CN114422776A - 摄像设备的检测方法及装置、存储介质、电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种摄像设备的检测方法及装置、存储介质、电子装置，该方法包括：在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，N帧图像是在第一场景下获取的，N是大于或等于1的自然数；利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率；基于概率检测摄像设备在拍摄N帧图像时是否处于转动状态。通过本发明，解决了相关技术中获取摄像设备的拍摄信息成本高的问题，达到节省获取摄像信息的成本的效果。

Description

摄像设备的检测方法及装置、存储介质、电子装置

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种摄像设备的检测方法及装置、存储介质、电子装置。

背景技术

目前仍有相当一部分摄像头，在视频信息中不带有摄像头角度、缩放等信息。在对固定场景分析时，往往由于摄像头的转动，造成分析困难。

现有技术主要包括：更换带有预置位信息的摄像头；人为设定特定时间段所对应的场景角度；将可转动的摄像头只用于人工控制和查看。这些方式造成了成本的增加或资源的浪费。

发明内容

本发明实施例提供了一种摄像设备的检测方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中获取摄像设备的拍摄信息成本高的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种摄像设备的检测方法，包括：在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于上述目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，上述N帧图像是在第一场景下获取的，上述N是大于或等于1的自然数；利用上述第一轨迹信息确定上述目标对象经过上述目标区域中的预设坐标点的概率；基于上述概率检测上述摄像设备在拍摄上述N帧图像时是否处于转动状态。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种摄像设备的检测装置，包括：第一确定模块，用于在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于上述目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，上述N帧图像是在第一场景下获取的，上述N是大于或等于1的自然数；第二确定模块，用于利用上述第一轨迹信息确定上述目标对象经过上述目标区域中的预设坐标点的概率；第一检测模块，用于基于上述概率检测上述摄像设备在拍摄上述N帧图像时是否处于转动状态。

在一个示例性实施例中，上述第一确定模块，包括：第一获取单元，用于获取上述目标对象在上述N帧图像中每帧图像中的坐标信息，确定N个坐标信息；第一确定单元，用于基于上述N个坐标点信息确定上述目标对象的第一轨迹信息。

在一个示例性实施例中，上述第二确定模块，包括：第一预设单元，用于按照预设模型函数预测上述目标对象经过上述预设坐标点的概率，其中，上述预设模型函数是基于上述第一轨迹信息确定的。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第一记录模块，用于利用上述第一轨迹信息确定上述目标对象经过上述目标区域中的预设坐标点的概率之后，在确定上述目标对象经过上述预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录上述目标对象经过上述预设坐标点的数量信息；第三确定模块，用于利用上述目标计数矩阵确定上述N帧图像相对于M帧图像的偏离度，其中，上述M是大于或等于1的自然数，上述M帧图像是通过上述摄像设备在第二场景下获取的；第一合并模块，用于基于上述偏离度将上述N帧图像合并至上述M帧图像中。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第一处理模块，用于在确定上述目标对象经过上述预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录上述目标对象经过上述预设坐标点的数量信息之后，对上述目标计数矩阵进行平滑处理，得到平滑处理后的目标计数矩阵；第二处理模块，用于对上述平滑处理后的目标计数矩阵进行归一化处理，得到归一化处理后的目标计数矩阵。

在一个示例性实施例中，上述第三确定模块，包括：第二确定单元，用于将每帧图像中的对象位置在上述目标计数矩阵中的平均值确定为上述偏离度。

在一个示例性实施例中，上述第一检测模块，包括：第三确定单元，用于在上述概率小于预设概率的情况下，确定上述摄像设备在拍摄上述N帧图像时处于转动状态。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于目标区域中的目标对象的第一轨迹信息；并利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率；基于概率检测摄像设备在拍摄N帧图像时是否处于转动状态。不需要人工进行控制和查看，仅仅从获取的图像中就可以确定摄像设备的转动状态，获取摄像设备的拍摄信息。因此，可以解决相关技术中获取摄像设备的拍摄信息成本高的问题，达到节省获取摄像信息的成本的效果。

附图说明

图1是本发明实施例的一种摄像设备的检测方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的摄像设备的检测方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的摄像设备的检测装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种摄像设备的检测方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的摄像设备的检测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种摄像设备的检测方法，图2是根据本发明实施例的摄像设备的检测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，N帧图像是在第一场景下获取的，N是大于或等于1的自然数；

例如，在交通路口处获取光照条件好，一段时间内的连续视频(其中包括多帧图像)，从连续视频中识别车辆的轨迹信息。

步骤S204，利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率；

例如，从车辆的轨迹信息中查看车辆经过目标交通路口的概率。

步骤S206，基于概率检测摄像设备在拍摄N帧图像时是否处于转动状态。

例如，在目标交通路口处拍摄到车辆的概率是90％，则可以确定摄像设备处于静止状态。在目标交通路口处拍摄到车辆的概率是10％，则可以确定摄像设备处于转动状态。

其中，上述步骤的执行主体可以为终端等，但不限于此。

通过上述步骤，在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于目标区域中的目标对象的第一轨迹信息；并利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率；基于概率检测摄像设备在拍摄N帧图像时是否处于转动状态。不需要人工进行控制和查看，仅仅从获取的图像中就可以确定摄像设备的转动状态，获取摄像设备的拍摄信息。因此，可以解决相关技术中获取摄像设备的拍摄信息成本高的问题，达到节省获取摄像信息的成本的效果。

在一个示例性实施例中，在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，包括：

S11，获取目标对象在N帧图像中每帧图像中的坐标信息，确定N个坐标信息；

S12，基于N个坐标点信息确定目标对象的第一轨迹信息。

例如，在坐标系中标注出车辆在10帧图像中的坐标点，得到10个坐标点。将10个坐标点连接起来，就得到车辆的轨迹。

在本实施例中，通过目标对象在图像中的位置，确定目标对象的运动轨迹，可以准确的确定出目标对象的运行轨迹。

在一个示例性实施例中，利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率，包括：

S21，按照预设模型函数预测目标对象经过预设坐标点的概率，其中，预设模型函数是基于第一轨迹信息确定的。

例如，利用车辆的运动轨迹建立车辆行驶的预设模型函数P(x，y，t)。输入任意位置(x，y)上的车辆，输出t时刻后出现的在某个位置上的概率。

在本实施例中，通过预设模型函数可以准确的预测出车辆出现在某个位置上的概率。从而可以预测出摄像设备是否处于转动状态。

在一个示例性实施例中，利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率之后，方法还包括：

S31，在确定目标对象经过预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录目标对象经过预设坐标点的数量信息；

例如，在有车辆经过目标交通路口时，在目标计数矩阵中的计数中加1。

S32，利用目标计数矩阵确定N帧图像相对于M帧图像的偏离度，其中，M是大于或等于1的自然数，M帧图像是通过摄像设备在第二场景下获取的；

本实施例中的N帧图像和M帧图像是在不同的场景下拍摄的。各个场景下拍摄的图像存在一定的偏离。

S33，基于偏离度将N帧图像合并至M帧图像中。

本实施例可以将几个不同场景下的图像进行合并，从而判断摄像设备是否在转动过程中。

在一个示例性实施例中，在确定目标对象经过预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录目标对象经过预设坐标点的数量信息之后，方法还包括：

S41，对目标计数矩阵进行平滑处理，得到平滑处理后的目标计数矩阵；

在本实施例中，进行平滑处理的目的是消除目标计数矩阵中的孤立点，例如，B＝smoothing(A)，其中，A表示目标场景下的计数矩阵；B表示平滑处理后的计数矩阵。

S42，对平滑处理后的目标计数矩阵进行归一化处理，得到归一化处理后的目标计数矩阵。

在本实施例中，归一化处理包括但不限于目标计数矩阵除以最大值，例如C＝norm(B)，其中，C用于表示归一化处理后的目标计数矩阵。

在一个示例性实施例中，利用目标计数矩阵确定N帧图像相对于M帧图像的偏离度，包括：

S51，将每帧图像中的对象位置在目标计数矩阵中的平均值确定为偏离度。

在本实施例中，偏离度包括但不限于取每帧图像中所有目标对象的位置在归一化处理后的目标计数矩阵中的取值的平均值。例如，

其中，d用于表示偏离度，N用于表示目标对象的数量。

通过本实施例，通过对偏离度的确定，可以准确的确定出摄像设备是否在转动。

进一步地，在本实施例中将对目标对象(例如，车辆)的识别和跟踪模型、轨迹统计模型用于对摄像设备的状态的在线分析。例如，在指定时刻t，所有车辆都处于低概率(P0)区域，超过N个车辆每个车辆i都有P(xi，yi，t)<P0，则认定出现场景偏离，进行下一场景的匹配，否则认为该场景匹配成功。如果所有场景都不能很好匹配，则认为摄像设备当前仍处于转动过程中。此外，摄像设备的场景或转动信息可以提供给其它分析程序使用。

综上所述，本实施例通过获取的图像对摄像设备的状态进行实时的分析，提高了分析的效率，节约了分析成本。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本实施例中还提供了一种摄像设备的检测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本发明实施例的摄像设备的检测装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：

第一确定模块32，用于在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，N帧图像是在第一场景下获取的，N是大于或等于1的自然数；

第二确定模块34，用于利用第一轨迹信息确定目标对象经过目标区域中的预设坐标点的概率；

第一检测模块36，用于基于概率检测摄像设备在拍摄N帧图像时是否处于转动状态。

在一个示例性实施例中，上述第一确定模块，包括：

第一获取单元，用于获取上述目标对象在上述N帧图像中每帧图像中的坐标信息，确定N个坐标信息；

第一确定单元，用于基于上述N个坐标点信息确定上述目标对象的第一轨迹信息。

在一个示例性实施例中，上述第二确定模块，包括：

第一预设单元，用于按照预设模型函数预测上述目标对象经过上述预设坐标点的概率，其中，上述预设模型函数是基于上述第一轨迹信息确定的。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：

第一记录模块，用于利用上述第一轨迹信息确定上述目标对象经过上述目标区域中的预设坐标点的概率之后，在确定上述目标对象经过上述预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录上述目标对象经过上述预设坐标点的数量信息；

第三确定模块，用于利用上述目标计数矩阵确定上述N帧图像相对于M帧图像的偏离度，其中，上述M是大于或等于1的自然数，上述M帧图像是通过上述摄像设备在第二场景下获取的；

第一合并模块，用于基于上述偏离度将上述N帧图像合并至上述M帧图像中。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：

第一处理模块，用于在确定上述目标对象经过上述预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录上述目标对象经过上述预设坐标点的数量信息之后，对上述目标计数矩阵进行平滑处理，得到平滑处理后的目标计数矩阵；

第二处理模块，用于对上述平滑处理后的目标计数矩阵进行归一化处理，得到归一化处理后的目标计数矩阵。

在一个示例性实施例中，上述第三确定模块，包括：

第二确定单元，用于将每帧图像中的对象位置在上述目标计数矩阵中的平均值确定为上述偏离度。

在一个示例性实施例中，上述第一检测模块，包括：

第三确定单元，用于在上述概率小于预设概率的情况下，确定上述摄像设备在拍摄上述N帧图像时处于转动状态。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以被设置为存储用于执行以上各步骤的计算机程序。

在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

在一个示例性实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以上各步骤。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

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，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，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)

1.一种摄像设备的检测方法，其特征在于，包括：

在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于所述目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，所述N帧图像是在第一场景下获取的，所述N是大于或等于1的自然数；

利用所述第一轨迹信息确定所述目标对象经过所述目标区域中的预设坐标点的概率；

基于所述概率检测所述摄像设备在拍摄所述N帧图像时是否处于转动状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于所述目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，包括：

获取所述目标对象在所述N帧图像中每帧图像中的坐标信息，确定N个坐标信息；

基于所述N个坐标点信息确定所述目标对象的第一轨迹信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述第一轨迹信息确定所述目标对象经过所述目标区域中的预设坐标点的概率，包括：

按照预设模型函数预测所述目标对象经过所述预设坐标点的概率，其中，所述预设模型函数是基于所述第一轨迹信息确定的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述第一轨迹信息确定所述目标对象经过所述目标区域中的预设坐标点的概率之后，所述方法还包括：

在确定所述目标对象经过所述预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录所述目标对象经过所述预设坐标点的数量信息；

利用所述目标计数矩阵确定所述N帧图像相对于M帧图像的偏离度，其中，所述M是大于或等于1的自然数，所述M帧图像是通过所述摄像设备在第二场景下获取的；

基于所述偏离度将所述N帧图像合并至所述M帧图像中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述目标对象经过所述预设坐标点的情况下，在目标计数矩阵中记录所述目标对象经过所述预设坐标点的数量信息之后，所述方法还包括：

对所述目标计数矩阵进行平滑处理，得到平滑处理后的目标计数矩阵；

对所述平滑处理后的目标计数矩阵进行归一化处理，得到归一化处理后的目标计数矩阵。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述目标计数矩阵确定所述N帧图像相对于M帧图像的偏离度，包括：

将每帧图像中的对象位置在所述目标计数矩阵中的平均值确定为所述偏离度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述概率检测所述摄像设备在拍摄所述N帧图像时是否处于转动状态，包括：

在所述概率小于预设概率的情况下，确定所述摄像设备在拍摄所述N帧图像时处于转动状态。

8.一种摄像设备的检测装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于在通过摄像设备对目标区域进行视频监控得到的N帧图像中确定位于所述目标区域中的目标对象的第一轨迹信息，其中，所述N帧图像是在第一场景下获取的，所述N是大于或等于1的自然数；

第二确定模块，用于利用所述第一轨迹信息确定所述目标对象经过所述目标区域中的预设坐标点的概率；

第一检测模块，用于基于所述概率检测所述摄像设备在拍摄所述N帧图像时是否处于转动状态。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。

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