CN116309884B - 一种三维空间区域视频盲区识别方法 - Google Patents

一种三维空间区域视频盲区识别方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种三维空间区域视频盲区识别方法，该方法包括：进行三维空间区域建模，获得三维空间区域模型；获取三维空间区域模型中的多个摄像头的信息；根据每个摄像头的信息，计算出单个摄像头的视野能覆盖的区域，即可视域；计算得到所有摄像头的可视域重叠区域；将三维空间区域减去可视域重叠区域，得到三维空间区域中摄像头未覆盖的视频盲区，本申请通过三维空间建模的方法，计算并绘制每个摄像头的可视区域，在三维空间区域减去所有摄像头的可视区域，得到摄像头未覆盖的视野盲区，方便工作人员在规划、设计阶段有效评估该空间区域摄像头布设总体情况，以及后续对摄像头布局的进行改进和优化。

Description

一种三维空间区域视频盲区识别方法
技术领域
本发明涉及一种三维空间区域视频盲区识别方法。
背景技术
公共的空间区域对视频监控系统的部署需要满足消防、安防和反恐规定的要求，要求监控视频能够更广的覆盖监控区域，并保障无死角监控公共区域，以面对各类突发情况，通常视频监控工程在设计时多根据现场图纸及人工现场勘测来进行监控点位设计，现场勘测多根据个人经验通 过肉眼观察来判断，后续增加视频摄像头也是如此，然而现有的部署方法存在以下缺陷：
1、现有的视频监控部署方法在进行监控布局时未结合摄像设备的实际参数进行视频盲区分析，存在实际安装后整个监控系统存在视野盲区的问题；
2、部署后投入运行的视频监控设备若存在遮挡、重点区域未覆盖情况时，需通过多次增改删减视频监控设备以获得最佳监控点位，多次试错存在效率低下、设备调改增成本高等问题。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供一种三维空间区域视频盲区识别方法以解决现有部署方法中无法精准定位监控布设中的不可视区域，导致实际安装后整个监控系统存在视野盲区的问题，以及增改删减投入运行的视频监控设备时需进行多次试错调整，存在效率低下的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种三维空间区域视频盲区识别方法，该方法包括：
S1：获取需要进行视频盲区分析三维空间区域的三维地理信息数据，将三维地理信息数据融合处理后，进行三维空间区域建模，获得三维空间区域模型；
S2：获取三维空间区域模型中已有的多个摄像头的信息，摄像头信息包括安装位置、安装高度、摄像头焦距、水平和垂直视角；
S3：根据每个摄像头的信息，计算出单个摄像头在三维空间区域模型中视野能覆盖的区域，即可视域；
S4：循环运行S3，得到多个可视域，进行多个可视域的重叠，得到三维空间区域模型中所有摄像头的可视域重叠区域；
S5：将S1中的三维空间区域模型结合三维空间裁剪方法，减去S4中可视域重叠区域，得到三维空间区域中摄像头未覆盖的视频盲区。
优选地，S3的可视域具体计算过程如下：
S3.1：通过摄像头的信息计算得到摄像头的可视角度、朝向和有效观察距离数据，其中摄像头视角范围为α~β，0°≤α<β≤180°，摄像头朝向为θ，α≤θ≤β；
S3.2：以摄像头的位置为视点位置，根据摄像头的可视距离计算摄像头旋转α-θ角度得到左边线终点坐标和旋转β-θ得到右边线终点坐标，其中计算坐标公式如下：
对任意点a，绕一个坐标点o逆时针旋转angle角度后的新的坐标点b，有公式：
b.x = ( a.x - o.x)*cos(angle) - (a.y - o.y)*sin(angle) + o.x；
b.y = (a.x - o.x)*sin(angle) + (a.y - o.y)*cos(angle) + o.y；
其中，x为水平方向的坐标值，y为垂直方向的坐标值；
S3.3：根据S3.2的计算方法将摄像头位置坐标代入a计算出摄像头旋转θ角度后的左边线终点坐标和右边线终点坐标，然后建立以o为摄像头位置，左边线终点坐标和右边线终点坐标为边界点的坐标系，对该坐标系进行投影转换，从墨卡托投影坐标转换为经纬度地理坐标，最后转为可视范围内的笛卡尔空间直角坐标展示可视区，构建可视范围扇区，根据可视范围扇区的两条边界线绘制左边线和右边线；
S3.4：计算可视范围扇区内的弧线上每隔1°的视野终点坐标，即采样点，根据S3.2依次循环遍历获得每个角度下的视野终点坐标；
S3.5：计算每个视野终点坐标和摄像头坐标点连成的直线段与地形或建筑的交点，并绘制可视线，计算视野终点坐标和摄像头坐标点连线的方向，建立射线，计算和三维空间区域模型的相交点；
S3.6：比较相交点距离摄像头坐标与视野终点坐标距离摄像头坐标的位置关系，如果相交点距离摄像头坐标的距离更近，则为该相交点为不可视点，若没有相交点或者相交点距离摄像头坐标的距离更远，则为该相交点为可视点；
S3.7：循环S3.4至S3.6，得到可视范围扇区内各个角度的视野终点坐标，根据左边线和右边线、摄像头位置构建可视范围面polygon数据；
S3.8：可视范围面展示，将可视点和不可视点设置为不同格式的属性，渲染的过程中按照视线扫描成圆的走向，一层层依次渲染，最终构建成可视域。
优选地，S4中可视域重叠区域的具体计算步骤如下：
S4.1：可视域相邻的面与面之间执行合并分析，计算交叉点；
S4.2：交叉点形成结点和链，构建合并后的可视域的面的坐标串信息；
S4.3：根据坐标串信息建立拓扑和新对象，生成面对象；
S4.4：去除面对像中的碎多边形，融合相似多边形；
S4.5：重复S4.1至S4.4，得到所有可视域的可视域重叠区域。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本申请通过三维空间建模的方法，计算并绘制每个摄像头在三维空间区域模型中的可视区域，最后使用三维空间裁剪方法，在三维空间区域减去所有摄像头的可视区域，得到摄像头未覆盖的视野盲区，实现了：
1、在视频监控布局的规划、设计阶段有效评估该空间区域摄像头布设总体情况，可精准定位视野盲区，及时调整摄像头布局，直至消除视野盲区；
2、已部署多个视频监控设备的区域仍存在视野盲区时，可根据三维空间模型对盲区进行精准定位，再根据视野盲区进行摄像头的针对性添加，减少试错次数，节约运维费用、提高工作效率。
附图说明
图1为可视域的计算原理示意图；
图2为可视域叠加形成可视域重叠区域的原理示意图；
图3为本申请在具体场景中的实施示意图。
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。
实施例1
如图1所示，一种三维空间区域视频盲区识别方法，该方法包括：
S1：获取需要进行视频盲区分析三维空间区域的三维地理信息数据，将三维地理信息数据融合处理后，进行三维空间区域建模，获得三维空间区域模型，三维空间区域模型中的3D模型的数据主要来源于传统3D建模的精模转换数据，表面模型数据主要来源于倾斜摄影数据，而建筑模型数据主要来源于BIM数据；
S2：获取三维空间区域模型中已有的多个摄像头的信息，摄像头信息包括安装位置、安装高度、摄像头焦距、水平和垂直视角；
S3：根据每个摄像头的信息，计算出单个摄像头在三维空间区域模型中视野能覆盖的区域，即可视域；
S4：循环运行S3，得到多个可视域，进行多个可视域的重叠，得到三维空间区域模型中所有摄像头的可视域重叠区域；
S5：将S1中的三维空间区域模型结合三维空间裁剪方法，减去S4中可视域重叠区域，得到三维空间区域中摄像头未覆盖的视频盲区。
在本实施例中，本申请通过三维空间建模的方法，计算并绘制每个摄像头在三维空间区域模型中的可视区域，最后使用三维空间裁剪方法，在三维空间区域减去所有摄像头的可视区域，得到摄像头未覆盖的视野盲区，方便工作人员在安装摄像头之前对摄像头布局进行计算和调整，也可在后续增加摄像头时根据视野盲区进行针对性添加。
实施例 2
本实施例与实施例1的区别在于：如图1、图3所示，S3的可视域具体计算过程如下：
S3.1：通过摄像头的信息计算得到摄像头的可视角度、朝向和有效观察距离数据，其中摄像头视角范围为α~β，0°≤α<β≤180°，摄像头朝向为θ，α≤θ≤β；
S3.2：以摄像头的位置为视点位置，根据摄像头的可视距离计算摄像头旋转α-θ角度得到左边线终点坐标和旋转β-θ得到右边线终点坐标，其中计算坐标公式如下：
对任意点a，绕一个坐标点o逆时针旋转angle角度后的新的坐标点b，有公式：
b.x = ( a.x - o.x)*cos(angle) - (a.y - o.y)*sin(angle) + o.x；
b.y = (a.x - o.x)*sin(angle) + (a.y - o.y)*cos(angle) + o.y；
其中，x为水平方向的坐标值，y为垂直方向的坐标值；
S3.3：根据S3.2的计算方法将摄像头位置坐标代入a计算出摄像头旋转θ角度后的左边线终点坐标和右边线终点坐标，然后建立以o为摄像头位置，左边线终点坐标和右边线终点坐标为边界点的坐标系，对该坐标系进行投影转换，从墨卡托投影坐标转换为经纬度地理坐标，最后转为可视范围内的笛卡尔空间直角坐标展示可视区，构建可视范围扇区，根据可视范围扇区的两条边界线绘制左边线和右边线；
S3.4：计算可视范围扇区内的弧线上每隔1°的视野终点坐标，即采样点，根据S3.2依次循环遍历获得每个角度下的视野终点坐标；
S3.5：计算每个视野终点坐标和摄像头坐标点连成的直线段与地形或建筑的交点，并绘制可视线，计算视野终点坐标和摄像头坐标点连线的方向，建立射线，计算和三维空间区域模型的相交点；
S3.6：比较相交点距离摄像头坐标与视野终点坐标距离摄像头坐标的位置关系，如果相交点距离摄像头坐标的距离更近，则为该相交点为不可视点，若没有相交点或者相交点距离摄像头坐标的距离更远，则为该相交点为可视点；
S3.7：循环S3.4至S3.6，得到可视范围扇区内各个角度的视野终点坐标，根据左边线和右边线、摄像头位置构建可视范围面polygon数据；
S3.8：可视范围面展示，将可视点和不可视点设置为不同格式的属性，渲染的过程中按照视线扫描成圆的走向，一层层依次渲染，最终构建成可视域。
在本实施例中，如图3所示，图中的扇形面的直角处为摄像头的具体位置，设该摄像头的坐标为（116.44709549549813,39.90716231955402），该摄像头角度为45.1595295144056°，该摄像头的可视距离为109.568米，该摄像头视角范围为15.1595295144056°~75.1595295144056°；
根据该摄像头最远视距可得出朝向最远的距离终点坐标(116.44800633533065,39.906467497369064)；
根据本实施例的计算方法可得出左边线终点坐标为：(116.44833720143694,39.906909934245846)；
右边线终点坐标为：
(116.44743141042679,39.90621123657181)；
在图3中，扇形区域为该摄像头的视频监控范围，灰度高的区域为可视域，灰度低的区域为被地物遮挡的区域。
实施例3
本实施例与实施例1的区别在于，如图2所示，S4中可视域重叠区域的具体计算步骤如下：
S4.1：可视域相邻的面与面之间执行合并分析，计算交叉点；
S4.2：交叉点形成结点和链，构建合并后的可视域的面的坐标串信息；
S4.3：根据坐标串信息建立拓扑和新对象，生成面对象；
S4.4：去除面对像中的碎多边形，融合相似多边形；
S4.5：重复S4.1至S4.4，得到所有可视域的可视域重叠区域。
在本实施例中，可视域合并形成可视域重叠区域也可使用“联合”工具进行，如ArcMap等软件。

Claims (1)

1.一种三维空间区域视频盲区识别方法，其特征在于，该方法包括：
S1：获取需要进行视频盲区分析三维空间区域的三维地理信息数据，将三维地理信息数据融合处理后，进行三维空间区域建模，获得三维空间区域模型；
S2：获取三维空间区域模型中已有的多个摄像头的信息，摄像头信息包括安装位置、安装高度、摄像头焦距、水平和垂直视角；
S3：根据每个摄像头的信息，计算出单个摄像头在三维空间区域模型中视野能覆盖的区域，即可视域；
S4：循环运行S3，得到多个可视域，进行多个可视域的重叠，得到三维空间区域模型中所有摄像头的可视域重叠区域；
S5：将S1中的三维空间区域模型结合三维空间裁剪方法，减去S4中可视域重叠区域，得到三维空间区域中摄像头未覆盖的视频盲区；
S3的可视域具体计算过程如下：
S3.1：通过摄像头的信息计算得到摄像头的可视角度、朝向和有效观察距离数据，其中摄像头视角范围为α~β，0°≤α<β≤180°，摄像头朝向为θ，α≤θ≤β；
S3.2：以摄像头的位置为视点位置，根据摄像头的可视距离计算摄像头旋转α-θ角度得到左边线终点坐标和旋转β-θ得到右边线终点坐标，其中计算坐标公式如下：
对任意点a，绕一个坐标点o逆时针旋转angle角度后的新的坐标点b，有公式：
b.x = ( a.x - o.x)*cos(angle) - (a.y - o.y)*sin(angle) + o.x；
b.y = (a.x - o.x)*sin(angle) + (a.y - o.y)*cos(angle) + o.y；
其中，x为水平方向的坐标值，y为垂直方向的坐标值；
S3.3：根据S3.2的计算方法将摄像头位置坐标代入a计算出摄像头旋转θ角度后的左边线终点坐标和右边线终点坐标，然后建立以o为摄像头位置，左边线终点坐标和右边线终点坐标为边界点的坐标系，对该坐标系进行投影转换，从墨卡托投影坐标转换为经纬度地理坐标，最后转为可视范围内的笛卡尔空间直角坐标展示可视区，构建可视范围扇区，根据可视范围扇区的两条边界线绘制左边线和右边线；
S3.4：计算可视范围扇区内的弧线上每隔1°的视野终点坐标，即采样点，根据S3.2依次循环遍历获得每个角度下的视野终点坐标；
S3.5：计算每个视野终点坐标和摄像头坐标点连成的直线段与地形或建筑的交点，并绘制可视线，计算视野终点坐标和摄像头坐标点连线的方向，建立射线，计算和三维空间区域模型的相交点；
S3.6：比较相交点距离摄像头坐标与视野终点坐标距离摄像头坐标的位置关系，如果相交点距离摄像头坐标的距离更近，则为该相交点为不可视点，若没有相交点或者相交点距离摄像头坐标的距离更远，则为该相交点为可视点；
S3.7：循环S3.4至S3.6，得到可视范围扇区内各个角度的视野终点坐标，根据左边线和右边线、摄像头位置构建可视范围面polygon数据；
S3.8：可视范围面展示，将可视点和不可视点设置为不同格式的属性，渲染的过程中按照视线扫描成圆的走向，一层层依次渲染，最终构建成可视域；
S4中可视域重叠区域的具体计算步骤如下：
S4.1：可视域相邻的面与面之间执行合并分析，计算交叉点；
S4.2：交叉点形成结点和链，构建合并后的可视域的面的坐标串信息；
S4.3：根据坐标串信息建立拓扑和新对象，生成面对象；
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Denomination of invention: A method for identifying blind spots in three-dimensional spatial region videos

Effective date of registration: 20231219

Granted publication date: 20230801

Pledgee: Chengdu Rural Commercial Bank Co.,Ltd. Tianfu New Area Branch

Pledgor: Chengdu Lutuo Information Technology Co.,Ltd.

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