CN114827590B - 摄像头位置分布合理性分析方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种摄像头位置分布合理性分析方法、装置和电子设备，该方法包括：对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列；获取待分析区域内的警情信息，形成待分析区域的警情图像；基于摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值；根据监控覆盖值计算网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成待分析区域的监控图像；基于警情图像和监控图像分析待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。本申请将一个区域内的所有摄像头的位置合理性分析，转换为了图像处理分析，使得可以利用图像处理技术来进行分析，提高了摄像头合理性分析的可行性，降低了分析难度。

Description

摄像头位置分布合理性分析方法、装置和电子设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种摄像头位置分布合理性分析方法、装置、可读介质和电子设备。

背景技术

在现实生活中，监控摄像头已经在各个公共场所、私人场所等地随处可见，并且布局越来越密集。早期的监控摄像头通常是由不同的商家和行政单位等主体各自搭建的，各主体之间仅采用自己搭建的监控摄像头进行监控，监控摄像头资源并不共享。

随着视频监控建设一体化改革的推进，各主体之间的监控摄像头的共享逐渐被打通。此时就发现一个城市中，存在部分区域的监控摄像头过于密集，而有些区域的监控摄像头则不足，存在监控摄像头布局不尽合理的问题。

针对整个城市的监控摄像头位置分布合理性的问题，传统的方法只考虑了一个或几个摄像头的监控范围来判断其是否合理，然而具体到一个行政区域，由于其区域内的摄像头数量众多，想要全局体现出一个行政区域内的摄像头分布则显得比较困难。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种摄像头位置分布合理性分析方法、装置、可读介质和电子设备，以实现针对整个区域的摄像头位置分布的合理性分析。

在其中一个实施例中，提供了一种摄像头位置分布合理性分析方法，所述方法包括：

对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，所述网格阵列中的每个区域网格对应一个单位区域，并作为所述网格阵列的一个像素点；

获取所述待分析区域内的警情信息，基于所述警情信息计算所述网格阵列中的每个区域网格的警情网格值，形成所述待分析区域的警情图像，所述警情网格值用于表征所述区域网格对应的区域发生警情的概率或次数；

获取所述待分析区域内的每个摄像头的位置信息和参数信息；

基于所述摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值；

根据所述监控覆盖值计算所述网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成所述待分析区域的监控图像；

基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。

在其中一个实施例中，所述基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性，包括：

将所述监控网格值和所述警情网格值进行二值化处理；

将二值化的监控网格值和二值化的警情网格值进行异或运算，生成异或运算后的网格值，所述异或运算后的网格值用于体现警情与摄像头分布的匹配性。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取能覆盖异或运算结果为1的区域网格的摄像头的摄像头标识；

检测所述摄像头标识所覆盖的其他区域网格对应的异或运算结果是否均为1，若是，则判定所述摄像头标识对应的摄像头分布不合理。

在其中一个实施例中，所述对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，包括：

获取待分析区域的纬度上边界a、纬度下边界b、经度左边界c和经度右边界d；

获取待划分网格的单位步长l；

按照根据所述纬度上边界a、所述纬度下边界b、所述经度左边界c、所述经度右边界d和所述单位步长l将待分析区域划分为M*N的网格阵列，其中，M=[(a-b)/l]、N=[(d-c)/l]，每个所述区域网格为l*l大小的单位区域。

在其中一个实施例中，所述参数信息包括摄像头的拍摄方向、视场角和控制距离；

所述基于所述摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值，包括：

根据所述摄像头的位置信息、所述视场角和所述控制距离计算出对应摄像头拍摄的边界坐标；

基于所述边界坐标和所述摄像头位置计算出对应摄像头A对区域网格ij的监控覆盖率，将所述监控覆盖率作为所述监控覆盖值。

在其中一个实施例中，所述根据所述监控覆盖值计算所述网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，包括：

针对区域网格ij，将每个摄像头相对于所述区域网格ij的监控覆盖值进行叠加，得到所述区域网格ij的监控网格值。

在其中一个实施例中，所述基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性，包括：

当所述监控网格值大于网格阈值时，判定能覆盖所述监控网格值大于网格阈值的区域网格的摄像头分布不合理，所述网格阈值大于等于1。

在其中一个实施例中，提供了一种摄像头位置分布合理性分析装置，所述装置包括：

网格划分模块，用于对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，所述网格阵列中的每个区域网格对应一个单位区域，并作为所述网格阵列的一个像素点；

警情图像生成模块，用于获取所述待分析区域内的警情信息，基于所述警情信息计算所述网格阵列中的每个区域网格的警情网格值，形成所述待分析区域的警情图像，所述警情网格值用于表征所述区域网格对应的区域发生警情的概率或次数；

监控图像生成模块，用于获取所述待分析区域内的每个摄像头的位置信息和参数信息；基于所述摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值；根据所述监控覆盖值计算所述网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成所述待分析区域的监控图像；

合理性分析模块，用于基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。

在其中一个实施例中，提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行本申请任一项实施例中所述的方法。

在其中一个实施例中，提供了一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行本申请任一项实施例中所述的方法。

上述的摄像头位置分布合理性分析方法、装置、可读介质和电子设备，通过将待分析区域进行网格划分，形成网格阵列，将其转换成图像的形式进行分析，使得每个网格阵列可作为图像中的一个像素点，进而在所划分的网格阵列的基础上，将警情信息和摄像头信息分别映射到网格阵列中，则警情网格值可为警情图像的像素值，而监控网格值则作为监控图像的像素值，进而将整个区域的全部摄像头的合理性分布分析的问题转换为了图像处理问题，可以方便地利用现有的图像处理技术来进行处理，从而可以得到全局摄像头合理性分布的情况，并且可以采用一张分析后的合理性分布图像来进行呈现，提高了摄像头分布的直观性。

本申请将一个区域内的所有摄像头的位置合理性分析，转换为了图像处理分析，使得整个区域内的所有摄像头合理性分析问题可以利用图像处理技术来进行分析，提高了摄像头合理性分析的可行性，降低了分析难度。

附图说明

图1为一个实施例中摄像头位置分布合理性分析方法的流程示意图；

图2为一个实施例中待分析区域的网格划分示意图；

图3为一个实施例中摄像头对于区域网格的监控覆盖的示意图；

图4为一个实施例中摄像头位置分布合理性分析装置的结构框图；

图5为一个实施例中电子设备的内部结构图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本申请的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本申请的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本申请的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本申请。这里使用的词语“一”、“一个（种）”和“该”等也应包括“多个”、“多种”的意思，除非上下文另外明确指出。此外，在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在一个实施例中，提供了一种摄像头位置分布合理性分析方法，如图1所示，该方法包括：

步骤102，对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，网格阵列中的每个区域网格对应一个单位区域，并作为网格阵列的一个像素点。

本实施例中，待分析区域可以是任意大小的区域，可为某一个或多个省、市、县、区、或者某个街道等行政区域，比如为北京市全市、上海市全市或某个区、浙江省全省、杭州市、诸暨市等区域。

电子设备可以对该区域进行网格划分，所划分的网格可以对应一个单位区域面积，该单位区域的大小可为默认的大小，也可以是由用户自定义设置的任意合适的大小。具体地，电子设备可以提供网格大小划分的界面，用户可以在该界面上输入自定义的网格大小，或者从待选的几种网格中进行选择，电子设备基于该用户输入的信息来确定网格的大小。比如可以按照10m*10m进行网格划分，则每个网格表示10m*10m大小的区域。还可以按照20m*20m、30m*30m、30m*20m、50m*50m等来进行划分。

类似地，电子设备还可以设定所划分的网格阵列的大小，即所划分的网格的数量，该阵列可为二维阵列，比如为m*n的网格阵列。电子设备可以提供阵列大小划分的界面，用户可以在该界面上输入自定义的网格数量，或者从待选的几种数量中进行选择，电子设备基于该用户输入的信息来确定网格阵列的数量。比如可以按照1000*1000进行网格阵列划分，则该待分析区域则被划分成1000*1000的网格阵列。可选地，网格阵列可以设定为任意合适的数值，且m和n可为相同或不同的正整数。

在一个实施例中，所划分的网格的为正方形网格，其长度和宽度均相同。待分析区域所划分的区域网格可为m*n的网格阵列，其中，处于边角处的网格对应的单位区域并不一定为待分析区域。比如图2所示，可提取待分析区域200的边界在上下左右四个方向上的极值经纬度坐标（a1，b1）、（a2，b2）、（a3，b3）、（a4，b4），提取其中的最大和最小的经度值和纬度值，按照设定的网格大小，从上到下或从左到右以一定的顺序来进行网格划分，形成m*n大小的网格阵列，该网格阵列覆盖待分析区域200，但其边缘处会存在一个或多个网格300并不一定会覆盖待分析区域200。

本实施例中，所形成的网格可为该网格阵列中类似于图像中的一个像素点，所形成的网格阵列可类似于一幅图像，阵列中的网格在阵列中所处的位置可为其在待分析区域中对应的位置处的单位区域，这样，可以将待分析区域的摄像头分布处理转换为图像处理，使得后续可以便利地利用图像分析方法来处理待分析区域的摄像头分布分析。

步骤104，获取待分析区域内的警情信息，基于警情信息计算网格阵列中的每个区域网格的警情网格值，形成待分析区域的警情图像。

本实施例中，警情网格值用于表征区域网格对应的区域发生警情的概率或次数。警情表示需要出动警务、消防或医疗等人员进行执行任务的事件，可以包括超速、闯红灯、追尾、撞人等交通事件，或者火灾、消防等治安事件。警情信息包括对应警情的警情编号、警情发生时间和发生地点等信息。电子设备可以从对应的数据库中获取相应的警情信息，基于该警情信息中的地点信息来确定该警情所落入的网格，从而计算出对应的网格值。其中，该网格值可为表征对应区域发生警情的概率或次数。该概率或次数可为预定时间段内的概率或次数，比如为最近1个月内、半年内、1年内、3年内等任意合适时间段内的概率或次数。

举例来说，当识别到存在m起警情事件均落入某个网格A时，则计该网格A对应的警情网格值为m，其中，该m可为0或0以上的任意正整数。

具体地，在完成所有网格的警情网格值之后，则形成了该待分析区域的警情图像，警情图像体现了该待分析区域内的各个单位区域的警情，其中，每个网格则为该警情图像的像素点，警情网格值则为对应警情图像中的像素点的像素值。警情图像和监控图像具有相同的分辨率，其分辨率大小与上述的网格阵列相同，比如均为1000*1000，使得两者进行图像运算更加便利。

步骤106，获取待分析区域内的每个摄像头的位置信息和参数信息。

本实施例中，位置信息可为摄像头的经纬度信息或者可体现出经纬度信息的其他可表示地理位置的信息，比如为geohash编码信息等。参数信息可包括摄像头的拍摄像素、拍摄方向、视场角、控制距离等其中的一种或多种参数信息。其中，拍摄方向可分为水平拍摄方向和垂直拍摄方向，视场角也可为水平视场角和垂直视场角。基于上述的参数信息，可以确定摄像头的拍摄范围，比如可以确定某个摄像否可以拍摄其前方，比如某个摄像头A的拍摄范围可为图3中的虚线梯形A2所示意的范围，或者可以将其中的A1+A2均作为摄像头的拍摄范围。

步骤108，基于摄像头位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值。

本实施例中，监控覆盖值用于体现摄像头对于区域网格的监控范围大小，其数值可为任意合适范围的数值，比如为0~100范围内的数值，也可以为0~100%等范围的数值，监控覆盖值越大，表示摄像头对于区域网格的监控覆盖范围越大。

在根据参数信息确定了摄像头的拍摄范围后，再结合摄像头的位置信息，可以知道该摄像头的拍摄范围所对应的地点，进而结合各个区域网格所表示的单位区域，可以获知该摄像头对各个区域网格的监控覆盖值。

在一个实施例中，不同的摄像头的参数信息对应不同的监控覆盖值，比如当存在某个参数值A，其对应将该摄像头所处的区域网格的监控覆盖值记为1，其他的区域网格的覆盖值记为0；或者其所处的区域网格和以该区域网格为中心的一定范围内的区域网格的覆盖值都记为1，其他区域网格的覆盖值记为0。可以理解地，监控覆盖值还可为其他数值。

举例来说，如图3所示，该摄像头A针对区域网格300-a的监控覆盖值则小于50%，而摄像头A针对区域网格300-b的监控覆盖值可为100%。

步骤110，根据监控覆盖值计算网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成待分析区域的监控图像。

本实施例中，监控网格值表示对应区域网格内被所有监控设备所能监控的覆盖情况，由于区域网格可以被多个摄像头监控，故监控网格值可为各个摄像头针对其的监控覆盖值的叠加。

在得到了单个摄像头对区域网格的监控覆盖值之后，将其进行叠加，从而可获得该区域网格的监控网格值。可选地，该监控网格值可为所有摄像头针对区域网格的有效监控覆盖面积和区域网格面积之比，监控覆盖值可为单一摄像头针对区域网格的有效监控覆盖面积和区域网格面积之比。其中，当监控覆盖值为0时，可表示对应摄像头并未覆盖到相应的区域网格，或者未完全覆盖该区域网格；当其值不为0时，可表示对应摄像头至少部分或全部覆盖了相应的区域网格。

在一个实施例中，区域网格的监控网格值可为各个摄像头监控范围的去重叠加，也可为不去重叠加。比如说存在某个摄像头B和摄像头C针对区域网格a的覆盖值分别为70%和80%，但两者在区域网格a中有20%是重合的，则去重后的区域网格a的监控网格值为130%，而不做去重则为150%。显然地，去重后的网格值可以更准确地体现出待分析区域内的区域网格实际被监控到的情况，但其计算复杂度有所增加。而未去重的监控网格值的计算复杂度则大大降低。

本实施例中，与警情图像类似，在得到了各个区域网格的监控网格值之后，则形成了对应待分析区域的监控图像。该区域网格则对监控图像中相应的像素点，而其监控网格值则可为监控图像中对应像素点的像素值。通过将各个摄像头对待分析区域的监控情况转换成监控图像。

步骤112，基于警情图像和监控图像分析待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。

本实施例中，摄像头位置分布的合理性包括合理、不合理等情况，电子设备中可预先设定单个区域内的警情与摄像头的监控情况之间的合理性判断条件，在得到警情图像和监控图像之后，可以直接利用图像分析等方法进行分析，从而实现了对整个待分析区域内的摄像头位置合理性的全局分析。

在一个实施例中，该合理性可为将警情图像和监控图像进行图像分析而产生的新的图像，比如该图像为合理性分布图像，该图像中的各个像素点的值为对应区域网格的值，该数值可以反映出对应的单位区域的摄像头分布合理性。

上述的方法，通过将待分析区域进行网格划分，形成网格阵列，将其转换成图像的形式进行分析，使得每个网格阵列可作为图像中的一个像素点，进而在所划分的网格阵列的基础上，将警情信息和摄像头信息分别映射到网格阵列中，则警情网格值可为警情图像的像素值，而监控网格值则作为监控图像的像素值，进而将整个区域的全部摄像头的合理性分布分析的问题转换为了图像处理问题，可以方便地利用现有的图像处理技术来进行处理，从而可以得到全局摄像头合理性分布的情况，并且可以采用一张分析后的合理性分布图像来进行呈现，提高了摄像头分布的直观性。

在一个实施例中，步骤112包括：将监控网格值和警情网格值进行二值化处理；将二值化的监控网格值和二值化的警情网格值进行异或运算，生成异或运算后的网格值，异或运算后的网格值用于体现警情与摄像头分布的匹配性。

本实施例中，电子设备可以将监控网格值和警情网格值均进行二值化处理，使得二值化处理后的监控网格值和警情网格值只有0和1两种数值。具体的，电子设备可设置网格阈值，当监控网格值大于该网格阈值时，则其二值化后的数值即为1，小于获得等于该网格阈值的二值化后的数值为0。类似地，警情网格值也是在大于网格阈值时二值化处理后为1，小于或等于网格阈值时二值化处理结果为0。其中，警情网格值和监控网格值的网格阈值可为相同的数值或不同的数值。

具体而言，经过二值化后的警情图像和监控图像，其中的数值为1的像素点可以表示对应的区域存在摄像头或产生过警情事件，因此，可将两者对应像素点的像素值进行异或运算，生成异或运算后的网格值，异或运算后的网格值如果为0，则表示该区域可能未产生过警情并且未被摄像头覆盖，或者产生过警情并且被摄像头覆盖，则其摄像头分布较为合理。若异或运算后的网格值如果为1，则表示该区域可能未产生过警情但被摄像头覆盖，或者产生过警情但未被摄像头覆盖，则其摄像头分布可能并不一定合理。其中，两者对应像素点可为相同位置处的像素点。

本实施例中，通过对两幅图像的像素分别进行二值化处理和异或运算，可以简单快速地获取到整个待分析区域的摄像头分布合理性情况。该运算得到的图像则可以提供警情与监控建设不相配套的区域，为监控建设提供参考。

在一个实施例中，获取能覆盖异或运算结果为1的区域网格的摄像头的摄像头标识；检测摄像头标识所覆盖的其他区域网格对应的异或运算结果是否均为1，若是，则判定摄像头标识对应的摄像头分布不合理。

本实施例中，由于单个警情事件所覆盖的区域网格数量和单个摄像头所能覆盖的区域网格的数量并不一定相同，比如一个警情事件覆盖的网格数量有1个，而一个摄像头可覆盖的网格数量为5个，故而存在经过异或运算之后，某个摄像头所能够覆盖的一个或多个区域网格的值是0，而能覆盖的其他一个或多个区域网格的值是1，这说明该摄像头至少覆盖了部分的区域网格可以监控到已经产生的警情，其摄像头布局并非不合理。故而电子设备还可以针对异或运算结果为1的区域网格，识别可以覆盖该区域网格的摄像头的摄像头标识，该摄像头标识用于唯一标识该摄像头，可以为摄像头编号等信息。

具体地，电子设备可查找相对于该区域网格的监控覆盖值不为0的摄像头标识，并获取该摄像头标识对应的不为0的所有区域网格的监控覆盖值，若其所对应的监控覆盖值不为0的所有区域网格经过异或运算后的数值都为1时，则判定该摄像头标识对应的摄像头分布不合理。

举例来说，若某个摄像头A对应的监控覆盖值不为0的所有区域包括网格[5,6]、网格[6,6]、网格[6,5]、网格[7,6]、网格[7,5]、网格[7,4]共6个网格；而某一警情事件对应的警情覆盖值为1的网格仅为网格[7,6]，其中，网格[7,6]表示区域中第7行第6个位置处的网格。当进行异或运算后，网格[7,6]的网格值为0，而网格[5,6]的值为1时，检测网格[5,6]对应的摄像头A所覆盖上述6个网格的异或运算后的网格值是否均为1，其中，可以检测出网格[7,6]的网格值为0，则可以判定出该摄像头A分布合理。

本实施例中，通过进一步分析摄像头标识对应的所有覆盖的区域网格的异或运算结果，相比于单独分析一个区域网格的异或运算结果，可以提高对摄像头位置分布合理性分析的准确性。

在一个实施例中，步骤102包括：获取待分析区域的纬度上边界a、纬度下边界b、经度左边界c和经度右边界d；获取待划分网格的单位步长l；按照根据纬度上边界a、纬度下边界b、经度左边界c、经度右边界d和单位步长l将待分析区域划分为M*N的网格阵列，其中，M=[(a-b)/l]、N=[(d-c)/l]，每个区域网格为l*l大小的单位区域。

本实施例中，待分析区域的位置信息可由经纬度数值来表达，其中，以a、b、c、d分别待分析区域的纬度上边界、纬度下边界、经度左边界、经度右边界，以l作为网格的单位步长，l可为经纬度的角度数值，比如为0.0001°C角度值，该角度值在经线上，0.0001°C角度值对应的弧长为(PI*地球半径*0.0001/180)≈11.13米；在纬线上，每0.0001°C角度对应的弧长为应为11.13*cos（纬度）。

结合图2所示，其中纬度上边界a可为其中的b1，纬度下边界b可为图中的b3，经度左边界c可为图中的a4，经度右边界d可为图中的a2。则可以按照在纬度b1~b3范围内，从上至下，经度在a4~a2范围内从左至右的方式进行网格划分，每个网格为l*l大小，形成M*N的网格阵列。其中，M=[(a-b)/l]、N=[(d-c)/l]，中括号[]表示对其内的数值取整。

比如以诸暨作为待分析区域为例，其纬度边界为[29.354716,29.981166]，经度边界为[119.890126,120.538949]，在纬度为下边界29.354716，每0.0001°C角度对应的弧长约为9.70米；在纬度为上边界时，没0.0001°C角度对应的弧长约为9.64米，形成一张尺寸为6489*6265的网格图像。

基于以上划分，以图3所示的左上角为形成的网格阵列图像的原点（0，0），则针对某个摄像头，其经纬度数值为（x，y），则其所处的区域网格在该图像中的像素坐标即（W,H）为：W=[（相机经度-经度下边界）/l]；H=[（纬度上边界-相机纬度）/l]。

同样的，也可以基于上述方式得到摄像头、警情所处的像素坐标，在得到了摄像头、警情所处的像素坐标之后，可以相应确定监控图像和警情图像的各个像素值。比如统计落入网格ij中的警情坐标的数量，将该数量作为警情网格值。统计落入网格ij中的摄像头坐标的数量，计算对应摄像头对该网格ij的覆盖率，将其覆盖率之和作为该网格ij的监控覆盖值。网格ij为网格阵列中处于第i行第j列位置的网格。

在一个实施例中，参数信息包括摄像头的视场角和控制距离；步骤108包括：根据摄像头的位置信息、视场角和控制距离计算出对应摄像头拍摄的边界坐标；基于边界坐标和摄像头位置计算出对应摄像头A对区域网格ij的监控覆盖率，将监控覆盖率作为监控覆盖值。

本实施例中，摄像头的视场角可为水平视场角，其可以理解为图2中从摄像头A延伸出的两条虚线所呈的夹角和方向，该视场角用于表达摄像头拍摄的视场范围，控制距离可为摄像头拍摄的远近范围，其可为摄像头至A2的两条竖线虚线的距离范围，其拍摄的边界坐标可为A2的4个边界点，或者可以简化区域A1+A2的三个边界坐标。综上，基于该摄像头的位置信息、视场角和控制距离参数，可以计算出摄像头A拍摄的边界坐标。

边界点坐标同样可用经纬度表示，而每个区域网格的边界点信息也是可以确定的，基于此，可以计算出摄像头对每个区域网格的监控覆盖率，比如针对其中的区域网格300-a的监控覆盖率则为100%，而针对监控网格300-b的监控覆盖率则处于0~100%之内，针对区域网格300-c的监控覆盖率则为0。电子设备可以计算出监控覆盖率的精确值，也可以计算出近似值以降低计算复杂度，比如将处于10%~50%范围内的监控覆盖率记为50%，将处于50%~100%的监控覆盖率记为100%，将0~10%范围内的监控覆盖率记为0%。电子设备可以将该监控覆盖率或近似处理之后的监控覆盖率作为监控覆盖值。

在一个实施例中，步骤110包括：针对区域网格ij，将每个摄像头相对于区域网格ij的监控覆盖值进行叠加，得到区域网格ij的监控网格值。

其中，区域网格ij可以表示第i行第j列的区域网格，其可以理解为网格图像中的第i行第j列的像素点。

在计算出每个摄像头针对每个区域网格的监控覆盖值之后，可将其进行叠加，从而得到该区域网格的监控网格值。在得到了各个区域网格的监控网格值之后，则形成了对应的监控图像。

在一个实施例中，如果叠加后的网格监控值超过最大阈值，则将其即为最大阈值，比如该最大阈值可为255，如果得到的网格监控值超过255，则直接将其即为255，这样网格监控值的数值范围可在0~255的范围内，从而适用于进行图像处理和摄像头监控覆盖范围分布呈现。

在一个实施例中，当监控网格值大于网格阈值时，判定能覆盖监控网格值大于网格阈值的区域网格的摄像头分布不合理。

本实施例中，电子设备还设定了网格阈值，网格阈值为用于判定摄像头是否存在过度监控的临界值，该临界值可为大于等于1的数值。比如可以为1~2范围内合适的数值，比如为1、1.5、2等任意合适的数值。

如果叠加后如果得到区域网格ij的监控网格值大于1，则说明存在多个摄像头可以同时监控到区域网格ij，这些摄像头之间存在重复监控的情况，且如果该监控网格值越大，则说明摄像头之间的监控重合度也越大，故而可以设置一个合理的监控阈值，当超过该监控阈值时，则说明能覆盖该区域网格的摄像头之间的位置分布不合理，且存在过度监控的情况。

电子设备可以自上而下，自左而右进行监控图像扫描，识别其中的像素值超过监控阈值的像素，所识别出来的像素对应的单位区域可能存在摄像头重复建设的情况。

在一个实施例中，摄像头的参数信息还包括摄像头类型。其中，警情和摄像头均可以具有多种类型，每种警情可以和其中一种摄像头类型分别对应。

比如摄像头可以按照其相机类别或分辨率进行类型划分，其类别说明如下表所示。警情类型可为超速、闯红灯、追尾、撞人等交通类型的事件，或者火灾、消防等治安类型的事件，每种类型的事件可对应其中一种类型的摄像头。

表1

对于分辨率越高的类型的摄像头，一般其覆盖的区域网格越少。电子设备可以按照摄像头类型直接确定相应摄像头对于区域网格的监控覆盖值，比如当区域网格的步长为0.0001°C时，直接将毫米级的摄像头对于其所处的区域网格的监控覆盖值作为1，而对于其它的区域网格的监控覆盖值直接记为0，对于米级以上分辨率的摄像头，以其所处的区域网格为中心，将其在5*5范围内的区域网格的监控覆盖率直接作为1，其余的区域网格的监控覆盖值作为0，根据区域网格进行划分，可以提高监控覆盖率的计算效率。

针对各个类型的摄像头，电子设备可以不做区分而进行叠加，或者可针对相同类型的摄像头进行监控覆盖值叠加。在一个实施例中，步骤110包括，将同一个类型的摄像头对于区域网格ij的监控覆盖值进行叠加，得到在某一个类型下的区域网格ij的监控网格值。其中，对于存在多种类型的摄像头，可以分别计算出每种类型的监控覆盖值和监控网格值，从而针对不同类型的摄像头，得到对应的一幅监控图像。其中，该监控图像可为灰度图像，其监控网格值对应监控图像相应像素点的灰度值。将各类监控图像进行聚合，可以形成多个图层，每个图层表示其中一种摄像头类型的监控图像。

类似地，针对警情图像的生成，同样可形成不做区分来计算警情网格值，得到一幅包含了各种类型警情的警情图像，或者可仅针对相同类型的摄像头计算警情网格值，针对每种类型的警情生成对应一幅警情图像。

针对具有多幅警情图像和多幅监控图像的情况，电子设备将类型对应的警情图像和监控图像进行图像处理，得到对应类型的摄像头的位置分布的合理性。

在一个实施例中，电子设备的警情网格值、监控覆盖值、监控网格值可具有多个维度的数值，每个维度的数值对应一种类型的警情或摄像头类型，针对每个摄像头对于区域网格ij的监控覆盖值，电子设备将相同维度的数值的监控覆盖值进行叠加，得到监控网格值，则所形成的监控图像可为包含了多种类型的摄像头分布的彩色图像，每种维度表示一种类型的摄像头位置分布，同样的，所形成的警情图像也可为对应的彩色图像，其每种维度的像素值体现了对应一种类型的警情分布的信息。

电子设备将相同维度的警情图像和监控图像进行分析，从而可以获知待分析区域内的对应类型的摄像头位置分布的合理性。

举例来说，监控图像的网格ij的像素值Xij可为[x1，x2，x3，……xn]共n个维度的数组，警情图像的网格ij的像素值Yij可为[y1，y2，y3，……yn]共n个维度的数组，其中，xi第i种类型的摄像头的监控网格值，yi表示第i种类型警情的警情网格值，第i种类型的摄像头适用于监控第i种类型的警情。电子设备可针对具有多个维度的监控网格值和警情网格值进行图像分析，得到各种类型的摄像头位置分布合理性。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种摄像头位置分布合理性分析装置，该装置包括：

网格划分模块402，用于对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，网格阵列中的每个区域网格对应一个单位区域，并作为网格阵列的一个像素点；

警情图像生成模块404，用于获取待分析区域内的警情信息，基于警情信息计算网格阵列中的每个区域网格的警情网格值，形成待分析区域的警情图像，警情网格值用于表征区域网格对应的区域发生警情的概率或次数；

监控图像生成模块406，用于获取待分析区域内的每个摄像头的位置信息和参数信息；基于摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值；根据监控覆盖值计算网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成待分析区域的监控图像；

合理性分析模块408，用于基于警情图像和监控图像分析待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。

在一个实施例中，合理性分析模块408还用于将监控网格值和警情网格值进行二值化处理；将二值化的监控网格值和二值化的警情网格值进行异或运算，生成异或运算后的网格值，异或运算后的网格值用于体现警情与摄像头分布的匹配性。

在一个实施例中，合理性分析模块408还用于获取能覆盖异或运算结果为1的区域网格的摄像头的摄像头标识；检测摄像头标识所覆盖的其他区域网格对应的异或运算结果是否均为1，若是，则判定摄像头标识对应的摄像头分布不合理。

在一个实施例中，网格划分模块402还用于获取待分析区域的纬度上边界a、纬度下边界b、经度左边界c和经度右边界d；获取待划分网格的单位步长l；按照根据纬度上边界a、纬度下边界b、经度左边界c、经度右边界d和单位步长l将待分析区域划分为M*N的网格阵列，其中，M=[(a-b)/l]、N=[(d-c)/l]，每个区域网格为l*l大小的单位区域。

在一个实施例中，参数信息包括摄像头的拍摄方向、视场角和控制距离；

警情图像生成模块404还用于根据摄像头的位置信息、视场角和控制距离计算出对应摄像头拍摄的边界坐标；基于边界坐标和摄像头位置计算出对应摄像头A对区域网格ij的监控覆盖率，将监控覆盖率作为监控覆盖值。

在一个实施例中，警情图像生成模块404还用于针对区域网格ij，将每个摄像头相对于区域网格ij的监控覆盖值进行叠加，得到区域网格ij的监控网格值。

在一个实施例中，合理性分析模块408还用于当监控网格值大于网格阈值时，判定能覆盖监控网格值大于网格阈值的区域网格的摄像头分布不合理，网格阈值大于等于1。

在一个实施例中，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任意实施例中的摄像头位置分布合理性分析方法的步骤。

在一个实施例中，提出了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时，使得所述处理器执行上述任意实施例中的摄像头位置分布合理性分析方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图5所示，电子设备500包括中央处理单元（CPU）501，其可以根据存储在只读存储器（ROM）502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器（RAM）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出（I/O）接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管（CRT）、液晶显示器（LCD）等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，包括承载指令的在计算机可读介质，在这样的实施例中，该指令可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该指令被中央处理单元（CPU）501执行时，执行本发明中描述的各个方法步骤。

尽管已经描述了示例实施例，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离本发明构思的精神和范围的情况下，可以进行各种改变和修改。因此，应当理解，上述示例实施例不是限制性的，而是说明性的。

Claims (10)

1.一种摄像头位置分布合理性分析方法，其特征在于，所述方法包括：

对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，所述网格阵列中的每个区域网格对应一个单位区域，并作为所述网格阵列的一个像素点；

获取所述待分析区域内的警情信息，基于所述警情信息计算所述网格阵列中的每个区域网格的警情网格值，形成所述待分析区域的警情图像，所述警情网格值用于表征所述区域网格对应的区域发生警情的概率或次数；

获取所述待分析区域内的每个摄像头的位置信息和参数信息；

基于所述摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值，所述监控覆盖值用于体现摄像头对于区域网格的监控范围大小；

根据所述监控覆盖值计算所述网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成所述待分析区域的监控图像，所述监控网格值表示对应区域网格内被所有摄像头所能监控的覆盖情况；

基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性，包括：

将所述监控网格值和所述警情网格值进行二值化处理；

将二值化的监控网格值和二值化的警情网格值进行异或运算，生成异或运算后的网格值，所述异或运算后的网格值用于体现警情与摄像头分布的匹配性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取能覆盖异或运算结果为1的区域网格的摄像头的摄像头标识；

检测所述摄像头标识所覆盖的其他区域网格对应的异或运算结果是否均为1，若是，则判定所述摄像头标识对应的摄像头分布不合理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，包括：

获取待分析区域的纬度上边界a、纬度下边界b、经度左边界c和经度右边界d；

获取待划分网格的单位步长l；

按照根据所述纬度上边界a、所述纬度下边界b、所述经度左边界c、所述经度右边界d和所述单位步长l将待分析区域划分为M*N的网格阵列，其中，M=[(a-b)/l]、N=[(d-c)/l]，每个所述区域网格为l*l大小的单位区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数信息包括摄像头的拍摄方向、视场角和控制距离；

所述基于所述摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值，包括：

根据所述摄像头的位置信息、所述视场角和所述控制距离计算出对应摄像头拍摄的边界坐标；

基于所述边界坐标和所述摄像头位置计算出对应摄像头A对区域网格ij的监控覆盖率，将所述监控覆盖率作为所述监控覆盖值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控覆盖值计算所述网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，包括：

针对区域网格ij，将每个摄像头相对于所述区域网格ij的监控覆盖值进行叠加，得到所述区域网格ij的监控网格值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性，包括：

当所述监控网格值大于网格阈值时，判定能覆盖所述监控网格值大于网格阈值的区域网格的摄像头分布不合理，所述网格阈值大于等于1。

8.一种摄像头位置分布合理性分析装置，其特征在于，所述装置包括：

网格划分模块，用于对待分析区域进行区域网格划分，形成网格阵列，所述网格阵列中的每个区域网格对应一个单位区域，并作为所述网格阵列的一个像素点；

警情图像生成模块，用于获取所述待分析区域内的警情信息，基于所述警情信息计算所述网格阵列中的每个区域网格的警情网格值，形成所述待分析区域的警情图像，所述警情网格值用于表征所述区域网格对应的区域发生警情的概率或次数；

监控图像生成模块，用于获取所述待分析区域内的每个摄像头的位置信息和参数信息；基于所述摄像头的位置信息和参数信息计算出对应摄像头对于每个区域网格的监控覆盖值；根据所述监控覆盖值计算所述网格阵列中的每个区域网格的监控网格值，形成所述待分析区域的监控图像，所述监控覆盖值用于体现摄像头对于区域网格的监控范围大小，所述监控网格值表示对应区域网格内被所有摄像头所能监控的覆盖情况；

合理性分析模块，用于基于所述警情图像和所述监控图像分析所述待分析区域内的摄像头位置分布的合理性。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

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