CN113962338B - 一种rfid辅助多摄像头检测跟踪的室内监控方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控方法及系统，属于计算机视觉和安全监控领域，使用RFID阅读器和摄像头，通过RFID的位置和时间信息实现多摄像头的视频拼接，利用RFID的识别性来实现视觉的在线检测，利用RFID的信号强度实现视觉跟踪的遮挡感知与校正，可以实现任意时刻的视频检测与跟踪，根据RFID信息可以切换到任意时刻目标人员出现的摄像头下，大大减少了视频搜索时间。
Description
技术领域
本发明属于计算机视觉和安全监控领域，具体涉及一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控方法及系统。
背景技术
视觉监控是监控人员地点、行为和活动的主要方式。监控摄像头广泛应用于公共场所，特别是安全敏感区域，摄像头数量巨大。监控视频已经成为需要处理的最大的大数据。视觉定位无需额外辅助定位设备的部署，通过用户终端拍摄的室内场景图片，配合已建立的室内场景数据库，完成对用户位置的估计。由于图像包含丰富的场景信息，因此视觉室内定位还可以为用户提供更好的可视化定位、导航及AR等其他定位方式无法获取的服务。视觉识别的定位精度较高，小于1m，但是视觉检测只能检测出类别，无法区分具体的人的身份，如多目标跟踪不同目标之间的身份识别。同时在多摄像头跟踪时，目标在多摄像头之间移动，现有的方法进行摄像头的切换方式耗时长，效率低，且多依赖于后期手工切换方式。视觉目标跟踪在视频的第一帧给出目标的位置和边界框，然后估计之后每一帧的目标位置和边界大小。由于目标在视频中容易发生外观变化，诸如尺度变化、遮挡、光照变化、旋转等，因此现阶段还没有任何一种目标跟踪方法可以适应于所有的跟踪场景。在处理目标遮挡的问题上，现存的视觉目标跟踪方法缺乏一种能够有效检测遮挡的机制来判断目标遮挡的发生，进而避免跟踪模板的污染和算法计算复杂度的提高，实现对遮挡的处理和目标位置的重新确定。
发明内容
本发明的目的在于提出一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控方法及系统，使用RFID阅读器和标签以及商用摄像头，通过RFID的位置和时间信息实现多摄像头的视频拼接；利用RFID的识别性来实现视觉的在线检测；利用RFID的信号强度实现视觉跟踪的遮挡感知与校正。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：
一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控方法，包括以下步骤：
在室内布置摄像头和RFID阅读器，记录摄像头和RFID阅读器的位置信息，以及摄像头与RFID阅读器的对应关系，并对摄像头和RFID阅读器进行时间同步；
为进入室内的人员分发与其身份信息对应的RFID标签，将被检测目标人员的RFID标签作为目标标签，通过RFID阅读器检测目标标签信号，确定检测到目标标签的RFID阅读器；
根据检测到目标标签的RFID阅读器的位置信息，触发其对应的摄像头进行拍摄；当目标标签被另一摄像头对应的RFID阅读器检测到，则自动触发切换至该另一摄像头进行拍摄；
获取触发拍摄的摄像头在其触发拍摄的时间段下的视频信息，利用图像检测算法从所述视频信息中识别目标人员；
在对应摄像头下，利用滤波算法对识别出的目标人员进行跟踪，并利用波峰值、波形振荡程度和视觉距离矩阵判断目标人员是否被遮挡；
当目标人员被遮挡时，利用RFID的位置信息和信号强度来对目标人员的运动方向进行校正，最终输出目标信息的身份信息、位置信息和轨迹路线。
进一步地，视觉距离矩阵是指摄像头拍摄的图像二维坐标和室内三维空间坐标的转换关系矩阵。
进一步地，图像检测算法选用hog+svm算法。
进一步地，滤波算法选用ECO算法。
进一步地，一个摄像头对应多个RFID阅读器。
进一步地，当目标人员被遮挡时，如果在遮挡的周围有位于四个方向上的四个RFID阅读器，则根据该四个RFID阅读器构建二维坐标，一个维度上的两个RFID阅读器分别表示正向和负向，当正向上的RFID阅读器信号增强且负向上的RFID阅读器信号减弱时，则将目标人员的位置信息在此维度上的坐标值正向增大，反之则负向增大，并将滤波算法的搜索区域放到信号强度值最大的方向上。
进一步地，根据触发摄像头拍摄的时间信息，自动按照时间先后顺序将触发拍摄的视频片段进行拼接，得到针对目标人员的完整的视频信息。
一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控系统，包括摄像头、RFID阅读器和后台服务器；其中，RFID阅读器和摄像头布置在室内，二者布置的位置信息以及二者之间的对应关系都记录在后台服务器上；RFID阅读器用于检测目标标签的信号强度，该目标标签是指被检测目标人员的RFID标签；摄像头用于拍摄视频信息，以及跟踪拍摄目标人员的视频信息；后台服务器用于根据RFID阅读器检测到目标标签的强度信息，触发摄像头进行拍摄，并利用图像检测算法从拍摄的视频信息中识别目标人员，以及利用滤波算法通过控制摄像头对识别出的目标人员进行跟踪，并利用波峰值、波形振荡程度和视觉距离矩阵判断目标人员是否被遮挡；当目标人员被遮挡时，利用RFID的位置信息和信号强度来对目标人员的运动方向进行校正，最终输出目标信息的身份信息、位置信息和轨迹路线。
进一步地，所述后台服务器为NTP服务器。
本发明在相机标定、多传感器时间同步之后，通过RFID的位置和时间信息实现多摄像头的视频拼接，实现跨摄像头跟踪；利用RFID的识别性来实现视觉目标的在线检测；根据相关滤波算法进行视觉跟踪，根据波峰波谷以及振荡程度来判断遮挡；利用RFID的信号强度实现视觉跟踪的遮挡校正。本发明中RFID阅读器接收目标标签的信号及信号强度，每一个RFID阅读器都有固定的位置与接收信号强度的时间信息，RFID阅读器区域范围布置相应的摄像头，目标人员走到RFID阅读器下，同时切换到RFID阅读器对应的摄像头下，因此可以进行在线的多摄像头跟踪。利用RFID的识别性，可以得到对应RFID阅读器区域和摄像头范围下目标的身份信息，可以进行目标人员的在线检测。视频目标跟踪容易受到室内柱子、行人等的长短期遮挡出现跟丢的情况，通过相关滤波算法的波峰波谷以及振荡程度等值可以实现目标是否受到遮挡的判断。在判断目标受到遮挡的时候，根据RFID阅读器的回溯路线，利用RFID信号强度进行校正，将目标校正到正确的位置和路线上
本发明的有益效果是：视觉目标检测不启动人脸检测功能，保护个人隐私；通过RFID阅读器的位置和时间信息实现多摄像头的视频拼接；利用RFID的识别性来实现视觉的在线检测；利用RFID的信号强度实现视觉跟踪的遮挡感知与校正；可以实现任意时刻的视频检测与跟踪，根据RFID信息可以切换到任意时刻目标人员出现的摄像头下，大大减少了视频搜索时间。
附图说明
图1为本发明实施例的功能控制流程图
图2为本发明实施例的多摄像头切换流程图
图3为本发明实施例的视觉目标检测和跟踪示意图
具体实施方式
为使本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图作详细说明如下。
RFID阅读器的射频识别具有数据通信功能，能够提供标签ID的编码而标记对象，同时其信号强度随着接入点距离的变化而变化，距离近则强度大，反之强度小。因此可以利用RFID的信号强度和ID识别能力辅助多摄像头下的视频检测与跟踪。本发明正是通过使用RFID的信号强度特征和ID识别特征来辅助视频进行目标检测与跟踪，实现多摄像头下目标在线检测与跟踪，实现目标的在线检测与识别，实现复杂环境下目标跟踪的遮挡感知与校正。如上所述，为了实现上述功能，涉及到RFID与摄像头的时间同步和空间同步、RFID信号处理、视觉目标检测和跟踪、视觉跟踪遮挡判定、RFID校正视觉跟踪遮挡问题等相关内容。
图1是本发明方法的工作流程图，主要分为如下四个阶段：
第一阶段为摄像头切换阶段，利用RFID阅读器位置信息和时间信息切换到对应的摄像头下，同时可引导视觉进行目标检测大大减少目标检测搜索的范围。
第二阶段为目标检测和跟踪阶段，在相机标定、时间同步之后利用图像检测算法，该算法包括但不限于hog+svm，进行运动目标的检测。利用相关滤波算法如ECO算法进行跟踪得到对应RFID阅读器的坐标信息，结合时间信息得到其速度等信息。
第三阶段利用相关滤波峰值、波形震荡程度和RFID和视觉的距离矩阵判断是否遮挡。依据相关滤波的特点，滤波器最高点的值即峰值，一般来说这个值越大说明跟踪的结果越好，但也有例外，在目标人员被几乎完全遮挡的时候最高响应值是0.94，这个值是高于整个视频最高响应值的均值的，如果只用这一个判据进行了模型的更新，就会让模型漂移到遮挡物体上，最后丢失了目标。但响应图在被遮挡时振荡剧烈，可以通过振荡程度来避免错误更新的。
第四阶段利用RFID阅读器的位置信息和信号强度来进行遮挡的校正，如在遮挡的地方有四个方向的RFID阅读器，可以根据四个RFID阅读器构建二维坐标，一个维度上的两个RFID阅读器表示正向和负向，当正向RFID阅读器信号增强负向阅读器信号减弱时，则位置信息在此维度上坐标值正向增大。反之，负向增大。将相关滤波器的搜索区域放到信号强度值最大的方向。
结合图2，对本发明的多摄像头跟踪进行详细的描述。
首先将RFID阅读器的编号，坐标位置，摄像头的标号，位置信息存储在后台服务器中的数据库中。RFID阅读器接收目标标签的信息，根据RFID阅读器布置的拓扑信息，判断目标标签出现在哪个RFID阅读器范围内，将该时间信息和位置信息发送到后台服务器；后台服务器根据RFID阅读器的位置信息和时间信息，得到对应的摄像头信息，在该摄像头下，提取相应时间下的视频信息；当目标在多摄像头下移动时，依据上述方法可提取到不同时间下的不同视频片段，将视频片段按照时间先后顺序进行拼接，得到完整的目标人员的运动视频信息。
结合图3，视觉目标检测和跟踪的实现流程如下：
摄像头启动拍摄，得到目标的第一帧即感兴趣区域，利用hog+svm进行行人的检测，使用ECO算法在图像中预测与目标上一帧位置有关的区域，对目标区域提取特征，经过快速傅立叶变换等一系列变换之后在结果中取得最大响应值的区域即为目标人员出现的位置。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，本领域的普通技术人员可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，本发明的保护范围以权利要求所述为准。
Claims (8)
1.一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
在室内布置摄像头和RFID阅读器，记录摄像头和RFID阅读器的位置信息，以及摄像头与RFID阅读器的对应关系，并对摄像头和RFID阅读器进行时间同步；
为进入室内的人员分发与其身份信息对应的RFID标签，将被检测目标人员的RFID标签作为目标标签，通过RFID阅读器检测目标标签信号，确定检测到目标标签的RFID阅读器；
根据检测到目标标签的RFID阅读器的位置信息，触发其对应的摄像头进行拍摄；当目标标签被另一摄像头对应的RFID阅读器检测到，则自动触发切换至该另一摄像头进行拍摄；
获取触发拍摄的摄像头在其触发拍摄的时间段下的视频信息，利用图像检测算法从所述视频信息中识别目标人员；
在对应摄像头下，利用滤波算法对识别出的目标人员进行跟踪，并利用波峰值、波形振荡程度和视觉距离矩阵判断目标人员是否被遮挡；
当目标人员被遮挡时，利用RFID的位置信息和信号强度来对目标人员的运动方向进行校正，即当目标人员被遮挡时，如果在遮挡的周围有位于四个方向上的四个RFID阅读器，则根据该四个RFID阅读器构建二维坐标，一个维度上的两个RFID阅读器分别表示正向和负向，当正向上的RFID阅读器信号增强且负向上的RFID阅读器信号减弱时，则将目标人员的位置信息在此维度上的坐标值正向增大，反之则负向增大，并将滤波算法的搜索区域放到信号强度值最大的方向上；最终输出目标信息的身份信息、位置信息和轨迹路线。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，视觉距离矩阵是指摄像头拍摄的图像二维坐标和室内三维空间坐标的转换关系矩阵。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，图像检测算法选用hog+svm算法。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，滤波算法选用ECO算法。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，一个摄像头对应多个RFID阅读器。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据触发摄像头拍摄的时间信息，自动按照时间先后顺序将触发拍摄的视频片段进行拼接，得到针对目标人员的完整的视频信息。
7.一种RFID辅助多摄像头检测跟踪的室内监控系统，用于实现权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，包括摄像头、RFID阅读器和后台服务器；其中，RFID阅读器和摄像头布置在室内，二者布置的位置信息以及二者之间的对应关系都记录在后台服务器上；RFID阅读器用于检测目标标签的信号强度，该目标标签是指被检测目标人员的RFID标签；摄像头用于拍摄视频信息，以及跟踪拍摄目标人员的视频信息；后台服务器用于根据RFID阅读器检测到目标标签的强度信息，触发摄像头进行拍摄，并利用图像检测算法从拍摄的视频信息中识别目标人员，以及利用滤波算法通过控制摄像头对识别出的目标人员进行跟踪，并利用波峰值、波形振荡程度和视觉距离矩阵判断目标人员是否被遮挡；当目标人员被遮挡时，利用RFID的位置信息和信号强度来对目标人员的运动方向进行校正，最终输出目标信息的身份信息、位置信息和轨迹路线。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述后台服务器为NTP服务器。
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