CN114283119A - 一种耐辐照摄像机控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种耐辐照摄像机控制系统，属于摄像机技术领域。本发明包括摄像机图像动态捕捉模块、摄像机控制模块、监测物体位置判断模块、摄像机自动校正模块和摄像机驱动模块；所述摄像机图像动态捕捉模块用于对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并对捕捉图像进行灰度处理和图像匹配，并将图像匹配结果和捕捉的动态图像传输至摄像机控制模块和摄像机驱动模块；所述摄像机控制模块用于对摄像机图像动态捕捉模块传输的图像成功匹配结果和捕捉的动态图像进行接收，根据接收内容构建预测模型对监测物体的运动轨迹进行预测，基于预测结果对摄像头的旋转角度和对焦距离自动调整，并将调整结果传输至监测物体位置判断模块。

Description

一种耐辐照摄像机控制系统

技术领域

本发明涉及摄像机技术领域，具体为一种耐辐照摄像机控制系统。

背景技术

耐辐照摄像机是一种基于工业自动化，结合工程应用研发的一款智能监控装置，辐照环境作业中通常使用机器人代替人工作业，但此过程中无法对机器人的位置、状态及周边环境进行观察，耐辐照摄像机在具备图像采集功能的前提下，同时具有较强的耐辐射能力，因此广泛适用于辐照环境作业中。

现有的耐辐照摄像机控制系统在对移动物体进行监测时，无法对监测物体进行识别，使得耐辐照摄像机对与监测物体类似的运动物体进行监测，增加了耐辐照摄像机的工作时间，无法保证监测物体正常工作，以及现有的耐辐照摄像机控制系统无法对摄像机工作时的焦距和角度自动进行调整、无法实现摄像机对监测物体的自动捕捉，使得摄像机的照射范围窄，需要设置多个摄像机共同完成一项操作，浪费资源，以及现有的耐辐照摄像机控制系统在控制摄像机自动校正时存在误差，导致下次调整的摄像机镜头角度不满足实际情况，且容易出现监测物体未捕捉的情况，降低了耐辐照摄像机控制系统的使用效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种耐辐照摄像机控制系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括摄像机图像动态捕捉模块、摄像机控制模块、监测物体位置判断模块、摄像机自动校正模块和摄像机驱动模块；

所述摄像机图像动态捕捉模块用于对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并对捕捉图像进行灰度处理和图像匹配，并将图像匹配结果和捕捉的动态图像传输至摄像机控制模块和摄像机驱动模块；

所述摄像机控制模块用于对摄像机图像动态捕捉模块传输的图像成功匹配结果和捕捉的动态图像进行接收，根据接收内容构建预测模型对监测物体的运动轨迹进行预测，基于预测结果对摄像头的旋转角度和对焦距离自动调整，并将调整结果传输至监测物体位置判断模块；

所述监测物体位置判断模块用于对摄像机控制模块传输的摄像头调整结果进行接收，根据摄像头调整结果向摄像机自动校正模块发送摄像头校正信息；

所述摄像机自动校正模块用于对监测物体位置判断模块发送的校正信息进行接收，根据校正信息对摄像头进行校正，并将校正完成信息传输至摄像机驱动模块；

所述摄像机驱动模块用于对摄像机自动校正模块传输的校正完成信息和摄像机图像动态捕捉模块传输的图像不匹配信息进行接收，并根据接收内容控制摄像机停止照射任务。

进一步的，所述摄像机图像动态捕捉模块包括动态图像捕捉单元、图像灰度处理单元、捕捉图像匹配单元和捕捉图像分析单元；

所述动态图像捕捉单元对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并将捕捉的动态图像传输至图像灰度处理单元；

所述图像灰度处理单元对动态图像捕捉单元传输的图像进行接收，对接收的图像进行灰度处理，并将处理后的图像传输至捕捉图像匹配单元；

所述捕捉图像匹配单元对图像灰度处理单元传输的图像进行接收，并对动态图像上某一点处于不同时刻的光流速率进行计算，将计算结果与设定阈值进行比较，根据比较结果判断该点属于静点或动点，对判断属于动点的点进行描述，将描述后的图像与监测物体标准图像进行匹配，并将匹配结果传输至捕捉图像分析单元，动点表示监测物体上的点，静点表示背景点；

所述捕捉图像分析单元对捕捉图像匹配单元传输的图像匹配结果进行接收，基于匹配结果对采集的监测物体图像进行分析，当两者图像相同时，则将分析结果和描述监测物体的图像传输至摄像机控制模块，若两者图像不相同，则将分析结果传输至摄像机驱动模块。

进一步的，所述捕捉图像匹配单元对动态图像上某一点处于不同时刻的光流速率进行计算的具体方法为：

步骤一：以经灰度处理后的图像上任一固定点为坐标原点构建坐标系；

步骤二：设坐标系上某一点的坐标为(x，y)，则该点在t时刻的灰度值为E(x，y，t)，设在t+dt时刻该点运动坐标为(x+dt，y+dt)，此时该点的灰度E(x+dt，y+dt，t+dt)；

步骤三：当dt趋于0时，可认为E(x，y，t)＝E(x+dt，y+dt，t+dt)；

步骤四：基于泰勒公式对步骤三中的方程进行简化，得到

其中

表示x关于t的求导，

表示y关于t的求导；

步骤五：基于步骤四中的方程求解该点的光流速率V,则光流速率V的计算公式为：

其中，

表示E在X轴方向上的偏导数，

表示E在Y轴方向上的偏导数，

表示对该点的亮度梯度方向的速率进行计算，由于设定的阈G值为正数，所以对

的绝对值进行求解，避免出现判断误差；

步骤六：设定一个阈值G，当坐标系中某一点的光流速率大于阈值时，则认为该点属于动点，反之则为静点；

步骤七：对坐标系上的每一点重复步骤二至步骤六，对属于动点上的点进行描述。

进一步的，所述摄像机控制模块包括监测物体轨迹描述单元、距离计算单元、角度计算单元、监测物体轨迹预测单元和自动对焦单元；

所述监测物体轨迹描述单元对捕捉图像分析单元传输的描述监测物体的图像进行接收，根据接收图像对监测物体的运动轨迹进行描述，并将描述的监测物体轨迹传输至距离计算单元和角度计算单元；

所述距离计算单元对监测物体轨迹描述单元传输的监测物体轨迹进行接收，根据不同时刻监测物体处于不同位置构建距离计算预测模型，根据构建的距离计算模型对摄像头与监测物体之间的距离进行计算，并将计算结果和距离计算预测模型传输至监测物体轨迹预测单元；

所述角度计算单元对监测物体轨迹描述单元传输的监测物体轨迹进行接收，根据构建的角度计算预测模型对监测物体处于不同轨迹点时与摄像机之间的角度进行计算，并将计算结果和角度计算预测模型传输至监测物体轨迹预测单元；

所述监测物体轨迹预测单元对距离计算单元和角度计算单元传输的信息进行接收，根据距离计算单元的计算结果数值变化对监测物体面向摄像头所在位置运动或背离摄像头所在位置运动进行判断，根据角度计算单元的计算结果数值变化对监测位置的运动方向进行判断，基于上述判断结果对监测物体的运动轨迹进行预测，根据预测结果对摄像头的照射角度进行调整，并将预测的监测物体运动轨迹传输至自动对焦单元和监测物体位置判断模块；

所述自动对焦单元对监测物体轨迹预测单元传输的预测的监测物体运动轨迹进行接收，根据预测的监测物体与摄像头之间角度和距离对摄像头的焦距和角度进行调整，当预测到监测物体与摄像头之间的距离大于50m时，距离计算单元将距离信息传输至摄像机自动校正模块控制摄像机自动校正，当预测到监测物体与摄像头之间的距离小于等于50m时，自动对焦单元根据预测的距离自动对焦，监测物体与摄像头之间的距离大于50m表示摄像机焦距数值大于12mm。

进一步的，所述距离计算单元根据不同时刻监测物体处于不同位置构建距离计算预测模型的具体方法为：

Step1：根据步骤一中构建的坐标系，对图像上与摄像头焦点处于同一直线上的点A和监测物体上某一固定点B之间的距离进行计算，具体的计算公式为：

其中，x₁表示B点的横坐标，x₂表示A点的横坐标，y₁表示B点的纵坐标，y₂表示A点的纵坐标，L_AB表示A、B两点之间的距离；

Step2：以A点、B点和摄像机镜头焦点O三点构建三角形，得知三角形的一条边长L_AB和A点所在位置角的度数为

由于A、B两点处于同一平面上，且A点为图像上与摄像头焦点处于同一直线上的点，即摄像头焦点垂直映射到坐标系上的点，所以A点所在位置角的度数为

Step3：在初始状态下通过红外线对B、O两点之间的距离L′_BO进行检测，则初始状态下A、O两点之间的距离

初始状态指动态图像捕捉单元捕捉到的第一张图像；

Step4：基于Step2中的数据对固定点B和固定点O两点之间的距离进行预测，具体的距离计算预测模型L_BO为：

其中，V表示光流速率，Vt表示监测物体上某一移动点经过t时刻行走的路程，

表示经过t时刻A、O两点之间的距离，当计算得到的L_AB值逐渐变大时，则表示监测物体面向摄像头所在位置运动，此时

当计算得到的L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体背离摄像头所在位置运动，此时

进一步的，所述角度计算单元构建角度计算预测模型的具体方法为：

(1)：根据Step2中的数据设O点所在位置角的度数为β；

(2)：结合Step4中构建的距离计算预测模型L_BO对β进行预测，具体的角度计算预测模型G_β为：

其中，L_AB表示固定点A和固定点B两点之间的距离，L_BO表示预测的固定点B与摄像机焦点O两点之间的距离，当β逐渐变大，且L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体沿同一方向向摄像机照射范围外运动，当β由小变大，且L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体沿相反方向向摄像机照射范围外运动，当β逐渐变小，且L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体沿同一方向向摄像机照射范围外运动，当β由小变大，且L_AB值逐渐变大时，则表示监测物体沿相反方向向摄像机照射范围外运动。

进一步的，所述监测物体位置判断模块对监测物体轨迹预测单元传输的监测物体运动轨迹进行接收，当摄像头根据距离计算单元和角度计算单元预测到的数据旋转至最大角度，且预测到监测物体即将运动出摄像头照射范围外时，发出摄像头校正信息，并将校正信息传输至摄像机自动校正模块。

进一步的，所述摄像机自动校正模块包括摄像机自动校正单元、校正偏差计算单元和误差判断单元；

所述摄像机自动校正单元对监测物体位置判断模块传输的校正信息和距离计算单元传输的距离信息进行接收，根据接收信息对摄像头自动校正，将校正后的摄像头焦点映射到初始状态下构建的坐标系中，并将表示该状态下摄像头焦点O′的坐标传输至校正偏差计算单元；

所述校正偏差计算单元对摄像机自动校正单元传输的O′点的坐标进行接收，根据O′点坐标和角度计算预测模型G_β对摄像机的校正偏转误差Q进行计算，并将校正偏转误差Q传输至误差判断单元；

所述误差判断单元对校正偏差计算单元传输的校正误差进行接收，当Q＝0时，将校正完成信息传输至摄像机驱动模块(S5)，当Q≠0时，将校正误差数据传输至摄像机自动校正单元进行二次校正。

进一步的，所述校正偏差计算单元中对摄像机的校正偏转误差Q进行计算的具体方法为：

①：设O′点的坐标为(x₃，y₃)，则

L_BO＝L′_BO；

②：根据角度计算预测模型G_β对校正偏转误差Q进行计算，则：

其中，当Q＝0时，表示摄像头校正无偏差，当Q≠0时，表示摄像头校正存在偏差。

进一步的，摄像机驱动模块对误差判断单元传输的校正完成信息和捕捉图像分析单元传输的图像不匹配信息进行接收，并根据接收内容控制摄像机停止照射任务。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明通过对耐辐照摄像机采集的图像进行灰度处理，对灰度处理后图像上处于不同时刻的某一点的光流速率进行计算，将计算出的光流速率值与设定的阈值进行比较，根据比较结果对该点属于动点或静点进行判断，将动点描述的监测物体图像与监测物体标准图像进行匹配，根据匹配结果控制耐辐照摄像机启动或关闭，避免耐辐照摄像机对与监测物体类似的运动物体进行监测，进一步减少了耐辐照摄像机的工作时间，有效保证监测物体正常工作。

2.本发明通过构建的距离计算预测模型和角度计算预测模型对摄像头焦点与监测物体上某一固定点之间的距离和角度进行计算、预测，并根据预测结果对耐辐照摄像头的角度和焦距自动进行调整，实现摄像机对监测物体的自动捕捉，进一步增加摄像机的照射范围，无需设置多个摄像机共同完成一项操作，节约资源、成本。

3.本发明通过对耐辐照摄像机的校正偏转误差进行计算，根据计算结果判断是否对耐辐照摄像机进行二次校正，避免下次耐辐照摄像机在调整角度前仍存在校正误差，保证下次摄像头镜头调整角度满足实际情况，避免出现监测物体未捕捉的情况，进一步提高了耐辐照摄像机控制系统的使用效果。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种耐辐照摄像机控制系统的工作流程结构示意图；

图2是本发明一种耐辐照摄像机控制系统的摄像机图像动态捕捉模块工作原理结构示意图；

图3是本发明一种耐辐照摄像机控制系统的摄像机控制模块工作原理结构示意图；

图4是本发明一种耐辐照摄像机控制系统的摄像机自动校正模块工作原理结构示意图。

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。

请参阅图1-4，本发明提供技术方案：包括摄像机图像动态捕捉模块S1、摄像机控制模块S2、监测物体位置判断模块S3、摄像机自动校正模块S4和摄像机驱动模块S5；

摄像机图像动态捕捉模块S1用于对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并对捕捉图像进行灰度处理和图像匹配，并将图像匹配结果和捕捉的动态图像传输至摄像机控制模块S2和摄像机驱动模块S5；摄像机图像动态捕捉模块S1包括动态图像捕捉单元S11、图像灰度处理单元S12、捕捉图像匹配单元S13和捕捉图像分析单元S14；动态图像捕捉单元S11对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并将捕捉的动态图像传输至图像灰度处理单元S12；图像灰度处理单元S12对动态图像捕捉单元S11传输的图像进行接收，对接收的图像进行灰度处理，并将处理后的图像传输至捕捉图像匹配单元S13；捕捉图像匹配单元S13对图像灰度处理单元S12传输的图像进行接收，并对动态图像上某一点处于不同时刻的光流速率进行计算，将计算结果与设定阈值进行比较，根据比较结果判断该点属于静点或动点，对判断属于动点的点进行描述，将描述后的图像与监测物体标准图像进行匹配，并将匹配结果传输至捕捉图像分析单元S14，动点表示监测物体上的点，静点表示背景点；捕捉图像匹配单元S13对动态图像上某一点处于不同时刻的光流速率进行计算的具体方法为：

步骤一：以经灰度处理后的图像上任一固定点为坐标原点构建坐标系；

步骤二：设坐标系上某一点的坐标为(x，y)，则该点在t时刻的灰度值为E(x，y，t)，设在t+dt时刻该点运动坐标为(x+dt，y+dt)，此时该点的灰度E(x+dt，y+dt，t+dt)；

步骤三：当dt趋于0时，可认为E(x，y，t)＝E(x+dt，y+dt，t+dt)，当dt趋于0时，可近似认为两点表示同一点，进而构建光流约束方程；

步骤四：基于泰勒公式对步骤三中的方程进行简化，得到

其中

表示x关于t的求导，

表示y关于t的求导，

表示需要求解的量，由于通常情况下认为动点存在光流，而静点不存在光流，因此只需要对

进行求解即可，无需考虑对

和

的求解；

步骤五：基于步骤四中的方程求解该点的光流速率V,则光流速率V的计算公式为：

其中，

表示E在X轴方向上的偏导数，

表示E在Y轴方向上的偏导数，

表示对该点的亮度梯度方向的速率进行计算，由于无需对

和

进行求解，则通过

表示该点的光流速率，由于设定的阈值G为正数，所以对

的绝对值进行求解，避免出现判断误差；

步骤六：设定一个阈值G，当坐标系中某一点的光流速率大于阈值时，表示该点相对处于运动状态，则认为该点属于动点，反之则为静点；

步骤七：对坐标系上的每一点重复步骤二至步骤六，对属于动点上的点进行描述；

捕捉图像分析单元S14对捕捉图像匹配单元S13传输的图像匹配结果进行接收，基于匹配结果对采集的监测物体图像进行分析，当两者图像相同时，则将分析结果和描述监测物体的图像传输至摄像机控制模块S2，若两者图像不相同，则将分析结果传输至摄像机驱动模块S5。

摄像机控制模块S2用于对摄像机图像动态捕捉模块S1传输的图像成功匹配结果和捕捉的动态图像进行接收，根据接收内容构建预测模型对监测物体的运动轨迹进行预测，基于预测结果对摄像头的旋转角度和对焦距离自动调整，并将调整结果传输至监测物体位置判断模块S3；摄像机控制模块S2包括监测物体轨迹描述单元S21、距离计算单元S22、角度计算单元S23、监测物体轨迹预测单元S24和自动对焦单元S25；监测物体轨迹描述单元S21对捕捉图像分析单元S14传输的描述监测物体的图像进行接收，根据接收图像对监测物体的运动轨迹进行描述，并将描述的监测物体轨迹传输至距离计算单元S22和角度计算单元S23；

距离计算单元S22对监测物体轨迹描述单元S21传输的监测物体轨迹进行接收，根据不同时刻监测物体处于不同位置构建距离计算预测模型，根据构建的距离计算模型对摄像头与监测物体之间的距离进行计算，并将计算结果和距离计算预测模型传输至监测物体轨迹预测单元S24；距离计算单元S22根据不同时刻监测物体处于不同位置构建距离计算预测模型的具体方法为：

Step1：根据步骤一中构建的坐标系，对图像上与摄像头焦点处于同一直线上的点A和监测物体上某一固定点B之间的距离进行计算，具体的计算公式为：

其中，x₁表示B点的横坐标，x₂表示A点的横坐标，y₁表示B点的纵坐标，y₂表示A点的纵坐标，L_AB表示A、B两点之间的距离，

表示两点间的距离公式，通过对A、B两点之间的距离进行求解，便于根据A点、B点和摄像机镜头焦点O三点构建三角形时对A、O两点之间的距离进行求解；

Step2：以A点、B点和摄像机镜头焦点O三点构建三角形，得知三角形的一条边长L_AB和A点所在位置角的度数为

由于A、B两点处于同一平面上，且A点为图像上与摄像头焦点处于同一直线上的点，即摄像头焦点垂直映射到坐标系上的点，所以A点所在位置角的度数为

Step3：在初始状态下通过红外线对B、O两点之间的距离L′_BO进行检测，则初始状态下A、O两点之间的距离

初始状态指动态图像捕捉单元S11捕捉到的第一张图像，通过对B、O两点之间的初始距离进行检测，进而对A、O两点之间的初始距离进行计算，

表示通过直角三角形勾股定理构建的等式方程；

Step4：基于Step2中的数据对固定点B和固定点O两点之间的距离进行预测，具体的距离计算预测模型L_BO为：

其中，V表示光流速率，Vt表示监测物体上某一移动点经过t时刻行走的路程，通过对该点经过t时刻行走的路程进行求解，进而对A、O两点在t时刻的距离进行计算，

表示经过t时刻A、O两点之间的距离，

表示通过直角三角形勾股定理构建的等式方程，通过该等式方程对t时刻B、O两点之间的距离进行预测，当计算得到的L_AB值逐渐变大时，则表示监测物体面向摄像头所在位置运动，此时

当计算得到的L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体背离摄像头所在位置运动，此时

角度计算单元S23对监测物体轨迹描述单元S21传输的监测物体轨迹进行接收，根据构建的角度计算预测模型对监测物体处于不同轨迹点时与摄像机之间的角度进行计算，并将计算结果和角度计算预测模型传输至监测物体轨迹预测单元S24；角度计算单元S23构建角度计算预测模型的具体方法为：

(1)：根据Step2中的数据设O点所在位置角的度数为β；

(2)：结合Step4中构建的距离计算预测模型L_BO对β进行预测，具体的角度计算预测模型G_β为：

其中，L_AB表示固定点A和固定点B两点之间的距离，L_BO表示预测的固定点B与摄像机焦点O两点之间的距离，通过构建三角函数等式对O点所在角的度数进行计算，由直角三角形三角函数公式得

根据反正弦函数得

当β逐渐变大，且L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体沿同一方向向摄像机照射范围外运动，当β由小变大，且L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体沿相反方向向摄像机照射范围外运动，当β逐渐变小，且L_AB值逐渐变小时，则表示监测物体沿同一方向向摄像机照射范围外运动，当β由小变大，且L_AB值逐渐变大时，则表示监测物体沿相反方向向摄像机照射范围外运动；

监测物体轨迹预测单元S24对距离计算单元S22和角度计算单元S23传输的信息进行接收，根据距离计算单元S22的计算结果数值变化对监测物体面向摄像头所在位置运动或背离摄像头所在位置运动进行判断，根据角度计算单元S23的计算结果数值变化对监测位置的运动方向进行判断，基于上述判断结果对监测物体的运动轨迹进行预测，根据预测结果对摄像头的照射角度进行调整，并将预测的监测物体运动轨迹传输至自动对焦单元S25和监测物体位置判断模块S3；自动对焦单元S25对监测物体轨迹预测单元S24传输的预测的监测物体运动轨迹进行接收，根据预测的监测物体与摄像头之间角度和距离对摄像头的焦距和角度进行调整，当预测到监测物体与摄像头之间的距离大于50m时，距离计算单元S22将距离信息传输至摄像机自动校正模块S4控制摄像机自动校正，当预测到监测物体与摄像头之间的距离小于等于50m时，自动对焦单元S25根据预测的距离自动对焦，监测物体与摄像头之间的距离大于50m表示摄像机焦距数值大于12mm。

监测物体位置判断模块S3对监测物体轨迹预测单元S24传输的监测物体运动轨迹进行接收，当摄像头根据距离计算单元S22和角度计算单元S23预测到的数据旋转至最大角度，且预测到监测物体即将运动出摄像头照射范围外时，发出摄像头校正信息，并将校正信息传输至摄像机自动校正模块S4。

摄像机自动校正模块S4用于对监测物体位置判断模块S3发送的校正信息进行接收，根据校正信息对摄像头进行校正，并将校正完成信息传输至摄像机驱动模块S5；摄像机自动校正模块S4包括摄像机自动校正单元S41、校正偏差计算单元S42和误差判断单元S43；摄像机自动校正单元S41对监测物体位置判断模块S3传输的校正信息和距离计算单元S22传输的距离信息进行接收，根据接收信息对摄像头自动校正，将校正后的摄像头焦点映射到初始状态下构建的坐标系中，并将表示该状态下摄像头焦点O′的坐标传输至校正偏差计算单元S42；校正偏差计算单元S42对摄像机自动校正单元S41传输的O′点的坐标进行接收，根据O′点坐标和角度计算预测模型G_β对摄像机的校正偏转误差Q进行计算，并将校正偏转误差Q传输至误差判断单元S43；校正偏差计算单元S42中对摄像机的校正偏转误差Q进行计算的具体方法为：

①：设O′点的坐标为(x₃，y₃)，则

L_BO＝L′_BO，令L_BO＝L′_BO，表示校正后摄像机的焦距恢复初始状态，

表示通过两点之间的距离公式对校正后A、O′两点之间的距离进行求解；

②：根据角度计算预测模型G_β对校正偏转误差Q进行计算，则：

其中，由直角三角形三角函数公式得

根据反正弦函数得

通过构建三角函数等式对O′点所在角的度数进行计算，当Q＝0时，表示摄像头校正无偏差，当Q≠0时，表示摄像头校正存在偏差；

误差判断单元S43对校正偏差计算单元S42传输的校正误差进行接收，当Q＝0时，将校正完成信息传输至摄像机驱动模块S5，当Q≠0时，将校正误差数据传输至摄像机自动校正单元S41进行二次校正。

摄像机驱动模块S5对误差判断单元S43传输的校正完成信息和捕捉图像分析单元S14传输的图像不匹配信息进行接收，并根据接收内容控制摄像机停止照射任务。

实施例一：设A点坐标为(4，3)，B点坐标为(9，6)，L′_BO＝30，V＝20,t＝2s，则：

表示预测的固定点B和固定点O两点之间的距离为12.1；

表示O点所在位置角的度数为28.7°。

实施例二：设O′点的坐标为(3，4)，A点坐标为(4，3)，L_BO＝L′_BO＝30，则：

此时Q＝2.87°≠0，表示摄像头校正存在偏差，且校正偏转角为2.87°。

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。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：包括摄像机图像动态捕捉模块(S1)、摄像机控制模块(S2)、监测物体位置判断模块(S3)、摄像机自动校正模块(S4)和摄像机驱动模块(S5)；

所述摄像机图像动态捕捉模块(S1)用于对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并对捕捉图像进行灰度处理和图像匹配，并将图像匹配结果和捕捉的动态图像传输至摄像机控制模块(S2)和摄像机驱动模块(S5)；

所述摄像机控制模块(S2)用于对摄像机图像动态捕捉模块(S1)传输的图像成功匹配结果和捕捉的动态图像进行接收，根据接收内容构建预测模型对监测物体的运动轨迹进行预测，基于预测结果对摄像头的旋转角度和对焦距离自动调整，并将调整结果传输至监测物体位置判断模块(S3)；

所述监测物体位置判断模块(S3)用于对摄像机控制模块(S2)传输的摄像头调整结果进行接收，根据摄像头调整结果向摄像机自动校正模块(S4)发送摄像头校正信息；

所述摄像机自动校正模块(S4)用于对监测物体位置判断模块(S3)发送的校正信息进行接收，根据校正信息对摄像头进行校正，并将校正完成信息传输至摄像机驱动模块(S5)；

所述摄像机驱动模块(S5)用于对摄像机自动校正模块(S4)传输的校正完成信息和摄像机图像动态捕捉模块(S1)传输的图像不匹配信息进行接收，并根据接收内容控制摄像机停止照射任务。

2.根据权利要求1所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述摄像机图像动态捕捉模块(S1)包括动态图像捕捉单元(S11)、图像灰度处理单元(S12)、捕捉图像匹配单元(S13)和捕捉图像分析单元(S14)；

所述动态图像捕捉单元(S11)对位于摄像头焦点处的图像进行动态捕捉，并将捕捉的动态图像传输至图像灰度处理单元(S12)；

所述图像灰度处理单元(S12)对动态图像捕捉单元(S11)传输的图像进行接收，对接收的图像进行灰度处理，并将处理后的图像传输至捕捉图像匹配单元(S13)；

所述捕捉图像匹配单元(S13)对图像灰度处理单元(S12)传输的图像进行接收，并对动态图像上某一点处于不同时刻的光流速率进行计算，将计算结果与设定阈值进行比较，根据比较结果判断该点属于静点或动点，对判断属于动点的点进行描述，将描述后的图像与监测物体标准图像进行匹配，并将匹配结果传输至捕捉图像分析单元(S14)；

所述捕捉图像分析单元(S14)对捕捉图像匹配单元(S13)传输的图像匹配结果进行接收，基于匹配结果对采集的监测物体图像进行分析，当两者图像相同时，则将分析结果和描述监测物体的图像传输至摄像机控制模块(S2)，若两者图像不相同，则将分析结果传输至摄像机驱动模块(S5)。

3.根据权利要求2所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述捕捉图像匹配单元(S13)对动态图像上某一点处于不同时刻的光流速率进行计算的具体方法为：

步骤一：以经灰度处理后的图像上任一固定点为坐标原点构建坐标系；

步骤二：设坐标系上某一点的坐标为(x，y)，则该点在t时刻的灰度值为E(x，y，t)，设在t+dt时刻该点运动坐标为(x+dt，y+dt)，此时该点的灰度E(x+dt，y+dt，t+dt)；

步骤三：当dt趋于0时，可认为E(x，y，t)＝E(x+dt，y+dt，t+dt)；

步骤四：基于泰勒公式对步骤三中的方程进行简化，得到

其中

表示x关于t的求导，

表示y关于t的求导；

步骤五：基于步骤四中的方程求解该点的光流速率V,则光流速率V的计算公式为：

其中，

表示E在X轴方向上的偏导数，

表示E在Y轴方向上的偏导数，

表示对该点的亮度梯度方向的速率进行计算；

步骤六：设定一个阈值G，当坐标系中某一点的光流速率大于阈值时，则认为该点属于动点，反之则为静点；

步骤七：对坐标系上的每一点重复步骤二至步骤六，对属于动点上的点进行描述。

4.根据权利要求3所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述摄像机控制模块(S2)包括监测物体轨迹描述单元(S21)、距离计算单元(S22)、角度计算单元(S23)、监测物体轨迹预测单元(S24)和自动对焦单元(S25)；

所述监测物体轨迹描述单元(S21)对捕捉图像分析单元(S14)传输的描述监测物体的图像进行接收，根据接收图像对监测物体的运动轨迹进行描述，并将描述的监测物体轨迹传输至距离计算单元(S22)和角度计算单元(S23)；

所述距离计算单元(S22)对监测物体轨迹描述单元(S21)传输的监测物体轨迹进行接收，根据不同时刻监测物体处于不同位置构建距离计算预测模型，根据构建的距离计算模型对摄像头与监测物体之间的距离进行计算，并将计算结果和距离计算预测模型传输至监测物体轨迹预测单元(S24)；

所述角度计算单元(S23)对监测物体轨迹描述单元(S21)传输的监测物体轨迹进行接收，根据构建的角度计算预测模型对监测物体处于不同轨迹点时与摄像机之间的角度进行计算，并将计算结果和角度计算预测模型传输至监测物体轨迹预测单元(S24)；

所述监测物体轨迹预测单元(S24)对距离计算单元(S22)和角度计算单元(S23)传输的信息进行接收，根据距离计算单元(S22)的计算结果数值变化对监测物体面向摄像头所在位置运动或背离摄像头所在位置运动进行判断，根据角度计算单元(S23)的计算结果数值变化对监测位置的运动方向进行判断，基于上述判断结果对监测物体的运动轨迹进行预测，根据预测结果对摄像头的照射角度进行调整，并将预测的监测物体运动轨迹传输至自动对焦单元(S25)和监测物体位置判断模块(S3)；

所述自动对焦单元(S25)对监测物体轨迹预测单元(S24)传输的预测的监测物体运动轨迹进行接收，根据预测的监测物体与摄像头之间角度和距离对摄像头的焦距和角度进行调整，当预测到监测物体与摄像头之间的距离大于50m时，距离计算单元(S22)将距离信息传输至摄像机自动校正模块(S4)控制摄像机自动校正，当预测到监测物体与摄像头之间的距离小于等于50m时，自动对焦单元(S25)根据预测的距离自动对焦。

5.根据权利要求4所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述距离计算单元(S22)根据不同时刻监测物体处于不同位置构建距离计算预测模型的具体方法为：

Step1：根据步骤一中构建的坐标系，对图像上与摄像头焦点处于同一直线上的点A和监测物体上某一固定点B之间的距离进行计算，具体的计算公式为：

其中，x₁表示B点的横坐标，x₂表示A点的横坐标，y₁表示B点的纵坐标，y₂表示A点的纵坐标，L_AB表示A、B两点之间的距离；

Step2：以A点、B点和摄像机镜头焦点O三点构建三角形，得知三角形的一条边长L_AB和A点所在位置角的度数为

Step3：在初始状态下通过红外线对B、O两点之间的距离L′_BO进行检测，则初始状态下A、O两点之间的距离

Step4：基于Step2中的数据对固定点B和固定点O两点之间的距离进行预测，具体的距离计算预测模型L_BO为：

其中，V表示光流速率，Vt表示监测物体上某一移动点经过t时刻行走的路程，

表示经过t时刻A、O两点之间的距离。

6.根据权利要求5所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述角度计算单元(S23)构建角度计算预测模型的具体方法为：

(1)：根据Step2中的数据设O点所在位置角的度数为β；

(2)：结合Step4中构建的距离计算预测模型L_BO对β进行预测，具体的角度计算预测模型G_β为：

其中，L_AB表示固定点A和固定点B两点之间的距离，L_BO表示预测的固定点B与摄像机焦点O两点之间的距离。

7.根据权利要求6所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述监测物体位置判断模块(S3)对监测物体轨迹预测单元(S24)传输的监测物体运动轨迹进行接收，当摄像头根据距离计算单元(S22)和角度计算单元(S23)预测到的数据旋转至最大角度，且预测到监测物体即将运动出摄像头照射范围外时，发出摄像头校正信息，并将校正信息传输至摄像机自动校正模块(S4)。

8.根据权利要求7所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述摄像机自动校正模块(S4)包括摄像机自动校正单元(S41)、校正偏差计算单元(S42)和误差判断单元(S43)；

所述摄像机自动校正单元(S41)对监测物体位置判断模块(S3)传输的校正信息和距离计算单元(S22)传输的距离信息进行接收，根据接收信息对摄像头自动校正，将校正后的摄像头焦点映射到初始状态下构建的坐标系中，并将表示该状态下摄像头焦点O′的坐标传输至校正偏差计算单元(S42)；

所述校正偏差计算单元(S42)对摄像机自动校正单元(S41)传输的O′点的坐标进行接收，根据O′点坐标和角度计算预测模型G_β对摄像机的校正偏转误差Q进行计算，并将校正偏转误差Q传输至误差判断单元(S43)；

所述误差判断单元(S43)对校正偏差计算单元(S42)传输的校正误差进行接收，当Q＝0时，将校正完成信息传输至摄像机驱动模块(S5)，当Q≠0时，将校正误差数据传输至摄像机自动校正单元(S41)进行二次校正。

9.根据权利要求8所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：所述校正偏差计算单元(S42)中对摄像机的校正偏转误差Q进行计算的具体方法为：

①：设O′点的坐标为(x₃，y₃)，则

L_BO＝L′_BO；

②：根据角度计算预测模型G_β对校正偏转误差Q进行计算，则：

其中，当Q＝0时，表示摄像头校正无偏差，当Q≠0时，表示摄像头校正存在偏差。

10.根据权利要求9所述的一种耐辐照摄像机控制系统，其特征在于：摄像机驱动模块(S5)对误差判断单元(S43)传输的校正完成信息和捕捉图像分析单元(S14)传输的图像不匹配信息进行接收，并根据接收内容控制摄像机停止照射任务。

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