一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法及系统

1.一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、采集摄像机视野内的视频图像，检测视频图像中的若干个目标，在若干个目标中选择并跟踪初始化的目标Oi；
步骤2、对目标Oi进行位置修正，得到新的跟踪的目标Oi+1；
步骤3、计算步骤2中目标Oi+1与目标Oi的匹配度，若匹配度小于预设的值，则删除目标Oi+1并返回步骤1，若匹配度大于预设的值，则执行步骤4；
步骤4、判断目标Oi+1是否离开设定区域，若是，则执行步骤5，若否，则返回步骤2；
步骤5、保存此刻的图像I1以及此刻的目标Oi+1的位置W1，并计算出目标Oi+1相对于设定区域的位移，然后根据位移移动摄像机到指定位置后执行步骤6；
步骤6、摄像机移动到新位置后，保存此刻的图像I2，通过计算图像I1和图像I2之间沿摄像机运动方向的位移，获得目标Oi+1的新位置W2，并返回步骤2；
上述步骤2中对目标Oi进行位置修正之前，还包括以下子步骤：
步骤2a、获取摄像机视野内的若干个目标，计算各个目标的速度和尺寸；
步骤2b、获取速度最大的目标Oi′，速度记为Vm，若Vm大于一设定的阈值VT，且Vm大于目标Oi的速度，则用该目标Oi′替换原目标Oi，若否则执行步骤2c；
步骤2c、获取尺寸最大的目标Oi″，尺寸记为Sm，若Sm大于一设定的阈值ST，且Sm大于目标Oi的尺寸，则用该目标Oi″替换原目标Oi，若否则进行位置修正后执行步骤3。
2.如权利要求1所述的基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法，其特征在于：步骤1中使用背景减除法和模式识别技术检测视频图像中的若干个目标。
3.如权利要求1至2任一项所述的基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法，其特征在于：
步骤1中通过计算每个目标的尺寸大小，选择尺寸最大的目标作为初始化的目标Oi。
4.一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪系统，其特征在于，包括如下模块：
图像采集模块，用于采集摄像机视野内的视频图像，检测视频图像中的若干个目标，在若干个目标中选择并跟踪初始化的目标Oi；
修正模块，用于对目标Oi进行位置修正，得到新的目标Oi+1；
匹配模块，用于计算修正模块中目标Oi+1与目标Oi的匹配度，若匹配度小于预设的值，则删除目标Oi+1并返回图像采集模块，若匹配度大于预设的值，则执行判断模块；
判断模块，用于判断目标Oi+1是否离开设定区域，若是，则执行控制模块，若否，则返回修正模块；
控制模块，用于保存此刻的图像I1以及此刻的目标Oi+1的位置W1，并计算出目标Oi+1相对于设定区域的位移，然后根据位移移动摄像机到指定位置后执行定位模块；
定位模块，用于摄像机移动到新位置后，保存此刻的图像I2，通过计算图像I1和图像I2之间沿摄像机运动方向的位移，获得目标Oi+1的新位置W2，并返回修正模块；
上述修正模块中对目标Oi进行位置修正之前，还包括以下子模块：
数据获取模块，用于获取摄像机视野内的若干个目标，计算各个目标的速度和尺寸；
速度分析模块，用于获取速度最大的目标Oi′，速度记为Vm，若Vm大于一设定的阈值VT，且Vm大于目标Oi的速度，则用该目标Oi′替换原目标Oi，若否则执行尺寸分析模块；
尺寸分析模块，用于获取尺寸最大的目标Oi″，尺寸记为Sm，若Sm大于一设定的阈值ST，且Sm大于目标Oi的尺寸，则用该目标Oi″替换原目标Oi，若否则进行位置修正后执行匹配模块。
5.如权利要求4所述的基于轨道摄像机的智能视频跟踪系统，其特征在于：图像采集模块中使用背景减除法和模式识别技术检测视频图像中的若干个目标。
6.如权利要求4至5中任一项所述的基于轨道摄像机的智能视频跟踪系统，其特征在于：图像采集模块中通过计算每个目标的尺寸大小，选择尺寸最大的目标作为初始化的目标Oi。

一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法及系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及安全监控技术，尤其涉及一种智能跟踪方法及系统。\n背景技术\n[0002] 视频监控系统能在人无法直接观察的场合，适时、图象、真实地反映被监视控制对象的画面，故其已成为广大用户在现代化管理中监控的最为有效的观察工具。\n[0003] 随着国民经济的快速增长、社会的迅速进步和国力的不断增强，银行、电力、交通、安检以及军事设施等领域对安全防范和现场记录报警系统的需求与日俱增，且要求越来越高，视频监控在生产生活各方面得到了非常广泛的应用。虽然监控系统己经广泛地存在于银行、商场、车站和交通路口等公共场所，但实际的监控任务仍需要较多的人工完成，而且现有的视频监控系统通常只是录制视频图像，提供的信息是没有经过解释的视频图像，只能用作事后取证，没有充分发挥监控的实时性和主动性。为了能实时分析、跟踪、判别监控对象，并在异常事件发生时提示、上报，为政府部门、安全领域及时决策、正确行动提供支持，视频监控的“智能化”就显得尤为重要。智能视频监控是利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息，有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。\n[0004] 有的智能视频监控系统识别出移动物体之后，能在移动的元素后面画出其运动经过场所的轨迹。如广场、车站等公众场所，人流穿梭，设备能显示并记录下每个人的走动轨迹，如果一个人长时间在视野中徘徊游荡，超过一定时间，则设备自动报警提示发现可疑行为人物。但是这种智能视频监控只是针对一个固定的摄像范围中的目标进行记录跟踪，其能监控跟踪的范围小，对于监控范围宽、人流稀少的地方使用这种智能监控系统会存在不能全面监控、存在监控死角，从而导致安全隐患等问题。\n发明内容\n[0005] 针对现有技术的不足，本发明的目的旨在于提供一种监控跟踪的范围宽，即可以通过控制摄像机的运动实现全面监控的基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法。\n[0006] 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：\n[0007] 一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法，包括如下步骤：\n[0008] 步骤1、采集摄像机视野内的视频图像，检测视频图像中的若干个目标，在若干个目标中选择并跟踪初始化的目标Oi；\n[0009] 步骤2、对目标Oi进行位置修正，得到新的跟踪的目标Oi+1；\n[0010] 步骤3、计算步骤2中目标Oi+1与目标Oi的匹配度，若匹配度小于预设的值，则删除目标Oi+1并返回步骤1，若匹配度大于预设的值，则执行步骤4；\n[0011] 步骤4、判断目标Oi+1是否离开设定区域，若是，则执行步骤5，若否，则返回步骤2；\n[0012] 步骤5、保存此刻的图像I1以及此刻的目标Oi+1的位置W1，并计算出目标Oi+1相对于设定区域的位移，然后根据位移移动摄像机到指定位置后执行步骤6；\n[0013] 步骤6、摄像机移动到新位置后，保存此刻的图像I2，通过计算图像I1和图像I2之间沿摄像机运动方向的位移，获得目标Oi+1的新位置W2，并返回步骤2；\n[0014] 上述步骤2中对目标Oi进行位置修正之前，还包括以下子步骤：\n[0015] 步骤2a、获取摄像机视野内的若干个目标，计算各个目标的速度和尺寸；\n[0016] 步骤2b、获取速度最大的目标Oi′，速度记为Vm，若Vm大于一设定的阈值VT，且Vm大于目标Oi的速度，则用该目标Oi′替换原目标Oi，若否则执行步骤2c；\n[0017] 步骤2c、获取尺寸最大的目标Oi″，尺寸记为Sm，若Sm大于一设定的阈值ST，且Sm大于目标Oi的尺寸，则用该目标Oi″替换原目标Oi，若否则进行位置修正后执行步骤3。\n[0018] 优选的，步骤1中使用背景减除法和模式识别技术检测视频图像中的若干个目标。\n[0019] 优选的，步骤1中通过计算每个目标的尺寸大小，选择尺寸最大的目标作为初始化的目标Oi。\n[0020] 本发明还提出一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪系统，包括如下模块：\n[0021] 图像采集模块，用于采集摄像机视野内的视频图像，检测视频图像中的若干个目标，在若干个目标中选择并跟踪初始化的目标Oi；\n[0022] 修正模块，用于对目标Oi进行位置修正，得到新的目标Oi+1；\n[0023] 匹配模块，用于计算修正模块中目标Oi+1与目标Oi的匹配度，若匹配度小于预设的值，则删除目标Oi+1并返回图像采集模块，若匹配度大于预设的值，则执行控制；\n[0024] 判断模块，用于判断目标Oi+1是否离开设定区域，若是，则执行控制模块，若否，则返回修正模块；\n[0025] 控制模块，用于保存此刻的图像I1以及此刻的目标Oi+1的位置W1，并计算出目标Oi+1相对于设定区域的位移，然后根据位移移动摄像机到指定位置后执行定位模块；\n[0026] 定位模块，用于摄像机移动到新位置后，保存此刻的图像I2，通过计算图像I1和图像I2之间沿摄像机运动方向的位移，获得目标Oi+1的新位置W2，并返回修正模块；\n[0027] 上述修正模块中对目标Oi进行位置修正之前，还包括以下子模块：\n[0028] 数据获取模块，用于获取摄像机视野内的若干个目标，计算各个目标的速度和尺寸；\n[0029] 速度分析模块，用于获取速度最大的目标Oi′，速度记为Vm，若Vm大于一设定的阈值VT，且Vm大于目标Oi的速度，则用该目标Oi′替换原目标Oi，若否则执行尺寸分析模块；\n[0030] 尺寸分析模块，用于获取尺寸最大的目标Oi″，尺寸记为Sm，若Sm大于一设定的阈值ST，且Sm大于目标Oi的尺寸，则用该目标Oi″替换原目标Oi。\n[0031] 优选的，图像采集模块中使用背景减除法和模式识别技术检测视频图像中的若干个目标。\n[0032] 更优选的，图像采集模块中通过计算每个目标的尺寸大小，选择尺寸最大的目标作为初始化的目标Oi。\n[0033] 本发明的有益效果如下：监控跟踪的范围宽，即可以通过控制摄像机的运动实现全面监控的，解决了摄像机只能固定在某个地方进行摄像监控的局限性问题；采用背景减除法和模式识别技术对视频图像进行处理，可以得到效果更好画质，并方便选取目标；同时根据尺寸大小选取初始化的目标则更使得选取目标更为方便准确。\n附图说明\n[0034] 图1为本发明较佳实施方式的基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法的流程图。\n具体实施方式\n[0035] 下面将结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述。\n[0036] 请参见图1，一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪方法，包括如下步骤：\n[0037] 步骤S1、采集摄像机视野内的视频图像，检测视频图像中的若干个目标，在若干个目标中选择并跟踪初始化的目标Oi。\n[0038] 步骤S2、对目标Oi进行位置修正，得到新的跟踪的目标Oi+1。在视频图像中选取与目标Oi的特征最像的目标记为新的跟踪的目标Oi+1，从而实现位置修正，其中该特征可以用速度与尺寸的大小进行定义。\n[0039] 步骤S3、计算步骤S2中目标Oi+1与目标Oi的匹配度，若匹配度小于预设的值，则删除目标Oi+1并返回步骤S1，若匹配度大于预设的值，则执行步骤S4。其中，匹配度可以是各个目标的特征的相似度，即相似度达到一个预设值，这里的特征也可以用速度与尺寸的大小进行定义。\n[0040] 步骤S4、判断目标Oi+1是否离开设定区域，若是，则执行步骤S5，若否，则返回步骤S2。\n[0041] 步骤S5、保存此刻的图像I1以及此刻的目标Oi+1的位置W1，并计算出目标Oi+1相对于设定区域的位移，然后根据位移移动摄像机到指定位置后执行步骤S6。当摄像机接收到指令之后，会在预设好的轨道上运动到一定位置，从而使得跟踪的目标Oi+1在设定区域内，这个设定区域可以根据需要进行设定。\n[0042] 步骤S6、摄像机移动到新位置后，保存此刻的图像I2，通过计算图像I1和图像I2之间沿摄像机运动方向的位移，获得目标Oi+1的新位置W2，并返回步骤S2。返回步骤S2后，即开始一个新的循环，再循环的时候，即是对目标Oi+1进行位置修正。\n[0043] 上述步骤S2中对目标Oi进行位置修正之前，还可以包括以下子步骤：\n[0044] 步骤S2a、获取摄像机视野内的若干个目标，再计算各个目标此时的速度和尺寸；\n[0045] 步骤S2b、获取速度最大的目标Oi′，速度记为Vm，若Vm大于一设定的阈值VT，且Vm大于目标Oi的速度，则用该目标Oi′替换原目标Oi，替换完成之后，修正的就是目标Oi′；若否则执行步骤S2c。\n[0046] 步骤S2c、获取尺寸最大的目标Oi″，尺寸记为Sm，若Sm大于一设定的阈值ST，且Sm大于目标Oi的尺寸，则用该目标Oi″替换原目标Oi，替换完成之后，修正的就是目标Oi″，若否则对目标Oi进行位置修正后执行步骤S3。\n[0047] 优选的，步骤S1中可以是使用背景减除法和模式识别技术检测视频图像中的若干个目标。也可以通过计算每个目标的尺寸大小，选择尺寸最大的目标作为初始化的目标Oi。\n[0048] 本发明还提出一种基于轨道摄像机的智能视频跟踪系统，包括如下模块：\n[0049] 图像采集模块，用于采集摄像机视野内的视频图像，检测视频图像中的若干个目标，在若干个目标中选择并跟踪初始化的目标Oi。\n[0050] 修正模块，用于对目标Oi进行位置修正，得到新的目标Oi+1。\n[0051] 匹配模块，用于计算修正模块中目标Oi+1与目标Oi的匹配度，若匹配度小于预设的值，则删除目标Oi+1并返回图像采集模块，若匹配度大于预设的值，则执行控制。\n[0052] 判断模块，用于判断目标Oi+1是否离开设定区域，若是，则执行控制模块，若否，则返回修正模块。\n[0053] 控制模块，用于保存此刻的图像I1以及此刻的目标Oi+1的位置W1，并计算出目标Oi+1相对于设定区域的位移，然后根据位移移动摄像机到指定位置后执行定位模块。\n[0054] 定位模块，用于摄像机移动到新位置后，保存此刻的图像I2，通过计算图像I1和图像I2之间沿摄像机运动方向的位移，获得目标Oi+1的新位置W2，并返回修正模块。\n[0055] 上述修正模块中对目标Oi进行位置修正之前，还包括以下子模块：\n[0056] 数据获取模块，用于获取摄像机视野内的若干个目标，计算各个目标的速度和尺寸。\n[0057] 速度分析模块，用于获取速度最大的目标Oi′，速度记为Vm，若Vm大于一设定的阈值VT，且Vm大于目标Oi的速度，则用该目标Oi′替换原目标Oi，若否则执行尺寸分析模块。\n[0058] 尺寸分析模块，用于获取尺寸最大的目标Oi″，尺寸记为Sm，若Sm大于一设定的阈值ST，且Sm大于目标Oi的尺寸，则用该目标Oi″替换原目标Oi。\n[0059] 优选的，图像采集模块中使用背景减除法和模式识别技术检测视频图像中的若干个目标。图像采集模块中通过计算每个目标的尺寸大小，选择尺寸最大的目标作为初始化的目标Oi。\n[0060] 对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。