CN112584036A - 云台控制方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种云台控制方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；识别所述视频数据中是否存在目标图像；当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。当拍摄视频中存在目标图像时，通过后台对目标图像进行追踪，实现了前端拍摄和后端追踪之间的相互配合，提高了用户拍摄体验。
Description
技术领域
本发明实施例涉及云台控制领域，尤其是一种云台控制方法方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
拍摄，是用摄影机、录像机把人、物的形象记录下来。不同的场景有不同的拍摄技巧，有夜景拍摄、雨景拍摄、建筑物拍摄、人像拍摄等，电影动态艺术拍摄同样是拍摄的一类，但都要遵循一定的原则。随着科技的进步，拍摄也变得越来越简单，越来越符合大众化。
随着科学技术的逐步进步，为方便用户进行图片或者视频拍摄，越来越多的拍摄辅助设备被发明出来，而手持云台便是其中一项。使用手持云台使用时，将手机或者摄像机架设在手持云台上，手持云台则通过自身的稳定系统，为手机或者摄像机提供一个稳定的拍摄环境。
本发明创造的发明人在研究中发现，当用户单独使用手持云台进行拍摄或者被拍摄人或物处于移动状态时，手持云台姿态无法进行调整，给用户拍摄造成了诸多的不变。
发明内容
本发明实施例提供一种能够根据拍摄内容进行姿态调整的云台控制方法、装置、计算机设备及存储介质。
为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种云台控制方法，包括：
在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；
识别所述视频数据中是否存在目标图像；
当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。
可选地，所述在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据包括：
获取待执行的第一用户指令，并根据所述第一用户指令启动所述目标应用程序；
根据所述目标应用程序的第一调用请求开启所述目标摄像头，并将所述目标摄像头拍摄的视频画面发送至屏幕进行显示；
对所述屏幕进行录屏生成所述视频数据。
可选地，所述识别所述视频数据中是否存在目标图像包括：
对所述视频数据进行抽帧处理，生成多张帧画面图像；
按抽帧次序依次对多张所述帧画面图像进行图像识别，查找所述目标图像。
可选地，所述控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像包括：
计算所述目标图像与所述屏幕预置的锚点之间的偏移数据量；
根据所述偏移数据量计算弥补所述偏移数据量的补偿数据量；
将所述补偿数据量发送至预连接的目标云台；
所述目标云台根据所述补偿数据量，调整所述转轴组进行转动。
可选地，所述在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据包括：
获取待执行的第二用户指令，并根据所述第二用户指令启动所述目标应用程序；
根据所述目标应用程序的第二调用请求启动预置的数据分发程序和所述目标摄像头；
所述数据分发程序读取所述目标摄像头拍摄的视频数据；
根据所述目标应用程序的第三调用请求，所述数据分发程序将所述视频数据分别发送至所述目标应用程序和预置的追踪应用程序，其中，所述追踪应用程序用于对所述目标图像进行追踪。
可选地，所述控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像之后，包括：
计算所述目标图像在屏幕显示区域中的视图比例；
根据所述视图比例调整所述目标摄像头的焦距，以维持所述目标图像在所述屏幕显示区域的视图比例趋于稳定。
可选地，所述识别所述视频数据中是否存在目标图像之后，包括：
当所述视频数据中存在所述目标图像时，将所述帧画面图像输入至预设的图像识别模型中，其中，所述图像识别模型包括第一通道和第二通道，所述第一通道用于提取所述目标图像偏移量特征，所述第二通道用于提取所述目标图像的视图比例特征；
获取所述图像识别模型输出的偏移数据量和视图比例。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种云台控制装置，包括：
采集模块，用于在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；
处理模块，用于识别所述视频数据中是否存在目标图像；
执行模块，用于当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。
可选地，所述云台控制装置还包括：
第一获取子模块，用于获取待执行的第一用户指令，并根据所述第一用户指令启动所述目标应用程序；
第一处理子模块，用于根据所述目标应用程序的第一调用请求开启所述目标摄像头，并将所述目标摄像头拍摄的视频画面发送至屏幕进行显示；
第一执行子模块，用于对所述屏幕进行录屏生成所述视频数据。
可选地，所述云台控制装置还包括：
第二处理子模块，用于对所述视频数据进行抽帧处理，生成多张帧画面图像；
第二执行子模块，用于按抽帧次序依次对多张所述帧画面图像进行图像识别，查找所述目标图像。
可选地，所述云台控制装置还包括：
第一计算子模块，用于计算所述目标图像与所述屏幕预置的锚点之间的偏移数据量；
第三处理子模块，用于根据所述偏移数据量计算弥补所述偏移数据量的补偿数据量；
第一发送子模块，用于将所述补偿数据量发送至预连接的目标云台；
第三执行子模块，用于所述目标云台根据所述补偿数据量，调整所述转轴组进行转动。
可选地，所述云台控制装置还包括：
第二获取子模块，用于获取待执行的第二用户指令，并根据所述第二用户指令启动所述目标应用程序；
第四处理子模块，用于根据所述目标应用程序的第二调用请求启动预置的数据分发程序和所述目标摄像头；
第一读取子模块，用于所述数据分发程序读取所述目标摄像头拍摄的视频数据；
第四执行子模块，用于根据所述目标应用程序的第三调用请求，所述数据分发程序将所述视频数据分别发送至所述目标应用程序和预置的追踪应用程序，其中，所述追踪应用程序用于对所述目标图像进行追踪。
可选地，所述云台控制装置还包括：
第二计算子模块，用于计算所述目标图像在屏幕显示区域中的视图比例；
第五执行子模块，用于根据所述视图比例调整所述目标摄像头的焦距，以维持所述目标图像在所述屏幕显示区域的视图比例趋于稳定。
可选地，所述云台控制装置还包括：
第五处理子模块，用于当所述视频数据中存在所述目标图像时，将所述帧画面图像输入至预设的图像识别模型中，其中，所述图像识别模型包括第一通道和第二通道，所述第一通道用于提取所述目标图像偏移量特征，所述第二通道用于提取所述目标图像的视图比例特征；
第三获取子模块，用于获取所述图像识别模型输出的偏移数据量和视图比例。
为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述云台控制方法的步骤。
为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述云台控制方法的步骤。
本发明实施例的有益效果是：在云台搭载手机、相机或者其他拍摄终端进行拍摄时，上述终端的摄像头被视频拍摄类软件占用的情况下，对摄像头拍摄的视频数据进行后台采集，然后判断拍摄视频中是否存在目标图像，当拍摄视频中存在目标图像时，通过后台对目标图像进行追踪，实现了前端拍摄和后端追踪之间的相互配合，提高了用户拍摄体验。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请一个具体实施例的云台控制方法的基本流程示意图；
图2为本申请一个具体实施例的通过录屏获取视频数据的流程示意图；
图3为本申请一具体实施例的目标图像识别的流程示意图；
图4为本申请一个具体实施例的云台姿态调整方法的流程示意图；
图5为本申请一个具体实施例的通过分发进行视频数据采集的流程示意图；
图6为本申请一个具体实施例的调节视图比例的流程示意图；
图7为本申请一个具体实施例的计算偏移数据量和视图比例的流程示意图；
图8为本申请一个实施例的云台控制装置基本结构原理示意图；
图9为本申请一个实施例的计算机设备的基本结构原理框图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语），具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS（Personal Communications Service，个人通信系统），其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA（Personal Digital Assistant，个人数字助理），其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS（Global Positioning System，全球定位系统）接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”可以是便携式、可运输、安装在交通工具（航空、海运和/或陆地）中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID（Mobile Internet Device，移动互联网设备）和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。
请参阅图1，图1为本实施例云台控制方法的基本流程示意图。如图1所示，一种云台控制方法，包括：
S1100、在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；
本实施方式中，主要应用的场景为：用户通过手机、平板电脑或者智能相机进行拍摄时，启动内置的视频拍摄应用程序，此时，由于内置的视频拍摄应用程序没有自带的追踪功能，因此，在其占用摄像头时，无法实现追踪拍摄的功能。
为了在该场景下实现视频的追踪拍摄功能，当用于进行视频拍摄的目标应用程序开启状态下，后台对目标应用程序调用的目标摄像头拍摄的视频数据进行采集。采集的方式包括以下方式：通过录屏的方式实现对拍摄数据的采集或者通过分发程序将目标摄像头拍摄的视频数据分发给跟踪程序。
目标应用程序安装在智能终端中，进行视频数据拍摄的应用软件。例如：短视频应用程序（不限于）：抖X、快X或者X瓜等；直播视频软件（不限于）：斗X、虎X或者X椒直播等直播类的应用程序。由于，智能终端的底层逻辑设计规则：一个硬件设备只能够被一个应用所占用，因此，当目标应用程序没有内置追踪工具或者功能时，无法实现追踪拍摄功能。本实施方式中，通过在智能终端中安装追踪应用程序，当目标应用程序被开启后，追踪应用程序也被联动开启或者被手动启动，追踪应用程序被启动后，在智能终端的后台进行运行，通过采集目标摄像头拍摄的视频数据获取追踪拍摄所需的视频数据源。
目标摄像头为目标应用程序调用的摄像头，能够是智能终端的前置摄像头、后置摄像头或者外设摄像头。在一些实施方式中，目标摄像头能够是智能终端中任意切换到的摄像头。
在一些实施方式中，视频数据的获取方式为：通过设置在智能终端上的外设摄像头获取，外设摄像头通过USB连接口、蓝牙、红外线或者WiFi与智能终端连接。外设摄像头与目标摄像头同步拍摄相同视界或者重叠视界内的视频和图像，因此，能够产生相同或者相似的视频数据。其中，目标摄像头拍摄的视频数据用于对目标应用程序进行直播或者短视频录制，而外设摄像头拍摄的视频数据则可以用于对目标物进行追踪。
S1200、识别所述视频数据中是否存在目标图像；
本实施方式中，在进行追踪拍摄之前，追踪应用程序需要确定被追踪的目标物是否出现在拍摄的视频数据中，因此，需要对目标物在视频数据中的目标图像进行检测。例如，目标物为人物时，目标图像为人脸图像。
在视频数据中对目标图像进行检测的方法包括：通过对视频数据进行抽帧处理后，在帧图像中进行目标图像识别的方法。例如，通过神经网络模型中的T-CNN（TamilCloud News Network，暂态混沌神经网络）对帧图像进行提取识别。
本实施方式中的目标图像识别方法不局限于上述所列举的方法，根据其实现的图像识别需求，现有技术中的图像识别技术都能够用于目标图像的识别。例如（不限于）：DeepFace（深度面部识别）软件、基于人物部件的多特征识别算法、基于人物特征点的识别算法、基于整幅人物图像的识别算法、基于模板的识别算法和利用神经网络进行识别的算法均可以用于进行目标图像的识别。
S1300、当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。
当判断出视频数据中存在目标图像时，智能终端对目标图像进行追踪。具体的追踪方法为：当检测出目标图像存在时，计算目标图像的中点位置，然后计算目标图像的中点位置与预设的原点位置之间的像素点距离和方向，最后根据相似点距离和方向进行反向补偿，就完成了目标图像的追踪。
在本实施方式中，由于，云台与智能终端之间是通过数据交互进行联动的，因此，当智能终端计算出进行追踪所需的补偿数据量后，将补偿数据量发送至云台，云台通过调节转轴进行相应的转动，就能够完成对目标图像的追踪。对目标图像的追踪，其主要的目的就是使被拍摄物始终位于目标摄像头拍摄视界的中心位置。但是本实施方式不局限于此，根据具体应用场景的不同，在一些实施方式中，跟踪的目的旨在于使被拍摄物出现在屏幕的指定区域，具体的实施方式为：用户在目标应用程序启动状态下，根据提示，在显示屏幕中选择显示目标图像的位置，将用户选定的位置作为原点，计算原点与目标图像之间的像素点距离和方向，再进行反向补偿，就能够使目标图像始终位于用户选定的位置处。
本实施方式中，云台能够为单轴云台、双轴云台或者三轴云台。在一些实施方式中，为实现更高精度和方位的追踪，云台还能够为四轴云台、五轴云台或者更多轴的云台。其中，单轴云台的转轴组包括一个可控转轴，双轴云台的转轴组包括两个可控转轴，以此类推，不同云台的转轴组包括的转轴不同，而转轴的数量则直接与云台的可拍摄角度直接相关。
本实施方式中，云台和智能终端之间可以通过（不限于）：蓝牙、红外线、WiFi或者数据线进行数据交互。在一些实施方式中，为增加云台与智能终端之间的信息交互效率，云台与终端建立两种通信连接，例如，同时建立蓝牙和红外线连接，当数据交互频繁时，将两种通信方式设置成单项通信，例如，将蓝牙通信设置为智能终端向云台的单项通信方式，将红外线设置为云台向智能终端的单项通讯方式，这样设置能够避免上下行数据的相互干扰，也能够更加快速的进行数据传输。
举例说明，当用户使用手机中的短视频应用程序抖X进行视频拍摄时，追踪应用程序通过后台获取目标摄像头的视频数据，进而实现了云台姿态调整，完成抖X拍摄追踪。
本实施方式中，在云台搭载手机、相机或者其他拍摄终端进行拍摄时，上述终端的摄像头被视频拍摄类软件占用的情况下，对摄像头拍摄的视频数据进行后台采集，然后判断拍摄视频中是否存在目标图像，当拍摄视频中存在目标图像时，通过后台对目标图像进行追踪，实现了前端拍摄和后端追踪之间的相互配合，提高了用户拍摄体验。
在一些实施方式中，由于，智能终端的底层逻辑设计规则：一个硬件设备只能够被一个应用所占用，因此，当目标应用程序没有内置追踪工具或者功能时，无法实现追踪拍摄功能。为解决上面这个技术问题，追踪应用程序需要通过录屏的方式对目标摄像头拍摄的视频数据进行采集。请参阅图2，图2为本实施例通过录屏获取视频数据的流程示意图。
如图2所示，S1100包括：
S1111、获取待执行的第一用户指令，并根据所述第一用户指令启动所述目标应用程序；
获取用户启动目标应用程序的第一用户指令，第一用户指令为用户点选指令、光标选择指令或者按键选择指令。智能终端接收到第一用户指令时，启动第一用户指令选定的目标应用程序。
S1112、根据所述目标应用程序的第一调用请求开启所述目标摄像头，并将所述目标摄像头拍摄的视频画面发送至屏幕进行显示；
当目标应用程序被启动后，直接进入视频拍摄或者在用户选择了目标应用程序中视频拍摄功能后进入视频拍摄。
当目标应用程序进入视频拍摄时，需要发送第一调用请求，第一调用请求用于调用目标摄像头，当目标摄像头被调用后，目标摄像头处于激活状态并开始拍摄，并将拍摄的视频数据发送至目标应用程序，目标应用程序再将视频数据通过显示屏幕进行显示。
S1113、对所述屏幕进行录屏生成所述视频数据。
当视频数据进行屏幕显示时，追踪应用程序通过调用智能终端的录屏功能，对屏幕的显示内容进行录屏。然后，根据录屏产生的视频数据对目标图像进行追踪。
本实施方式，通过对目标应用程序的显示内容进行录屏，巧妙的避开了智能终端底层逻辑的设定，实现了前端拍摄显示，后台视频数据采集的功能。
在一些实施方式中，在对目标图像进行识别时，需要通过抽帧的方式进行抽帧，然后，对帧画面图像进行图像识别。请参阅图3，图3为本实施例目标图像识别的流程示意图。
如图3所示，S1200包括：
S1211、对所述视频数据进行抽帧处理，生成多张帧画面图像；
对视频数据进行识别时，需要对视频数据进行抽帧处理，抽帧处理的方式包括（不限于）：连续抽帧和间隔抽帧，连续抽帧是讲选定时间段内的帧画面图像都进行提取生成多张连续的帧画面图像。间隔抽帧是指，设定抽帧的间隔时间2ms、50ms、1s或者更长的时间跨度，然后，根据设定的间隔时间，定频抽取多张非连续的帧画面图像。
本实施方式中的抽帧方式不局限于此，在一些实施方式中，通过一种动变化的方式进行抽帧，首先，通过间隔抽帧的方式获取帧画面图像，然后对帧画面图像进行画面色彩提取，并将相邻帧画面图像的图像色彩进行比对，当前后帧画面图像的色彩比对不一致时，则缩小抽帧的时间间隔，增加抽帧评率或者进行连续抽帧。而当连续多张帧画面图像的色彩比对都相同时，则增加间隔抽帧的时间，减小抽帧的频率。通过上述方法，能够提高目标图像的识别效率。
S1212、按抽帧次序依次对多张所述帧画面图像进行图像识别，查找所述目标图像。
将抽取的帧画面图像，按照抽帧的次序依次将其进行图像识别，查找帧画面图像中是否存在目标图像。若存在，则结束抽帧对目标图像进行追踪运算，若不存在，则继续进行抽帧，直至识别到目标图像为止。
本实施方式中的图像识别能够通过，神经网络模型中的T-CNN（Tamil Cloud NewsNetwork，暂态混沌神经网络）模型对帧图像进行提取识别。
本实施方式中的目标图像识别方法不局限于上述所列举的方法，根据其实现的图像识别需求，现有技术中的图像识别技术都能够用于目标图像的识别。例如（不限于）：DeepFace（深度面部识别）软件、基于人物部件的多特征识别算法、基于人物特征点的识别算法、基于整幅人物图像的识别算法、基于模板的识别算法和利用神经网络进行识别的算法均可以用于进行目标图像的识别。
在一些实施方式中，云台需要通过智能终端发送的补偿数据量进行姿态调整。请参阅图4，图4为本实施例云台姿态调整方法的流程示意图。
如图4所示，S1300包括：
S1311、计算所述目标图像与所述屏幕预置的锚点之间的偏移数据量；
当判断出视频数据中存在目标图像时，智能终端对目标图像进行追踪。具体的追踪方法为：当检测出目标图像存在时，计算目标图像的中点位置，然后计算目标图像的中点位置与预设的原点位置之间的像素点距离和方向。其中，锚点就是智能终端屏幕的中心点，而偏移数据量则是目标图像的中点位置与锚点之间的像素点距离或者坐标距离，以及目标图像的中点位置与锚点之间差值方向。
S1312、根据所述偏移数据量计算弥补所述偏移数据量的补偿数据量；
当计算得到偏移数据量后，根据偏移数据量计算补偿数据量，补偿数据量的具体计算方式则是对偏移数据量进行取反计算。
在一些实施方式，当被拍摄物进行快速移动时，由于，拍摄和处理数据之间的时间差，会导致追踪出现偏差。此时，追踪应用程序计算出按补偿数据量进行姿态调整后，目标图像中点位置与锚点之间的差值，然后将该差值添加至下一时刻的补偿数据量中进行累加，然后将累加后的数据量作为下一时刻的补偿数据量中，以此达到精准追踪快速移动物的追踪拍摄的目的。
S1313、将所述补偿数据量发送至预连接的目标云台；
移动终端将计算得到的补偿数据量发送至目标云中。目标云台和智能终端之间可以通过（不限于）：蓝牙、红外线、WiFi或者数据线进行补偿数据量交互。
S1314、所述目标云台根据所述补偿数据量，调整所述转轴组进行转动。
当目标云台接收到智能终端发送的补偿数据量后，将补偿数据量转化为转轴组的偏转角度，然后根据偏转角度对应旋转转轴组中的转轴，以此完成对智能终端拍摄姿态的调整，实现目标物追踪拍摄的目的。在一些实施方式中，将补偿数据量转化为转轴组偏转角的过程由智能终端完成，智能终端与目标云台连接时，获取目标云台的型号信息，分析应用通过目标云台的型号确定目标云台转轴组的参数及偏转角的计算模型，然后，将补偿数据量转化为目标云台转轴组的偏转角，并将偏转角信息发送至云台。通过该实施方式，能够有效降低对目标云台的运算能力要求，提高本实施方案的适用范围。
在一些实施方式中，对于智能终端的底层逻辑设计规则：一个硬件设备只能够被一个应用所占用的规避，通过分发程序实现。请参阅图5，图5为本实施例通过分发进行视频数据采集的流程示意图。
如图5所示，S1100包括：
S1121、获取待执行的第二用户指令，并根据所述第二用户指令启动所述目标应用程序；
获取用户启动目标应用程序的第二用户指令，第二用户指令为用户点选指令、光标选择指令或者按键选择指令。智能终端接收到第二用户指令时，启动第二用户指令选定的目标应用程序。
S1122、根据所述目标应用程序的第二调用请求启动预置的数据分发程序和所述目标摄像头；
当目标应用被启动后，向预设的分发程序发出第二调用请求，分发程序接收到第二调用请求，启动并在后台进行运行，同时，分发程序运行摄像头调用脚本，获得目标摄像头的控制权限。
S1123、所述数据分发程序读取所述目标摄像头拍摄的视频数据；
目标摄像头被分发程序唤醒和控制后，分发程序通过运行视频读取脚本，读取目标摄像头的视频数据。
S1124、根据所述目标应用程序的第三调用请求，所述数据分发程序将所述视频数据分别发送至所述目标应用程序和预置的追踪应用程序，其中，所述追踪应用程序用于对所述目标图像进行追踪。
当分发程序获取到目标摄像头的视频数据后，目标应用程序向目标摄像头发送第三调用请求，第三调用请求会被分发程序监听到，当第三调用请求被监听到后，分发程序会向目标应用程序和追踪应用程序同步发送视频数据。目标应用程序得到视频数据后进行显示和发送，而追踪应用程序则根据视频数据进行追踪。
本实施方式，通过分发程序，巧妙的避开了智能终端底层逻辑的设定，实现了前端拍摄显示，后台视频数据采集的功能。
在一些实施方式中，为保证追踪后拍摄视频的画面感，需要对目标摄像头进行调焦，以保证目标图像在视频画面中大小趋于稳定。请参阅图6，图6为本实施例调节视图比例的流程示意图。
如图6所示，S1300之后，包括：
S1410、计算所述目标图像在屏幕显示区域中的视图比例；
计算目标图像的面积，并将目标图像的面积和智能终端屏幕显示区域的面积进行比例运算，得到目标图像在在屏幕显示区域中的视图比例。
S1420、根据所述视图比例调整所述目标摄像头的焦距，以维持所述目标图像在所述屏幕显示区域的视图比例趋于稳定。
将计算得到的视图比例与预设的比例阈值进行比较，当视图比例大于或者小于比例阈值时，对目标摄像头的焦距进行调整。其中，智能终端中预置视图比例与比例阈值之间差值与焦距变化的运算模型，然后，将计算得到的视图比例与比例阈值之间差值输入至运算模型中就能够得到焦距变化值，最终，通过焦距变化值调节目标摄像头焦距，就完成了调焦动作。
根据视图比例对目标摄像头进行调焦，能够保证拍摄视频画面的稳定性，提高了拍摄效果。
在一些实施方式中，当需要对智能终端进行调焦，对云台进行姿态调整进行图像追踪时，通过一个双通道神经网络模型对偏移数据量和视图比例进行计算。请参阅图7，图7为本实施例计算偏移数据量和视图比例的流程示意图。
如图7所示，S1300包括：
S1321、当所述视频数据中存在所述目标图像时，将所述帧画面图像输入至预设的图像识别模型中，其中，所述图像识别模型包括第一通道和第二通道，所述第一通道用于提取所述目标图像偏移量特征，所述第二通道用于提取所述目标图像的视图比例特征；
本实施方式中，图像识别模型为双通道模型，包括第一通道、第二通道和连接在两个通道之后的全连接层。其中，第一通道和第二通道均由卷积层级联构成。在进行训练时，先通过标注有偏移数据量的训练集将第一通道训练至收敛，使第一通道能够提取帧画面图像中的目标图像偏移量特征，然后，通过标注有视图比例的训练集将第二通道训练至收敛，是第二通道具有提取帧画面图像中视图比例特征。最终，通过分类的方式分别计算出同一帧画面图像中目标图像的偏移数据量和视图比例。
S1322、获取所述图像识别模型输出的偏移数据量和视图比例。
读取图像识别模型输出的偏移数据量和视图比例，并将偏移数据量用于目标图像的画面追踪，而将试图比例用于对目标摄像头焦距调整。
通过双通道模型，提高了偏移数据量和视图比例的运算效率。
在一些实施方式中，部分短视频中具有拍摄拍摄相同视频的功能，即一个用户拍摄短视频上传后，其他用户能够根据用户分享的短视频中的素材进行同类型视频的拍摄。但是，由于部分短视频在拍摄过程中是进行了多次拍摄姿态的调整后，才达到了视频效果。其他用户在拍摄时，由于没办法获取拍摄姿态的调整数据，因此，即使使用了相同的素材也无法拍摄出相同的效果，为解决该技术问题。本实施方式中，通过预设的神经网络模型进行训练，使其具有对分享的短视频进行姿态路径体征提取的能力，当其他用户进行视频同拍时，获取素材视频的姿态变化信息，然后，在拍摄过程中进行相同姿态调整，使拍摄的视频效果更加同步。在一些实施方式中，当使用相同型号的云台进行拍摄时，短视频终端能够上传云台的姿态变化信息，该姿态变化信息在其他用户使用相同云台进行拍摄时能够被下载，进而实现了云台姿态快速复原。
进一步，本申请可以根据所述的云台控制方法实现为计算机程序，当其在计算机设备中运行后便能构造出本申请的一种云台控制装置。具体请参阅图8，图8为本实施例云台控制装置基本结构示意图。
如图8所示，一种云台控制装置，包括：采集模块2100、处理模块2200和执行模块2300。其中，采集模块2100用于在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；处理模块2200用于识别所述视频数据中是否存在目标图像；执行模块2300用于当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。
云台控制装置在云台搭载手机、相机或者其他拍摄终端进行拍摄时，上述终端的摄像头被视频拍摄类软件占用的情况下，对摄像头拍摄的视频数据进行后台采集，然后判断拍摄视频中是否存在目标图像，当拍摄视频中存在目标图像时，通过后台对目标图像进行追踪，实现了前端拍摄和后端追踪之间的相互配合，提高了用户拍摄体验。
在一些实施方式中，云台控制装置还包括：第一获取子模块、第一处理子模块和第一执行子模块。其中，第一获取子模块用于获取待执行的第一用户指令，并根据所述第一用户指令启动所述目标应用程序；第一处理子模块用于根据所述目标应用程序的第一调用请求开启所述目标摄像头，并将所述目标摄像头拍摄的视频画面发送至屏幕进行显示；第一执行子模块用于对所述屏幕进行录屏生成所述视频数据。
在一些实施方式中，云台控制装置还包括：第二处理子模块和第二执行子模块。其中，第二处理子模块用于对所述视频数据进行抽帧处理，生成多张帧画面图像；第二执行子模块用于按抽帧次序依次对多张所述帧画面图像进行图像识别，查找所述目标图像。
在一些实施方式中，云台控制装置还包括：第一计算子模块、第三处理子模块、第一发送子模块和第三执行子模块。其中，第一计算子模块用于计算所述目标图像与所述屏幕预置的锚点之间的偏移数据量；第三处理子模块用于根据所述偏移数据量计算弥补所述偏移数据量的补偿数据量；第一发送子模块用于将所述补偿数据量发送至预连接的目标云台；第三执行子模块用于所述目标云台根据所述补偿数据量，调整所述转轴组进行转动。
在一些实施方式中，云台控制装置还包括：第二获取子模块、第四处理子模块、第一读取子模块和第四执行子模块。其中，第二获取子模块用于获取待执行的第二用户指令，并根据所述第二用户指令启动所述目标应用程序；第四处理子模块用于根据所述目标应用程序的第二调用请求启动预置的数据分发程序和所述目标摄像头；第一读取子模块用于所述数据分发程序读取所述目标摄像头拍摄的视频数据；第四执行子模块用于根据所述目标应用程序的第三调用请求，所述数据分发程序将所述视频数据分别发送至所述目标应用程序和预置的追踪应用程序，其中，所述追踪应用程序用于对所述目标图像进行追踪。
在一些实施方式中，云台控制装置还包括：第二计算子模块和第五执行子模块。其中，第二计算子模块用于计算所述目标图像在屏幕显示区域中的视图比例；第五执行子模块用于根据所述视图比例调整所述目标摄像头的焦距，以维持所述目标图像在所述屏幕显示区域的视图比例趋于稳定。
在一些实施方式中，云台控制装置还包括：第五处理子模块和第三获取子模块。其中，第五处理子模块用于当所述视频数据中存在所述目标图像时，将所述帧画面图像输入至预设的图像识别模型中，其中，所述图像识别模型包括第一通道和第二通道，所述第一通道用于提取所述目标图像偏移量特征，所述第二通道用于提取所述目标图像的视图比例特征；第三获取子模块用于获取所述图像识别模型输出的偏移数据量和视图比例。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。
如图9所示，计算机设备的内部结构示意图。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种云台控制方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种云台控制方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本实施方式中处理器用于执行图8中采集模块2100、处理模块2200和执行模块2300的具体功能，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存储器存储有云台控制装置中执行所有子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。
计算机设备在云台搭载手机、相机或者其他拍摄终端进行拍摄时，上述终端的摄像头被视频拍摄类软件占用的情况下，对摄像头拍摄的视频数据进行后台采集，然后判断拍摄视频中是否存在目标图像，当拍摄视频中存在目标图像时，通过后台对目标图像进行追踪，实现了前端拍摄和后端追踪之间的相互配合，提高了用户拍摄体验。
本申请还提供一种非易失性存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述的云台控制方法所实现的计算机程序，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例云台控制方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）等非易失性存储介质，或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本技术领域技术人员可以理解，本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本申请中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种云台控制方法，其特征在于，包括：
在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；
识别所述视频数据中是否存在目标图像；
当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。
2.根据权利要求1所述的云台控制方法，其特征在于，所述在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据包括：
获取待执行的第一用户指令，并根据所述第一用户指令启动所述目标应用程序；
根据所述目标应用程序的第一调用请求开启所述目标摄像头，并将所述目标摄像头拍摄的视频画面发送至屏幕进行显示；
对所述屏幕进行录屏生成所述视频数据。
3.根据权利要求1所述的云台控制方法，其特征在于，所述识别所述视频数据中是否存在目标图像包括：
对所述视频数据进行抽帧处理，生成多张帧画面图像；
按抽帧次序依次对多张所述帧画面图像进行图像识别，查找所述目标图像。
4.根据权利要求1所述的云台控制方法，其特征在于，所述控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像包括：
计算所述目标图像与所述屏幕预置的锚点之间的偏移数据量；
根据所述偏移数据量计算弥补所述偏移数据量的补偿数据量；
将所述补偿数据量发送至预连接的目标云台；
所述目标云台根据所述补偿数据量，调整所述转轴组进行转动。
5.根据权利要求1所述的云台控制方法，其特征在于，所述在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据包括：
获取待执行的第二用户指令，并根据所述第二用户指令启动所述目标应用程序；
根据所述目标应用程序的第二调用请求启动预置的数据分发程序和所述目标摄像头；
所述数据分发程序读取所述目标摄像头拍摄的视频数据；
根据所述目标应用程序的第三调用请求，所述数据分发程序将所述视频数据分别发送至所述目标应用程序和预置的追踪应用程序，其中，所述追踪应用程序用于对所述目标图像进行追踪。
6.根据权利要求1所述的云台控制方法，其特征在于，所述控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像之后，包括：
计算所述目标图像在屏幕显示区域中的视图比例；
根据所述视图比例调整所述目标摄像头的焦距，以维持所述目标图像在所述屏幕显示区域的视图比例趋于稳定。
7.根据权利要求6所述的云台控制方法，其特征在于，所述识别所述视频数据中是否存在目标图像之后，包括：
当所述视频数据中存在所述目标图像时，将所述帧画面图像输入至预设的图像识别模型中，其中，所述图像识别模型包括第一通道和第二通道，所述第一通道用于提取所述目标图像偏移量特征，所述第二通道用于提取所述目标图像的视图比例特征；
获取所述图像识别模型输出的偏移数据量和视图比例。
8.一种云台控制装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于在预设的目标应用程序开启状态下，后台采集所述目标应用程序通过目标摄像头拍摄的视频数据；
处理模块，用于识别所述视频数据中是否存在目标图像；
执行模块，用于当所述视频数据中存在所述目标图像时，控制预设的转轴组转动追踪所述目标图像，以使所述目标图像始终位于所述目标摄像头的视界采集范围内。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述云台控制方法方法的步骤。
10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述云台控制方法方法的步骤。
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