云台摄像机巡航控制方法

1.一种云台摄像机巡航控制方法，应用于包括云台摄像机、视频服务器以及客户端的视频监控系统，其特征在于，所述方法包括：
S1.在所述客户端显示所述云台摄像机可监控区域的全景图像；
S2.每隔预设时间，所述客户端采集轨迹点在所述全景图像上的位置坐标并发送至视频服务器，所述视频服务器根据最新采集的轨迹点位置坐标计算所述云台摄像机的水平旋转角度和垂直旋转角度，根据所述预设时间的时长以及所述水平旋转角度和垂直旋转角度计算所述云台摄像机的旋转速度并发送至所述云台摄像机；
S3.所述云台摄像机根据所述旋转速度控制自身旋转，使自身的光轴与最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标位于同一直线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述云台摄像机旋转包括：
在所述预设时间内，所述云台摄像机根据所述旋转速度控制所述自身持续匀速旋转。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频服务器根据最新采集的轨迹点位置坐标计算所述云台摄像机的水平旋转角度和垂直旋转角度，包括：
所述视频服务器获取云台摄像机当前光轴的水平角度θ1′和垂直角度θ2′；
将最新采集的轨迹点位置坐标转换为其对应的地面位置坐标，并计算所述地面位置坐标与所述云台摄像机光心间连线的水平角度θ1及垂直角度θ2；
根据所述θ1′以及θ1计算所述云台摄像机的水平旋转角度，根据所述θ2′以及θ2计算所述云台摄像机的垂直旋转角度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将最新采集的轨迹点位置坐标转换为其对应的地面位置坐标包括：
计算最新采集的轨迹点位置坐标在合成所述全景图像的原始图像中的对应位置坐标；
根据所述对应位置坐标所在的原始图像选择相应的内参数矩阵以及外参数矩阵；
根据选择的内参数矩阵以及外参数矩阵将所述对应位置坐标转换为其对应的地面位置坐标。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
当最新采集的轨迹点位置坐标位于所述全景图像中的地面上时，计算最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标与云台摄像机光心间的距离D；
根据f＝D·h/H计算所述云台摄像机的目标焦距f；其中，h/H为常量，h为目标物体在成像平面坐标系中的高度，H为目标物体的实际高度；
所述步骤S3还包括：根据所述目标焦距调整所述云台摄像机的焦距。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
当最新采集的轨迹点位置坐标不位于所述全景图像中的地面上时，估算最新采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置坐标与云台摄像机光心间的距离D′；
根据f＝D′·h/H计算所述云台摄像机的目标焦距f；其中，h/H为常量，h为目标物体在成像平面坐标系中的高度，H为目标物体的实际高度；
所述步骤S3还包括：根据所述目标焦距调整所述云台摄像机的焦距。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述估算距离D′包括：
计算前一次采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置坐标与所述云台摄像机光心在地面上的垂直投影间的距离r1；
计算最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标与所述云台摄像机光心在地面上的垂直投影间的距离r2以及与所述云台摄像机光心间的距离D；
根据D′＝D·r1/r2估算距离D′。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述估算距离D′包括：
计算前一次采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置坐标与所述云台摄像机光心在地面上的垂直投影间的距离r1；
计算最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标与所述云台摄像机光心间连线的垂直角度θ2；
根据D′＝r1/sinθ2估算距离D′。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
若最新采集的轨迹点位置坐标与前一次采集的轨迹点位置相同，则控制所述云台摄像机静止；否则，转至步骤S3。
10.根据权利要求1-4或6-9任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S3之后还包括：
S4.所述视频服务器记录所述云台摄像机的旋转角度以及焦距信息，根据记录旋转角度以及焦距信息生成所述云台摄像机的巡航轨迹并保存。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨迹点是用户根据实时监控画面上的追踪目标移动轨迹在所述全景图像上进行划线操作的得到的。

云台摄像机巡航控制方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种云台摄像机巡航控制方法。\n背景技术\n[0002] 视频监控是安全防范系统的重要组成部分，随着计算机、网络通信以及图像处理等技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。目前，视频监控技术已经被广泛地应用在各个领域之中，尤其是一些诸如公共安全、应急指挥等领域。\n[0003] 当前视频监控系统中，为了减少摄像机的部署密度，在很多监控点部署的是云台摄像机。利用云台摄像机的旋转以及变倍等功能，可以实现一台云台摄像机对大片区域的实时监控。云台摄像机的操作是否快捷，成为监控系统中的一个重要指标，其在很大程度上影响着用户的使用效果。传统技术中，控制云台摄像机跟踪移动物体时，一般采用实时的智能分析算法来实现，但这种实现方案运算量很大，需要消耗大量的计算资源，容易对其他业务产生影响，而且在复杂场景下的对目标物体识别跟踪的准确性不是很理想。如果用户手动控制云台摄像机跟踪一个移动物体，则往往会由于操作步骤过于繁多，而难以进行实时和准确的跟踪。\n[0004] 对此，现有技术中一种解决方案是在云台摄像机的实时监控画面上通过跟踪轨迹点(轨迹点可以是鼠标光标或者是在触摸屏上的触控点等等)的移动轨迹来控制云台摄像机的旋转，其具体的实现策略是每隔预设时间，采集轨迹点在云台摄像机实时监控画面上的位置坐标，并将最新采集的轨迹点位置坐标和前一次采集的轨迹点位置坐标进行对比，如果发生了变化，则根据两次位置坐标的差异，计算云台摄像机需要旋转的角度，然后通过云台控制协议，控制云台摄像机直接旋转到指定的位置坐标，此时，在云台摄像机的监控画面上能够看出轨迹点所指向的位置变成了新图像的中心位置。\n[0005] 然而上述方案存在下述缺点：\n[0006] 视野受限；用户无法直观的看到云台摄像机所能监控的所有区域，尤其是对于360度旋转的云台摄像机，用户在监控画面上通过移动轨迹点旋转云台摄像机时，难以将不同角度的观察区域联系起来，不利于全局的观察和判断。\n[0007] 云台旋转不连续；上述方案中每次都是使云台摄像机从静止状态以最快速度转到指定位置，然后又处于静止状态，对于云台摄像机高速旋转过程中巡航过的监控区域，用户很难进行观察，因此会影响实际监控效果。\n[0008] 响应不及时；当移动的目标物体运动速度很快时，云台摄像机需要从静止状态以最快速度转到指定位置，加速时间较长，可能导致在下一次采集轨迹点位置坐标时，云台摄像机还没有旋转到目标位置，从而导致无法准确跟踪。\n发明内容\n[0009] 针对背景技术中的部分或者全部问题，本发明提供一种云台摄像机巡航控制方法，用于实现更好的监控效果。\n[0010] 具体的，所述云台摄像机巡航控制方法，应用于包括云台摄像机、视频服务器以及客户端的视频监控系统，所述方法包括：\n[0011] S1.在所述客户端显示所述云台摄像机可监控区域的全景图像；\n[0012] S2.每隔预设时间，所述客户端采集轨迹点在所述全景图像上的位置坐标并发送至视频服务器，所述视频服务器结合最新采集的轨迹点位置坐标生成控制参数并发送至所述云台摄像机；\n[0013] S3.根据所述控制参数控制所述云台摄像机旋转，使自身的光轴与最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标位于同一直线。\n[0014] 由以上技术方案可见，本发明所提供的云台摄像机巡航控制方法中，通过在一个客户端上显示云台摄像机可监控区域的全景图像，周期性的采集轨迹点在全景图像上的位置坐标，并控制云台摄像机旋转，使云台摄像机的光轴与最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标位于同一直线，从而使轨迹点所指向的位置成为变成监控画面的中心位置；在本发明所提供的云台摄像机巡航控制方法中，不但可以通过移动轨迹点控制云台摄像机的旋转，而且用户可以通过全景图像，方便的获取到该监控点周围的所有信息，方便了用户对于全局的观察和判断，从而可以实现更好的监控效果。\n附图说明\n[0015] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。\n[0016] 图1是云台摄像机相关的各坐标系示意图；\n[0017] 图2是本发明一种实施方式中云台摄像机巡航控制方法应用环境示意图；\n[0018] 图3是本发明一种实施方式中云台摄像机巡航控制方法的流程示意图；\n[0019] 图4是当所述轨迹点位置坐标不在全景图像地面上时对应的地面位置坐标示意图。\n具体实施方式\n[0020] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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地描述，显然，所描述的实施例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。\n[0021] 在介绍本实施例中所提供的云台摄像机巡航控制方法之前，首先参考图1对其中可能涉及到相关专业名词加以介绍：\n[0022] 图像坐标系：数字图像在计算机内可以存储为数组，数组中的每一个元素(即像素)的值是图像点的灰度值；在图像上定义直角坐标系，以像素在数组中的行数和列数为坐标，以像素为单位，即为图像坐标系。\n[0023] 图像主点：摄像机光轴和成像平面的交点称为图像主点；图1中平面G为成像平面，图像主点即点O；图像主点O到摄像机光心s0之间的距离f即为摄像机的焦距。\n[0024] 成像平面坐标系：位于成像平面(即图1中平面G)，并以图像主点O为原点的坐标系。\n[0025] 摄像机坐标系：摄像机坐标系是一个三维坐标系，其以摄像机光心(即图1中点s0)为原点，x轴以及y轴与上述成像平面平行，z轴为摄像机的光轴方向即通过摄像机光心并与成像平面垂直的方向(图1中直线Os1方向)。\n[0026] 世界坐标系：根据实际环境建立的三维坐标系，可以用来描述摄像机和目标物体的实际位置；图1中世界坐标系的X轴和Y轴约束的平面代表物理世界中的地平面，Z轴代表物理世界中的高度，世界坐标系的原点(0,0,0)是摄像机的光心在地平面上的投影，Z0代表摄像机光心s0与世界坐标系原点之间的距离；点s1代表图像主点O位置的像素在地平面上对应的映射点，θ1代表摄像机的水平角度，θ2代表摄像机的垂直角度，D代表摄像机光心s0与地平面上点s1之间的距离。\n[0027] 摄像机内参矩阵：描述摄像机固有物理特性的矩阵。\n[0028] 摄像机外参矩阵：用来表示摄像机坐标系和世界坐标系之间关联关系的关系矩阵，可以通过旋转矩阵R和平移向量T来描述。\n[0029] 本实施例中提供了一种云台摄像机巡航控制方法，应用于如图2中所示的视频监控系统。该视频监控系统主要包括云台摄像机、视频服务器以及若干客户端。云台摄像机是指能在水平方向和垂直方向旋转的摄像机，使摄像机从多个不同的角度进行摄像，并可以进行焦距、光圈等参数的调节；所述云台摄像机可以为网络摄像机也可以为模拟摄像机。云台摄像机上电后，会自动在所述视频服务器进行注册，并可以上传自身参数至视频服务器。\n所述客户端可以设置至少两个，其中一个客户端安装于用于显示所述云台摄像机可监控区域的全景图像的硬件设备上(下称第一客户端)，另一个客户端安装于用于显示所述云台摄像机的实时监控画面的硬件设备上(下称第二客户端)。此外，容易理解的是，上述全景图像和实时监控画面也可以在同一硬件设备的不同窗格上显示，在此不做特殊限定。\n[0030] 如图3中所示，本实施例中所提供的云台摄像机巡航控制方法主要包括以下步骤：\n[0031] S1.在所述第一客户端显示所述云台摄像机可监控区域的全景图像。\n[0032] 全景图像是指大于人的双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，乃至360度完整场景范围的图像。现有技术中全景图像的拼接技术已经比较成熟；例如，可以利用上述云台摄像机在前后左右相隔90度的4个方向各拍摄一张图像(每张图像的视角120度，拼接的时候需要有重复部分)，然后将得到的4张原始图像拼接成360度全景图像。\n[0033] S2.每隔预设时间，所述客户端采集轨迹点在所述全景图像上的位置坐标并发送至视频服务器，所述视频服务器结合最新采集的轨迹点位置坐标生成控制参数并发送至所述云台摄像机；轨迹点是用户根据实时监控画面上的追踪目标移动轨迹在所述全景图像上进行划线操作的得到的，轨迹点即可以是鼠标光标，也可以是在触摸屏上的触控点等等，在本实施例中不做特殊限定。\n[0034] 用户在获取了云台摄像机的控制权限后，可以通过菜单或者热键等方式确认开始在全景图像上进行划线跟踪巡航。在第二客户端上显示有所述云台摄像机的实时监控画面，第二客户端位于用户在全景图像上进行划线跟踪巡航时能够观察到位置。用户在跟踪目标的时候，可以一边观察第二客户端上显示的实时监控画面，一边根据全景图像的地面格局，结合自己的判断，通过轨迹点在全景图像上进行划线操作进行目标跟踪；本发明中对于在全景图像上的轨迹点划线操作的精确度要求不是很高，只要方向和速度没有明显偏差即可，都可以准确的跟踪到目标物体。\n[0035] 第一客户端每隔预设时间(该预设时间的时长可以自由配置，例如本实施例中默认为100ms)采集轨迹点在所述全景图像上的位置坐标。第一客户端将采集得到的轨迹点位置坐标信息发送至视频服务器，视频服务器将轨迹点在所述全景图像上的位置坐标转换为在实际环境中对应的地面位置坐标。视频服务器获取云台摄像机当前光轴的水平角度θ1′和垂直角度θ2′，并计算最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标与所述云台摄像机光心间连线的水平角度θ1及垂直角度θ2。接着，可以根据所述θ1′与θ1之间的差距计算所述云台摄像机的水平旋转角度，根据所述θ2′与θ2之间的差距计算所述云台摄像机的垂直旋转角度。\n[0036] S3.视频服务器将计算出的水平旋转角度以及垂直旋转角度发送至云台摄像机后，所述云台摄像机根据所述水平旋转角度和垂直旋转角度旋转，使所述云台摄像机的光轴与最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标位于同一直线，从而使轨迹点所指向的位置成为变成云台摄像机监控画面的中心位置，实现对目标物体的追踪。\n[0037] 优选的，在上述预设时间内，控制所述云台摄像机持续匀速旋转；即在两次采集轨迹点位置坐标的间隔时间内，云台摄像机根据所述水平旋转角度和垂直旋转角度持续匀速旋转，在下次采集轨迹点位置坐标前，恰好运动至目标位置。相比于现有技术，一方面在目标物体移动速度较低时，可以降低云台摄像机的旋转速度，从而使用户能够对云台摄像机旋转过程中巡航过的监控区域进行观察；另一方面云台摄像机的旋转速度均是在上一预设时间内云台摄像机旋转速度的基础上进行的调整，在目标物体移动速度很高时，云台摄像机在较短的时间内即可加速至很高的旋转速度，从而避免出现由于加速过程过长造成响应不及时，导致跟丢目标物体。\n[0038] 本实施例中还示例性的提供了一种上述将获取的轨迹点位置坐标转换为其对应的地面位置坐标的具体方式。\n[0039] 现有技术中可以通过下述方式将图像坐标系上的任意一点转换为世界坐标系中对应的实际坐标位置：对于图像坐标系上的任意一点s0，设s0的坐标为(u,v)，s0在世界坐标系中对应的坐标位置为s1，设s1的坐标为(Xw,Yw,Zw)，s1在摄像机坐标系中对应的点sc坐标记为(Xc,Yc,Zc)，则根据摄像机的光学成像原理，有如下公式：\n[0040]\n[0041] 其中dx和dy代表每个像素在成像平面坐标系的物理尺寸，均为常量；u0和v0代表图像主点在成像坐标系的坐标，s'表示摄像机倾斜因子，由摄像机内部参数决定。f表示焦距，R和t分别为摄像机坐标系和世界坐标系之间的旋转矩阵(3×3矩阵)和平移向量，对于摄像机在同一个角度和同一个位置拍摄的图像而言，转换矩阵和平移向量均为常量；行业内将上述1/dx所在的矩阵和f所在的矩阵称之为摄像机的内参数矩阵，R和t所在的矩阵称之为摄像机的外参数矩阵。摄像机的内外参数矩阵可以通过单目标定算法或者双目标定算法求出，该类算法较为成熟，在此不再赘述。\n[0042] 从上述公式1可以看出，如果已知世界坐标系某一点(Xw,Yw,Zw)和云台摄像机的内参数矩阵以及外参数矩阵，必然可以推导出该点在图像坐标系的位置(u,v)。但反之并不成立，即如果已知图像坐标系某点的位置坐标(u,v)，却无法推导出世界坐标系对应的一个位置坐标，只能得到一条经过云台摄像机光心的直线(该直线记为luv，其和世界坐标系Z轴的夹角记为β)，直线luv在世界坐标系中可以用下面的方程表示：\n[0043] a1×X+b1×Y+c1×Z＝d1；\n[0044] a2×X+b2×Y+c2×Z＝d2；\n[0045] 上述方程中的a1，a2以及d1，d1均是和(u,v)相关的常量；在本实施例中，由于需要观测的目标物体通常是在地面上移动，虽然地面的高度可能有所变化，但由于摄像机的理想成像距离是有一定范围的，只要坡度变化不明显，并不会影响用户实际的观察效果。因此，在实际计算中可以认为地面是一个理想的平面。如果确认需要获取世界坐标系中地平面上的点，则Z＝0，此时上述方程将变为标准的二元一次方程组，从而可以解出X和Y的值，即为Xw和Yw的值；至此可以得到图像坐标系上一点(u,v)在世界坐标系中对应的地面位置坐标为(Xw,Yw,0)。\n[0046] 对于本实施例中的全景图像，上述公式1同样适用。例如，本实施例中全景图像由4张在不同角度拍摄的原始图像水平拼接而成，对应的是4个独立的图像坐标系(下称原始图像坐标系)拼接到一个图像坐标系(下称全景图像坐标系)之内；由于图像的拼接并不会扭曲或改变物体的比例，并且是一个均匀的无缝拼接过程，所以图像坐标系的拼接是线性且平滑的。\n[0047] 但是，对于不同角度拍摄的原始图像，云台摄像机的内参数矩阵以及外参数矩阵是有所不同的，因此，需要首先计算最新获取的轨迹点位置坐标(u1,v1)在合成所述全景图像的原始图像中的对应位置坐标(u,v)，从而根据所述对应位置坐标(u,v)所在的原始图像选择相应的内参数矩阵以及外参数矩阵；最后，根据选择的内参数矩阵和外参数矩阵以及上述公式1将所述对应位置坐标(u,v)转换为其对应的地面位置坐标。例如：\n[0048] 记录4张原始图像P1、P2、P3以及P4在全景图像坐标系的x轴坐标起始点分别为x1、x2、x3以及x4，相邻两个起点之间的距离为d；则4个原始图像坐标系的原点在全景图像坐标系中上的坐标分别为O1(0,0)、O2(d,0)、O3(2d,0)以及O4(3d,0)。在全景图像坐标系中任意一点(u1,v1)，映射到拼接前其所在的原始图像坐标系时，只需要根据两个坐标系原点坐标的偏移进行转换即可。例如，对于全景图像上拼接前在原始图像P3上的点，转换之后的坐标(u,v)＝(u1-2d,v1-0)，4个原始图像坐标系图像主点的坐标中u0＝d/2。对于由其他方式拼接而成的全景图像，原理相同，只需要找到原始图像坐标系原点在全景图像坐标系上的坐标(u′,v′)，就可以得出全景图像坐标系上的点(u1,v1)在原始图像坐标系上的坐标(u,v)＝(u1-u′,v1-v′)，接着选择相应的内参数矩阵和外参数矩阵，并代入上述公式1将所述轨迹点位置坐标(u,v)转换为其在世界坐标系中对应点s1地面位置坐标(Xw,Yw,0)。\n[0049] 再次参考图1，其中世界坐标系的原点定义为云台摄像机光心s0在地平面上的垂直投影(0,0,0)；如果云台摄像机光心s0的高度为Z0，则云台摄像机光心s0在世界坐标系中的位置坐标可以用(0,0,Z0)来表示。利用s0和s1两个坐标则可以计算出最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标s1与所述云台摄像机光心s0间连线的水平角度θ1及垂直角度θ2；其中，θ1＝arctan(Yw/Xw)，\n[0050] 接着，视频服务器可以根据从云台摄像机获取的云台摄像机当前光轴的水平角度θ1′和垂直角度θ2′，计算所述云台摄像机的水平旋转角度，根据所述θ2′以及θ2计算所述云台摄像机的垂直旋转角度。接着结合所述预设时间时长T，计算云台摄像机水平方向需要的旋转角速度V1和垂直方向需要的旋转的角速度V2：V1＝(θ1－θ1′)/T，V2＝(θ2－θ2′)/T，并将计算结果发送至云台摄像机，若云台摄像机得到的旋转角速度为正值，则控制所述云台摄像机逆时针匀速旋转，否则控制所述云台摄像机顺时针匀速旋转。\n[0051] 进一步的，本实施例中还提供了一种上述云台摄像机在巡航过程中焦距f的调节方法。\n[0052] 对于焦距f的调节，可以参考如下公式：\n[0053] f＝D·h/H公式2\n[0054] 其中D表示云台摄像机光心到被摄目标物体的距离，h表示目标物体在成像平面坐标系中的高度，H表示目标物体的实际高度。考虑到用户的直观感受，一个固定高度的目标物体，通常希望在图像平面上的高度能基本保持一致，即h/H的值为一个常量；当然此处的高度值也可以换成宽度值或者其他参数值。通过上述公式得到的焦距f是一个估算值，主要用于保证被摄目标物体处于云台摄像机的最佳成像区域，并保证目标物体在运行过程中不会因为距离的变化而被明显的缩放。\n[0055] 其中，上述h/H的值可以通过第一次采集的云台摄像机光轴的垂直夹角θ2′和焦距信息f′来获取，由前面的公式可以得知 由于Z0是已知常量，所以能\n得 出 进 而 可 以 得 出\n该常量计算出来之后，需要在本次巡航业务中保存\n并一直使用，直到用户手动调整焦距，则需要根据用户手动调整之后的参数，重新计算该常量。\n[0056] 由上述公式2可以推导出h/H＝f/D，即焦距和云台摄像机光心到被摄目标物体之间的距离的比值需要保持为一个常量。参考上述世界坐标系，可以得出\n由于其中Z0是一个常量，所以当目标物体在地平面上的位置坐标发生变化，并导致发生变化时，需要根据D值前后的变化比例，计算出焦距f的变化比例。然后进行焦距的调节，由于云台摄像机焦距的调节通常是不连续的，所以这种调节不能做到完全精确，但对于用户的正常使用没有明显影响。\n[0057] 上述云台摄像机旋转角度调整方法不仅适用于最新采集的轨迹点位置坐标位于所述全景图像中的地面上的情况，同样适用于最新采集的轨迹点位置坐标不位于所述全景图像中的地面上的情况。但是，上述云台摄像机焦距则仅适用于最新采集的轨迹点位置坐标位于所述全景图像中的地面上的情况，而不适用于最新采集的轨迹点位置坐标不位于所述全景图像中的地面上的情况。这是由于在计算旋转角度时，获取上述直线luv的斜率即可，而在计算焦距时，则需要获取目标物体在上述直线luv上的位置，即目标物体的实际位置。\n[0058] 本实施例中还提供了一种在最新采集的轨迹点位置坐标不位于所述全景图像中的地面上时，云台摄像机的焦距调节方法。最新采集的轨迹点位置坐标不位于所述全景图像中的地面上时，轨迹点位置坐标映射到世界坐标系有如下几种情况，一是直线luv在地平面上的交点没有超过全景图像的范围(β小于90度)，这种情况可能发生在用户对建筑物或者其他具有一定高度的目标物体感兴趣，然后控制轨迹点在所述建筑物或者其他目标物体的高度方向上上升。二是直线luv与地面的交点超过了全景图像的范围(β小于90度)；三是luv和地面平行，与地面没有交点(即该点的高度等于云台摄像机光心的高度，β等于90度)；\n四是luv与地面的夹角β超过了90度，与地面的交点位于被观察区域的背面。\n[0059] 对于第一种情况，本实施例中暂不区分用户到底是对建筑物本身感兴趣还是对地面上的区域感兴趣的，只能保证云台摄像机的角度是准确的，并且云台摄像机的旋转角度调整方法不变。在焦距的调整中，可以按照目标物体位于地面来估算最新采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置坐标与云台摄像机光心间的距离D′，然后根据f＝D′·h/H计算所述云台摄像机的目标焦距f。如果需要进行更加精确的焦距控制，则可以使用双目三维测距技术，得到目标物体的具体高度，然后计算目标物体与云台摄像机光心间的实际距离，并根据公式2计算目标焦距。\n[0060] 对于后三种情况，可以认为用户正在关注非地面上的目标物体，因此需要调整云台摄像机的旋转角度和焦距。其中，云台摄像机的旋转角度调节与上述调节方式类似；在调节云台摄像机的焦距时，则需要估算最新采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置坐标与云台摄像机光心间的距离D′；然后根据f＝D′·h/H计算所述云台摄像机的目标焦距f。所述估算距离D′可以如下所述：\n[0061] 一般而言用户通过移动轨迹点进行划线操作是一个渐变的过程，如果轨迹点当前在全景图像上的位置坐标指向空中，则可以大致认为轨迹点位置坐标是在前一次采集的轨迹点位置处(或者附近)进行的提升；因此需要计算前一次采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置与所述云台摄像机光心在地面上的垂直投影间的距离r1。以上述第二种情况为例，如图4中所示，s1为最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标，连接s1与s0的直线即为luv，s1与s0之间的距离为D；以所述世界坐标系原点为圆心，以所述r1为半径的圆在直线luv上的投影则可以大致认为是目标物体的实际位置s1′，s0与s1′之间的距离D′即为估算得到的最新采集的轨迹点位置坐标对应的实际位置坐标与云台摄像机光心间的距离。从图4中可以进一步得出 所以能够得到 然后根据f\n＝D′·h/H计算所述云台摄像机的目标焦距f。第三种情况以及第四种情况中所述云台摄像机的目标焦距f估算方法与第二种情况中类似，在此不再赘述。\n[0062] 此外，估算距离D′也可以使用其他方法；例如，对于上述第二种情况，如图4中所示，根据最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标s1与所述云台摄像机光心s0间连线的垂直角度θ2，结合上述半径r1，也可以计算出距离D′，三者关系为sinθ2＝r1/D′，所以D′＝r1/sinθ2。对于上述第三种情况，D′＝r1/sinθ2同样适用，此时sinθ2＝1(θ2＝90度)，所以D′＝r1；对于上述第四种情况，θ2超过90度，则有cos(θ2-π/2)＝r1/D′,所以D′＝r1/cos(θ2-π/2)。\n[0063] 进一步的，为了减少计算，所述步骤S2还可以包括：若最新采集的轨迹点位置坐标与前一次采集的轨迹点位置相同，说明用户对前一次采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标仍然感兴趣，因此控制所述云台摄像机静止即可。\n[0064] 除此之外，所述步骤S3之后还可以包括：\n[0065] S4.所述视频服务器采集并记录所述云台摄像机的旋转角度以及焦距信息，当用户在全景图像上进行一次完整的划线操作，即完成了一次云台摄像机巡航过程时，可以根据记录旋转角度以及焦距信息生成所述云台摄像机的巡航轨迹并保存。再次重复本次云台摄像机巡航过程时，可以直接点击该巡航轨迹使云台摄像机按照对应的轨迹进行匀速巡航，巡航的具体速度值可以由用户手动配置。\n[0066] 综上所述，本实施例中所提供的云台摄像机巡航控制方法中，通过在一个客户端上显示云台摄像机可监控区域的全景图像，用户可以根据全景图像的地面格局，结合自己的判断，以任意速度、任意方向在全景图像上通过移动轨迹点进行划线操作；通过周期性的采集轨迹点在全景图像上的位置坐标，并控制云台摄像机旋转，使云台摄像机的光轴与最新采集的轨迹点位置坐标对应的地面位置坐标位于同一直线，从而使轨迹点所指向的位置成为变成监控画面的中心位置。此外，本实施例中所提供的云台摄像机巡航控制方法中还可以有针对性的对云台摄像机的焦距进行调整，从而使监控画面更加清晰。因此，在本实施例中所提供的云台摄像机巡航控制方法中，不但可以通过移动轨迹点控制云台摄像机的旋转并自动调整焦距，而且用户可以通过全景图像，方便的获取到该监控点周围的所有信息，方便了用户对于全局的观察和判断。同时，本实施例所提供的云台摄像机巡航控制方法可以使摄像机连续旋转，从而避免出现由于加速过程过长造成的响应不及时，因此，通过本发明所提供的云台摄像机巡航控制方法，可以实现更好的监控效果。\n[0067] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。