄像机,从而,该全景摄像机可以更便于用户使用。
在上述步骤S201中,在开启全景摄像机之后,全景摄像机便可以对监控场景进行实时拍摄,从而采集得到得到关于该监控场景的全景图像。其中,全景摄像机实时采集到的关于监控场景的全景图像即为关于监控场景的视频画面。
进一步的,在对监控场景的实时拍摄过程中,全景摄像机便可以执行上述步骤S202,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度。
其中,由于事先对全景摄像机的监控场景进行了划分,得到了各个子场景,相应的,在全景摄像机实时采集得到的关于监控场景的各帧全景图像中也就可以包括各个子场景对应的子图像。
因此,全景摄像机在执行上述步骤S202时,针对每一预设周期,可以基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中与各个子场景对应的子图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度。
具体的,从每一预设周期的起始时刻开始,全景摄像机可以针对实时采集到的每一帧全景图像,对该帧全景图像进行分析,确定该帧全景图像对应的与各个子场景的人员密度相关的数据。进而,在该预设周期的结束时刻,对针对该预设周期内实时采集到的各帧全景图像,所确定的各帧全景图像对应的与各个子场景的人员密度相关的数据进行统计分析,从而得到该预设周期内各个子场景的人员密度。
其中,全景摄像机可以通过多种方式执行上述步骤S202中,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度的步骤。对此,本发明实施例不做具体限定。
可选的,一种具体实现方式中,全景摄像机基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度的方式可以包括:
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度;
可以理解的,当大量人员进入某一子场景时,该子场景的人员数量可以大幅度增加,从而导致该子场景的人员密度上升,进而,使得该子场景的人员密度较高。
基于此,针对每一子场景,全景摄像机便可以基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度。
也就是说,在本具体实现方式中,全景摄像机可以基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,从而确定上述各帧全景图像中的连续帧图像中的人员的位置信息变化情况。进而,根据所确定的人员的位置信息变化情况,确定人员在各子场景之间的移动情况。这样,全景摄像机便可以进一步确定在该预设周期内分别有多少人员进行了每个子场景,即统计该预设周期内各个子场景的人员进入人次,并将所统计到的人员进入人次作为该预设周期内该子场景的人员密度。
其中,当在该预设周期内,某个人员多次进入同一子场景时,该人员每进入一次该子场景,全景摄像机便需要更新一次该子场景的人员进入人次,即在当前所统计的人员进入次数上加1。
例如,在该预设周期内,针对子场景1,人员A进入了5次子场景1,则人员A每进入一次子场景1,全景摄像机便在当前所统计的人员进入次数上加1,一共需要加5次。
此外,当在该预设周期内,存在某一时刻,多个人员同时进入同一子场景,则全景摄像机需要根据所检测到的同时进入同一子场景的人员的数量,更新该子场景的人员进入人次,即在当前所统计的人员进入次数上加所检测到的同时进入同一子场景的人员的数量。
例如,在该预设周期内,针对子场景1,在同一时刻,有5个人员同时进入了子场景1,全景摄像机便在当前所统计的人员进入次数上加5。
其中,在本具体实现方式中,全景摄像机可以通过多种方式执行上述针对每一子场景,基于在该预设周期内采集的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次的步骤,对此,本发明实施例不做具体限定。
优选的,一种实施例中,全景摄像机执行上述针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次的方式可以包括:
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标和各个子图像的像素点坐标,利用预设的区域入侵检测算法,检测是否有人员从该子场景以外子场景进入该子场景,如果是,利用所检测到的进入该子场景的人员数量,更新该预设周期内该子场景的人员进入人次。
在本实施例中,全景摄像机可以利用预设的区域入侵检测算法,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标和各个子图像的像素点坐标,对各个子场景对应的子图像进行人员检测,通过判断是否有人员从该以外的其他子图像移动至该子图像来确定是否有人员从该子场景以外的其他子场景进入该子场景。
进而,在判断结果为是时,全景摄像机便可以利用所检测到的进入该子场景的人员数量,更新该预设周期内该子场景的人员进入人次。即在当前所统计的人员进入次数上加所检测到的进入该子场景的人员数量。
其中,上述区域入侵检测算法可以是任一能够基于在该预设周期内采集的各帧全景图像中的人员的位置信息,检测是否有人员从该子场景以外子场景进入该子场景的算法。
例如,SMD(Smart Motion Detection,智能运动检测)算法,其中,SMD算法可以支持多种能够实现区域入侵检测的功能,例如,区域入侵侦测、越界侦测、进入区域侦测、移动侦测等。这样,SMD算法便可以应用于多种需要进行区域入侵检测的场景。
可选的,另一种具体实现方式中,全景摄像机基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度的方式可以包括:
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度。
可以理解的,当在一时间段内,出现在某一子场景的人员数量较多,则在该时间段内,该子场景的人员密度可以较高。
基于此,针对每一子场景,全景摄像机便可以基于在该预设周期内采集的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现次数,作为该预设周期内该子场景的人员密度。
其中,当在该预设周期内,当某个人员在该预设周期内采集的各帧全景图像中的多帧全景图像中均出现时,全景摄像机需要根据该人员出现的次数,更新该子场景的人员出现次数,即在当前所统计的人员进入次数上加该人员所出现的全景图像的帧数。
例如,在该预设周期内,针对子场景1,人员A在该预设周期内采集的各帧全景图像中的5帧全景图像中均出现,全景摄像机便在当前所统计的人员进入次数上加5。
其中,在本具体实现方式中,全景摄像机可以通过多种方式执行上述针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度的步骤,对此,本发明实施例不做具体限定。
优选的,一种实施例中,全景摄像机执行上述针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度的方式可以包括:
针对每一子场景,基于各个子图像的像素点坐标,从该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标中,统计属于该子场景对应的子图像的像素点坐标范围的数量,将所统计的数量作为该预设周期内该子场景的人员出现人次。
在本实施例中,全景摄像机可以对该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员进行检测,从而得到该预设周期内采集的各帧全景图像中的各个人员的像素点坐标。
进而,由于可以预先设置全景摄像机所采集到的各帧全景图像中与各个子场景对应的子图像的像素点坐标,因此,可以确定各帧全景图像中与各个子场景对应的子图像的像素点坐标范围,因此,在得到该预设周期内采集到的各帧全景图像中的各个人员的像素点坐标后,针对每一人员的像素点坐标,全景摄像机便可以确定该人员的像素点坐标与各个子场景对应的子图像的像素点坐标范围的位置关系,从而确定该人员的像素点坐标所在的子图像对应的子场景,即当确定该人员的位置信息位于某个子场景对应的子图像的像素点坐标范围内时,可以确定该人员的位置信息是属于该子场景的。
这样,全景摄像机便可以统计所得到的该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标中,位于各个子场景对应的子图像的像素点坐标范围内的人员的像素点坐标的数量。显然,所确定的位于各个子场景对应的子图像的坐标范围内的人员的像素点坐标的数量即为属于该子场景的像素点坐标的数量,并将所统计的数量作为该预设周期内该子场景的人员出现人次。
优选的,一种实施例中,全景摄像机执行上述针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度的方式可以包括:
针对每一子场景,统计该预设周期内采集到的每一帧全景图像中的各个人员的像素点坐标中属于该子场景对应的子图像的像素点坐标范围的数量,计算所统计的该预设周期内采集到的每一帧全景图像中的各个人员的像素点坐标中属于该子场景对应的子图像的像素点坐标范围的数量的和值,将计算得到的和值作为该预设周期内该子场景的人员出现人次。
在本实施例中,由于可以预先设置全景摄像机所采集到的各帧全景图像中与各个子场景对应的子图像的像素点坐标范围,因此,针对该预设周期内采集到的每一帧全景图像,全景摄像机可以对该帧全景图像中的各个人员进行检测,得到该帧全景图像中的各个人员的像素点坐标。进而,针对每一人员的像素点坐标,全景摄像机便可以确定该人员的像素点坐标与各个子场景对应的子图像的像素点坐标范围的位置关系,从而确定该人员的位置信息所在的子图像对应的子场景,即当确定该人员的像素点坐标位于某个子场景对应的子图像的像素点坐标范围内时,可以确定该人员的位置信息是属于该子场景的。
此外,由于可以预先设置全景摄像机所采集到的各帧全景图像中与各个子场景对应的子图像的坐标范围,因此,针对该预设周期内采集的每一帧全景图像,全景摄像机也可以实现确定该帧全景图像中与各个子场景对应的子图像,从而对各个子图像进行检测,得到各个子图像中的人员像素点坐标的数量,即得到该帧全景图像中属于每一子场景的人员像素点坐标的数量。
这样,全景摄像机便可以统计得到该预设周期内采集到的每一帧全景图像中的人员像素点坐标中属于每一子场景的人员像素点坐标的数量;这样,在统计得到该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员像素点坐标中属于每一子场景的数量后,针对每一子场景,全景摄像机便可以计算统计得到该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员像素点坐标中属于该子场景的人员像素点坐标的数量的和值,并将该和值作为该预设周期内该子场景的人员出现人次。
在执行完上述步骤S202,针对每一预设周期,得到该预设周期内各个子场景的人员密度后,全景摄像机便可以继续执行上述步骤S203,针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输各个第一局部图像,以使得视频显示设备在预设窗口中持续显示各个第一局部图像。
针对每一预设周期,在得到该预设周期内各个子场景的人员密度后,全景摄像机可以确定上述各个子场景中人员密度最高的子场景,并将所确定子场景作为目标子场景。
这样,在下一周期内,全景摄像机在对监控场景继续实时采集时,便可以基于所确定的目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对所采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,从而得到关于所确定的目标子场景的待输出的各个第一局部图像,并向预设的视频显示设备持续传输裁剪得到的各个第一局部图像。
进而,视频显示设备在下一周期内所输出的图像内容为所接收到的各个第一局部图像,即为关于上一预设周期内人员密度最高的目标子场景的图像。
可以理解的,视频显示设备在下一周期内所输出的图像内容为关于上一预设周期内,全景摄像机所确定的监控场景内人员密度最高的目标子场景的图像。因此,视频显示设备能够持续提供监控场景内人员密度较高区域的视频画面。
其中,视频显示设备可以全屏输出上述各个第一局部图像,也可以在屏幕的预设区域内设置一个窗口,并在窗口内输出上述各个第一局部图像。
进一步的,可以在全景摄像机或者视频显示设备中设置模式切换模块,这样,当用户选择不同的输出模式时:
全景摄像机可以向视频显示设备持续传输实时采集得到的关于整个监控场景的全景图像,进而,视频显示设备可以全屏或者在屏幕预设位置内设置的窗口中输出关于整个监控场景的全景图像;
或者,全景摄像机也可以向视频显示设备持续传输实时采集到的全景图像中裁剪得到的各个第一局部图像,进而,视频显示设备可以全屏或者在屏幕预设位置内设置的窗口中输出各个第一局部图像;
又或者,全景摄像机还可以分多路同时向视频显示设备持续传输实时采集得到的关于整个监控场景的全景图像和裁剪得到的各个第一局部图像,这样,视频显示设备可以在屏幕中显示两个窗口,一个用于输出关于整个监控场景的全景图像,另一个用于输出各个第一局部图像。其中,视频显示设备可以全屏输出关于整个监控场景的全景图像,并在屏幕中预设位置内设置的小窗口中输出关于各个第一局部图像。这都是合理的。
全景摄像机可以通过多种方式执行上述步骤S203中,基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到待输出的各个第一局部图像的步骤,对此,本发明实施例不做具体限定。
可选的,如图3所示,一种具体实现方式,全景摄像机执行上述基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到待输出的各个第一局部图像的方式,可以包括:
S301:确定该预设周期结束时,视频显示设备输出的第二局部图像在所对应全景图像中的像素点坐标;
其中,第二局部图像的像素点坐标与目标子场景对应的子图像的像素点坐标不同;
S302:基于预设的像素点坐标选择条件和第二局部图像的像素点坐标,在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像中顺序确定各个第一局部图像,并对所确定给对各个第一局部图像进行裁剪,得到各个第一局部图像;
其中,任一第一局部图像不同于第二局部图像,任一第一局部图像与第二局部图像尺寸相同。
可以理解的,在当前预设周期内,视频显示设备所输出的各个第二局部图像,是全景摄像机在当前预设周期内所采集到的各帧全景图像中裁剪得到的。
基于此,在预设周期结束时,全景摄像机可以首先确定当前时刻,视频显示设备输出的第二局部图像在所对应全景图像中的像素点坐标,并进一步判断所确定的第二局部图像的像素点坐标和目标子场景对应的子图像的像素点是否相同,从而根据判断结果确定该第二局部图像是否为关于目标子场景的图像。
显然,当所确定的第二局部图像的像素点坐标和目标子场景对应的子图像的像素点相同时,表明第二局部图像是关于目标子场景的图像,即第二局部图像所对应子场景是目标子场景,则在下一预设周期内,全景摄像机可以根据所确定的第二局部图像的像素点坐标,在下一预设周期内所采集到的每帧全景图像中裁剪得到待传输的第一局部图像,且所裁剪得到的第一局部图像是所对应全景图像中关于目标子场景的图像。
相对应的,当所确定的第二局部图像的像素点坐标和目标子场景对应的子图像的像素点不同时,说明第二局部图像不是关于目标子场景的图像,即第二局部图像所对应子场景不是目标子场景,则在下一预设周期内,针对所采集到的每帧全景图像,全景摄像机便需要基于预设的像素点坐标选择条件和所确定的第二局部图像的像素点坐标,在该帧图像中确定第一局部图像的像素点坐标,并按照所确定的第一局部图像的像素点坐标,在该帧全景图像中进行裁剪处理,得到该第一局部图像。
其中,当第二局部图像所对应子场景不是目标子场景时,上述步骤S302中的预设的像素点坐标选择条件可以为:
针对在下一预设周期内实时采集到的第一帧全景图像,将在预设方向上,距离第二局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标作为该第一帧全景图像的第一局部图像的像素点坐标;其中,预设方向为:由第二局部图像指向目标子场景的子图像的方向;
针对在下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当前一第一局部图像不包括目标子场景对应的子图像的全部区域时,将在预设方向上,距离前一第一局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标,作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标;其中,前一第一局部图像为该帧全景图像的前一帧全景图像中的第一局部图像;
针对在下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当前一第一局部图像包括目标子场景对应的子图像的全部区域时,将前一第一局部图像的像素点坐标作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标。
具体的:根据所确定的上述第二局部图像的像素点坐标和目标子场景对应的子图像的像素点坐标,全景摄像机可以首先确定第二局部图像在全景图像中的位置和目标子场景对应的子图像在全景图像中的位置的位置关系,进而,将由第二局部图像在全景图像中的位置指向目标子场景对应的子图像在全景图像中的位置的方向设定为预设方向。
这样,针对在下一预设周期内实时采集到的第一帧全景图像,全景摄像机可以将在预设方向上,距离所确定的第二局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标作为该第一帧全景图像的第一局部图像的像素点坐标。
例如,预设方向与全景图像坐标的横坐标的正向一致,第二局部图像的像素点坐标包括第二局部图像的左上顶点和右下顶点的像素点坐标,其分别为(10,100)和(50,0)。进一步的,预设数量为10,则可以确定该第一帧全景图像的第一局部图像的左上顶点和右下顶点的像素点坐标分别为(20,100)和(60,0)。
进一步的,针对在下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,全景摄像机首先判断所截取到的前一帧第一局部图像是否包括目标子场景对应的子图像的全部区域。
显然,当全景摄像机所截取到的前一帧第一局部图像包括目标子场景对应的子图像的全部区域时,针对该帧全景图像,全景摄像机不需要重新确定该帧中第一局部图像的像素点坐标,而是可以直接将前一帧第一局部图像的像素点坐标作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标,进而,在该帧图像中裁剪得到的第一局部图像。这样,可以保证在该下一预设周期内,在包括该帧全景图像的后续各帧全景图像中,全景摄像机所裁剪得到的各帧第一局部图像均包括目标子场景对应的子图像的全部区域。
相对应的,当全景摄像机所截取到的前一帧第一局部图像不包括目标子场景对应的子图像的全部区域时,全景摄像机需要重新确定该帧中第一局部图像的像素点坐标。具体的:
全景摄像机可以将在预设方向上,距离前一帧第一局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标,作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标。
其中,为了保证视频显示设备所显示的画面是平滑变化的,因此,针对下一预设周期内实时采集得到的每一帧全景图像,全景摄像机可以是按照预设数量逐步更新所裁剪得到的第一局部图像在各帧全景图像中的像素点坐标,以使得在全景图像中截取的各帧第一局部图像中,目标子场景对应的子图像的区域所占的比例逐渐增多,直至包括目标子场景对应的字图像的全部区域。这样,视频显示设备输出的第一局部图像中可以包括越来越多的目标子场景对应的子图像的区域,直至输出目标子场景对应的子图像的全部区域。
相应于上述本发明实施例提供的一种人员跟踪方法,本发明实施例还提供了一种人员跟踪系统。图4为本发明实施例提供的一种人员跟踪系统的结构示意图,如图4所示,该系统包括:
全景摄像机410,用于实时采集监控场景的全景图像;在实时采集全景图像的过程中,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度;针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输各个第一局部图像;
其中,全景图像被划分为多个子图像,多个子图像是基于得到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的,每个子图像对应于监控场景中的一子场景;
视频显示设备420,用于接收全景摄像机持续传输的各个第一局部图像,并在预设窗口中持续显示各个第一局部图像。
以上可见,应用本发明实施例提供的方案,全景摄像机所采集的监控场景被划分为多个子场景,相应的,全景摄像机对监控场景进行采集所采集到的全景图像被划分为与每一子场景对应的子图像。这样,全景摄像机在实时采集监控场景的全景图像时,在每一预设周期内,全景摄像机便可以基于所采集到的各帧全景图像,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景。进而,在下一预设周期内,全景摄像机便可以对实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于目标子场景的待输出的各个第一局部图像,并传输给视频显示设备。进而,视频显示设备可以在预设窗口中持续显示关于全景摄像机拍摄的监控场景中人员密度较高的子场景的视频画面。基于此,本发明实施例提供的方案中,全景摄像机便可以根据监控场景中人员的移动,实现人员跟踪,进而持续提供监控场景中人员密度较高的子场景的视频画面。
此外,由于全景摄像机的重量和体积均较小,当用户需要乘飞机等交通工具时,依旧可以携带该全景摄像机,并在需要使用时,用户可以随时在监控场景所在位置架设该全景摄像机,从而,该全景摄像机可以更便于用户使用。
可选的,一种具体实现方式中,全景摄像机410基于目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到待输出的各个第一局部图像,包括:
确定该预设周期结束时,视频显示设备输出的第二局部图像在所对应全景图像中的像素点坐标;其中,第二局部图像的像素点坐标与目标子场景对应的子图像的像素点坐标不同;
基于预设的像素点坐标选择条件和第二局部图像的像素点坐标,在下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像中顺序确定各个第一局部图像,并对所确定给对各个第一局部图像进行裁剪,得到各个第一局部图像;其中,任一第一局部图像不同于第二局部图像,任一第一局部图像与第二局部图像尺寸相同。
可选的,一种具体实现方式中,当第二局部图像所对应子场景不是目标子场景时,像素点选择条件为:
针对在下一预设周期内实时采集到的第一帧全景图像,将在预设方向上,距离第二局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标作为该第一帧全景图像的第一局部图像的像素点坐标;其中,预设方向为:由第二局部图像指向目标子场景的子图像的方向;
针对在下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当前一第一局部图像不包括目标子场景对应的子图像的全部区域时,将在预设方向上,距离前一第一局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标,作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标;其中,前一第一局部图像为该帧全景图像的前一帧全景图像中的第一局部图像;
针对在下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当前一第一局部图像包括目标子场景对应的子图像的全部区域时,将前一第一局部图像的像素点坐标作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标。
可选的,一种具体实现方式中,全景摄像机410基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度,包括:
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度;
或者,
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度。
可选的,一种具体实现方式中,全景摄像机410基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次,包括:
基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标和各个子图像的像素点坐标,利用预设的区域入侵检测算法,检测是否有人员从该子场景以外子场景进入该子场景,如果是,利用所检测到的进入该子场景的人员数量,更新该预设周期内该子场景的人员进入人次。
可选的,一种具体实现方式中,全景摄像机410基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,包括:
基于各个子图像的像素点坐标,从该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标中,统计属于该子场景对应的子图像的像素点坐标范围的数量,将所统计的数量作为该预设周期内该子场景的人员出现人次。
相应于上述本发明实施例提供的一种人员跟踪方法,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机程序被处理器执行时实现上述本发明实施例提供的一种人员跟踪方法。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,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、全景摄像机实施例、计算机可读存储介质实施例而言,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。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种人员跟踪方法,其特征在于,应用于全景摄像机,所述方法包括:
实时采集监控场景的全景图像;其中,所述全景图像被划分为多个子图像,所述多个子图像是基于得到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的,每个子图像对应于所述监控场景中的一子场景;
在实时采集所述全景图像的过程中,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度;
针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于所述目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输所述各个第一局部图像,以使得所述视频显示设备在预设窗口中持续显示所述各个第一局部图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到待输出的各个第一局部图像的步骤,包括:
确定该预设周期结束时,所述视频显示设备输出的第二局部图像在所对应全景图像中的像素点坐标;其中,所述第二局部图像的像素点坐标与所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标不同;
基于预设的像素点坐标选择条件和所述第二局部图像的像素点坐标,在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像中顺序确定各个第一局部图像,并对所确定给对各个第一局部图像进行裁剪,得到各个第一局部图像;其中,任一所述第一局部图像不同于所述第二局部图像,任一所述第一局部图像与所述第二局部图像尺寸相同。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述第二局部图像所对应子场景不是所述目标子场景时,所述像素点选择条件为:
针对在所述下一预设周期内实时采集到的第一帧全景图像,将在预设方向上,距离所述第二局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标作为该第一帧全景图像的第一局部图像的像素点坐标;其中,所述预设方向为:由所述第二局部图像指向所述目标子场景的子图像的方向;
针对在所述下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当前一第一局部图像不包括所述目标子场景对应的子图像的全部区域时,将在所述预设方向上,距离所述前一第一局部图像的像素点坐标所述预设数量的像素点坐标,作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标;其中,所述前一第一局部图像为该帧全景图像的前一帧全景图像中的第一局部图像;
针对在所述下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当所述前一第一局部图像包括所述目标子场景对应的子图像的全部区域时,将所述前一第一局部图像的像素点坐标作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度的步骤,包括:
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度;
或者,
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次的步骤,包括:
基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标和各个子图像的像素点坐标,利用预设的区域入侵检测算法,检测是否有人员从该子场景以外子场景进入该子场景,如果是,利用所检测到的进入该子场景的人员数量,更新该预设周期内该子场景的人员进入人次。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次的步骤,包括:
基于各个子图像的像素点坐标,从该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的像素点坐标中,统计属于该子场景对应的子图像的像素点坐标范围的数量,将所统计的数量作为该预设周期内该子场景的人员出现人次。
7.一种人员跟踪系统,其特征在于,所述系统包括全景摄像机和视频显示设备,其中,
所述全景摄像机,用于实时采集监控场景的全景图像;在实时采集所述全景图像的过程中,针对每一预设周期,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度;针对每一预设周期,在该预设周期结束时,从各个子场景中,确定该预设周期内人员密度最高的目标子场景;并在下一预设周期内,基于所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到关于所述目标子场景的待输出的各个第一局部图像,向视频显示设备持续传输所述各个第一局部图像;
其中,所述全景图像被划分为多个子图像,所述多个子图像是基于得到的区域分割指令中所包括的各个子图像的像素点坐标划分的,每个子图像对应于所述监控场景中的一子场景;
所述视频显示设备,用于接收所述全景摄像机持续传输的各个第一局部图像,并在预设窗口中持续显示各个第一局部图像。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述全景摄像机基于所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标,对在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像进行裁剪处理,得到待输出的各个第一局部图像,包括:
确定该预设周期结束时,所述视频显示设备输出的第二局部图像在所对应全景图像中的像素点坐标;其中,所述第二局部图像的像素点坐标与所述目标子场景对应的子图像的像素点坐标不同;
基于预设的像素点坐标选择条件和所述第二局部图像的像素点坐标,在所述下一预设周期内实时采集到的各帧全景图像中顺序确定各个第一局部图像,并对所确定给对各个第一局部图像进行裁剪,得到各个第一局部图像;其中,任一所述第一局部图像不同于所述第二局部图像,任一所述第一局部图像与所述第二局部图像尺寸相同。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,当所述第二局部图像所对应子场景不是所述目标子场景时,所述像素点选择条件为:
针对在所述下一预设周期内实时采集到的第一帧全景图像,将在预设方向上,距离所述第二局部图像的像素点坐标预设数量的像素点坐标作为该第一帧全景图像的第一局部图像的像素点坐标;其中,所述预设方向为:由所述第二局部图像指向所述目标子场景的子图像的方向;
针对在所述下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当前一第一局部图像不包括所述目标子场景对应的子图像的全部区域时,将在所述预设方向上,距离所述前一第一局部图像的像素点坐标所述预设数量的像素点坐标,作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标;其中,所述前一第一局部图像为该帧全景图像的前一帧全景图像中的第一局部图像;
针对在所述下一预设周期内实时采集到的除第一帧全景图像外的每一帧全景图像,当所述前一第一局部图像包括所述目标子场景对应的子图像的全部区域时,将所述前一第一局部图像的像素点坐标作为该帧全景图像中第一局部图像的像素点坐标。
10.根据权利要求7-9任一项所述的系统,其特征在于,所述全景摄像机基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像,统计该预设周期内各个子场景的人员密度,包括:
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员进入人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度;
或者,
针对每一子场景,基于在该预设周期内采集到的各帧全景图像中的人员的位置信息,统计该预设周期内该子场景的人员出现人次,作为在该预设周期内该子场景的人员密度。
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Families Citing this family (1)
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102902963A (zh) * | 2012-09-27 | 2013-01-30 | 无锡天授信息科技有限公司 | 一种基于人脸特征的固定场景运动目标检测系统及方法 |
CN103688292A (zh) * | 2011-06-07 | 2014-03-26 | 松下电器产业株式会社 | 图像显示装置和图像显示方法 |
CN103959802A (zh) * | 2012-08-10 | 2014-07-30 | 松下电器产业株式会社 | 影像提供方法、发送装置以及接收装置 |
CN104092988A (zh) * | 2014-07-10 | 2014-10-08 | 深圳市中控生物识别技术有限公司 | 一种公共场合客流管理方法、装置及系统 |
CN108010008A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-08 | 北京迈格威科技有限公司 | 目标的追踪方法、装置及电子设备 |
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---|---|---|---|---|
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN103959802A (zh) * | 2012-08-10 | 2014-07-30 | 松下电器产业株式会社 | 影像提供方法、发送装置以及接收装置 |
CN102902963A (zh) * | 2012-09-27 | 2013-01-30 | 无锡天授信息科技有限公司 | 一种基于人脸特征的固定场景运动目标检测系统及方法 |
CN104092988A (zh) * | 2014-07-10 | 2014-10-08 | 深圳市中控生物识别技术有限公司 | 一种公共场合客流管理方法、装置及系统 |
CN108010008A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-08 | 北京迈格威科技有限公司 | 目标的追踪方法、装置及电子设备 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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