CN116828287A - 一种多机系统及其拍摄方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多机系统的拍摄方法及系统，该方法包括：一设备接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；该设备获取所述目标用户的人物特征，将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备；系统中的所有设备根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。本发明提供的多机系统的拍摄方法能实现多机系统中跟踪目标的简单设置，成本低、操作简单，有利于提高用户使用体验。

Description

一种多机系统及其拍摄方法

技术领域

本发明涉及交互技术领域，尤其涉及一种多机系统及其拍摄方法。

背景技术

在目前在多机的跟拍系统中，用户可以通过分别在每台设备上设置跟踪拍摄的目标，或者通过操作遥控终端来设置与其通信的设备的跟踪目标，分别在每台设备上设置的方式操作繁琐，通过操作遥控终端的方式则需要增加系统成本，因此如何实现多机系统中跟踪目标的简单设置是我们急需解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种多机系统及其拍摄方法，能实现多机系统中跟踪目标的简单设置，成本低、操作简单，有利于提高用户使用体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种多机系统的拍摄方法，该多机系统的拍摄方法包括：

一设备接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；该设备获取所述目标用户的人物特征，将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备；

系统中的所有设备根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。

其中，所述系统中的所有设备根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄具体包括：系统中的各个拍摄设备分别获取拍摄画面中所有人物的人物特征，分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物，对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。

其中，所述该设备获取所述目标用户的人物特征具体包括：该设备获取目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征。

其中，所述分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物具体包括：

对每一获取的人物特征，依次计算其脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的与目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度；

获取最大的脸部特征匹配度，若该最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，则对每一人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度进行加权计算得到加权匹配度，获取最大的加权匹配度，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。

第二方面，本发明实施例提供了一种多机系统，该多机系统包括至少三台设备，每台设备包括：

指令识别模块，用于接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；特征获取模块，用于获取所述目标用户的人物特征；

通信模块，用于将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备；

跟踪模块，用于根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。

其中，所述跟踪模块具体包括：

特征获取单元，用于分别获取拍摄画面中所有人物的人物特征；

计算单元，用于分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度；

目标确定单元，用于获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物；

跟踪单元，用于对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。

其中，所述特征获取模块具体用于：获取目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征；

所述特征获取单元具体用于：获取拍摄画面中所有人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征。

其中，所述计算单元具体用于：

对每一获取的人物特征，依次计算其脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的与目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度；

对每一人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度进行加权计算得到加权匹配度；

所述目标确定单元具体用于：获取最大的脸部特征匹配度，若该最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，获取最大的加权匹配度，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。

本发明提供的一种多机系统的拍摄方法，通过任一设备接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令，则该设备获取目标用户的人物特征，并将跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给多机系统中的其他设备，则系统中的所有设备根据跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。本发明提供的多机系统的拍摄方法，无须额外设置，即能与系统中所有的设备进行跟踪目标的同步，能实现多机系统中跟踪目标的简单设置，成本低、操作简单，有利于提高用户使用体验。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种多机系统的结构示意图。

图2是本发明实施例提供的一种多机系统中的拍摄设备的结构示意图。

图3是本发明实施例提供的一种多机系统中的拍摄设备的子结构示意图。

图4是本发明实施例提供的一种多机系统的拍摄方法的流程示意图。

实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一速度差值为第二速度差值，且类似地，可将第二速度差值称为第一速度差值。第一速度差值和第二速度差值两者都是速度差值，但其不是同一速度差值。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

请参照图1及图2，图1和图2分别为本发明实施例提供的多机系统的示意性框图和拍摄设备的系统结构框图。如图1所示，该多机系统包括至少三台拍摄设备100，拍摄设备100为云台相机或架设于旋转底座的摄像机，图1中各个拍摄设备的拍摄方向和位置不做任何限制，而且图1中给出的示例拍摄设备的数量为5，这个数量仅仅为一示例，不作任何限制，多机系统中的拍摄设备100的数量也可为3、4、6、9、10、20等等。如图2所示，本发明实施例提供的多机系统中的拍摄设备100包括指令识别模块10、特征获取模块20、通信模块30、和跟踪模块40，通信模块30可基于蓝牙或者wifi实现，每台拍摄设备之间可通过通信模块30进行通信；指令识别模块10、特征获取模块20及跟踪模块40为可被微控制芯片执行的程序模块。在本实施例中，指令识别模块10，用于接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；特征获取模块20，用于获取所述目标用户的人物特征；通信模块30，用于将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备；跟踪模块40，用于根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。可理解地，目标用户对拍摄设备中的任意一台拍摄设备100做出跟踪拍摄的手势，该拍摄设备100中的指令识别模块10识别到目标用户的手势得到跟踪拍摄指令，然后特征获取模块20获取目标用户的人物特征，通信模块30把跟踪拍摄指令和目标用户的人物特征发送给多机系统中的其他拍摄设备100，系统的所有拍摄设备则根据所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征对目标用户进行跟踪拍摄，实现了随时随地的跟踪拍摄指令的共享，操作简单快捷，用户无须事先设置，也无须其他人员帮忙，即可实现系统中所有拍摄设置之间跟踪拍摄指令的共享，大大提高用户的使用体验。本实施例中，只要目标用户出现在拍摄设备的拍摄范围内，则对目标用户进行跟踪拍摄；若拍摄范围内不存在目标用户，则正常拍摄即可。需要说明的是，本发明实施例中，目标用户为并非一定为指定用户，可为指定用户，亦可为非指定用户，即可为任意一想要使用该多机系统的用户。

在一些实施例中，如图3所示，跟踪模块40具体包括特征获取单元41、计算单元42、目标确定单元43和跟踪单元44，具体内容如下：

特征获取单元41，用于分别获取拍摄画面中所有人物的人物特征。

计算单元42，用于分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度。

目标确定单元43，用于获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物。

跟踪单元44，用于对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。

在本实施例中，特征获取单元41获取画面中所有人物的人物特征，接着计算单元42分别计算画面中每一人物的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，目标确定单元43根据计算结果，获取该拍摄画面中所有人物的人物特征的匹配度的最大值，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物；则跟踪单元44对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。若该最大匹配度小于预设阈值，则确定拍摄画面中不存在目标人物，不做跟踪拍摄，正常拍摄即可。

在一具体实施例中，计算单元42具体用于：

对每一获取的人物特征，依次计算其脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的与目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度；

对每一人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度进行加权计算得到加权匹配度；

所述目标确定单元具体用于：获取最大的脸部特征匹配度，若该最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，获取最大的加权匹配度，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。

本实施例中，首先判断脸部特征的匹配度，若最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，即目前拍摄画面中不存在目标人物或者不存在目标人物的正脸或侧脸，通过脸部特征判断不出是否存在目标人物，则根据人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度的加权平均值来判断，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。

本实施例提供的多机系统通过任一设备接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令，则该设备获取目标用户的人物特征，并将跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给多机系统中的其他设备，则系统中的所有设备根据跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。本发明提供的多机系统无须额外设置，即能与系统中所有的设备进行跟踪目标的同步，能实现多机系统中跟踪目标的简单设置，成本低、操作简单，有利于提高用户使用体验。

请参照图4，图4为本发明实施例提供的一种多机系统的拍摄方法的流程示意图，本实施例适用于多台拍摄设备同时拍摄的情况，具体包括如下步骤：

步骤S110：一设备接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；该设备获取所述目标用户的人物特征，将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备。

步骤S120：系统中的所有设备根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。

本实施例中，目标用户对拍摄设备中的任意一台拍摄设备做出跟踪拍摄的手势，该拍摄设备识别到目标用户的手势得到跟踪拍摄指令，然后获取目标用户的人物特征，并把跟踪拍摄指令和目标用户的人物特征发送给多机系统中的其他拍摄设备，接着系统的所有拍摄设备则根据接收的跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征对目标用户进行跟踪拍摄，实现了随时随地的跟踪拍摄指令的共享，操作简单快捷，用户无须事先设置，也无须其他人员帮忙，即可实现系统中所有拍摄设置之间跟踪拍摄指令的共享，大大提高用户的使用体验。需要说明的是，本发明实施例中的目标用户为并非一定为指定用户，可为指定用户，亦可为非指定用户，即可为任意一想要使用该多机系统的用户。

进一步的，步骤S120具体包括：系统中的各个拍摄设备分别获取拍摄画面中所有人物的人物特征，分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物，对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。在本实施例中，系统中各拍摄设备获取画面中所有人物的人物特征，接着分别计算画面中每一人物的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，根据计算结果获取该拍摄画面中所有人物的人物特征的匹配度的最大值，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物；最后对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。若该最大匹配度小于预设阈值，则确定拍摄画面中不存在目标人物，不做跟踪拍摄，正常拍摄即可。

进一步的，步骤S110中该设备获取所述目标用户的人物特征具体包括：该设备获取目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征。本实施例中当人物人脸被遮挡时，可综合头部特征、躯干特征及衣着特征来综合判断，更有利于提高目标提取的准确性及提高用户使用体验。具体地，所述分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物具体包括：

对每一获取的人物特征，依次计算其脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的与目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度；

获取最大的脸部特征匹配度，若该最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，则对每一人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度进行加权计算得到加权匹配度，获取最大的加权匹配度，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。

本实施例提供的多机系统的拍摄方法，首先判断脸部特征的匹配度，若最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，即目前拍摄画面中不存在目标人物或者不存在目标人物的正脸或侧脸，通过脸部特征判断不出是否存在目标人物，则根据人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度的加权平均值来判断，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。这样根据人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度的加权平均值来确定目标人物，使得针对脸部遮挡的情况，也能准确地识别出目标人物，不跟丢跟踪目标，更有利于提高用户使用体验。

值得注意的是，上述多机系统的实施例中，所包括的各个模块和单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种多机系统的拍摄方法，其特征在于，所述多机系统的拍摄方法包括：

一设备接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；该设备获取所述目标用户的人物特征，将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备；

系统中的所有设备根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。

2.根据权利要求1中所述的多机系统的拍摄方法，其特征在于，所述系统中的所有设备根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄具体包括：系统中的各个拍摄设备分别获取拍摄画面中所有人物的人物特征，分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物，对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。

3.根据权利要求2中所述的多机系统的拍摄方法，其特征在于，所述该设备获取所述目标用户的人物特征具体包括：该设备获取目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征。

4.根据权利要求3所述的多机系统的拍摄方法，其特征在于，所述分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度，获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物具体包括：

对每一获取的人物特征，依次计算其脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的与目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度；

获取最大的脸部特征匹配度，若该最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，则对每一人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度进行加权计算得到加权匹配度，获取最大的加权匹配度，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。

5.一种多机系统，该多机系统包括至少三台拍摄设备，其特征在于，每台设备包括：

指令识别模块，用于接收到目标用户通过手势识别输入的跟踪拍摄指令；特征获取模块，用于获取所述目标用户的人物特征；

通信模块，用于将所述跟踪拍摄指令及目标用户的人物特征发送给所述多机系统中的其他设备；

跟踪模块，用于根据所述跟踪拍摄指令及所述目标用户的人物特征对所述目标用户进行跟踪拍摄。

6.根据权利要求5所述的多机系统，其特征在于，所述跟踪模块具体包括：

特征获取单元，用于分别获取拍摄画面中所有人物的人物特征；

计算单元，用于分别计算获取的人物特征与目标人物的人物特征的匹配度；

目标确定单元，用于获取最大匹配度，若该最大匹配度大于等于预设阈值，则确定最大匹配度对应的人物为目标人物；

跟踪单元，用于对该最大匹配度对应的人物进行跟踪拍摄。

7.根据权利要求6所述的多机系统，其特征在于，所述特征获取模块具体用于：获取目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征；

所述特征获取单元具体用于：获取拍摄画面中所有人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征。

8.根据权利要求7所述的多机系统，其特征在于，所述计算单元具体用于：

对每一获取的人物特征，依次计算其脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的与目标用户的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度；

对每一人物的脸部特征、头部特征、躯干特征及衣着特征的匹配度进行加权计算得到加权匹配度；

所述目标确定单元具体用于：获取最大的脸部特征匹配度，若该最大的脸部特征匹配度大于等于预设脸部阈值，则确定该最大的脸部特征匹配度对应的人物为目标人物；若最大的脸部特征匹配度小于预设脸部阈值，获取最大的加权匹配度，若最大的加权匹配度大于等于预设匹配度阈值，则确定所述最大的加权匹配度对应的人物为目标人物。