專利名稱：基于聯(lián)動攝像機(jī)的視頻監(jiān)控裝置及其跟蹤記錄方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其是一種雙攝像機(jī)隨動視頻監(jiān)控裝置及其 跟蹤記錄方法。
背景技術(shù)：
隨著電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展，人們對安防產(chǎn)品的要求越來越高，基于視 頻監(jiān)控的安防產(chǎn)品得到了廣泛的應(yīng)用，如銀行、海關(guān)、車站及高級辦公樓等場 所都安裝了視頻監(jiān)控裝置，這些場所的安防能力得到了提高。現(xiàn)有的視頻監(jiān)控 裝置普遍存在錄像質(zhì)量差、不能對跟蹤目標(biāo)進(jìn)行局部放大及特寫細(xì)節(jié)捕獲，造 成所錄視頻圖像無法辨識目標(biāo)、無法進(jìn)行有效司法取證和鑒定的問題。為克服
這個問題，申請?zhí)枮?00710012370.7發(fā)明名稱為"視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的智能化目 標(biāo)細(xì)節(jié)捕獲裝置及方法"的中國發(fā)明專利申請介紹了 一種視頻監(jiān)控裝置，雖然 實現(xiàn)了高質(zhì)量的視頻攝錄及跟蹤目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)的捕獲，但是這種裝置存在如 下幾點問題①所設(shè)計裝置安裝于移動載體或平臺上其功能將基本失效；②需 要配置多個靜止攝像頭才能實現(xiàn)大范圍視角監(jiān)控，系統(tǒng)復(fù)雜且成本較高；③僅 能捕獲特寫細(xì)節(jié)，并不具備對其進(jìn)行智能分析的功能；④所采用的視頻錄制方 式具有很大的盲目性，錄制大量的無意義視頻數(shù)據(jù)，造成不同程度的硬件存儲 空間浪費。而且，現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤方法使用運動檢測方法只能捕捉運動目標(biāo)， 當(dāng)運動目標(biāo)長期靜止在場景中時目標(biāo)會被誤判為背景區(qū)域，導(dǎo)致不能準(zhǔn)確跟蹤 目標(biāo)。這些問題嚴(yán)重影響了現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實際推廣和應(yīng)用效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有視頻監(jiān)控技術(shù)的不足，提供一種不但可以跟 蹤記錄目標(biāo)在監(jiān)控區(qū)域的活動過程和目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)，而且可正常工作于移動載體上、可以跟蹤記錄進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的保持長時間靜止不動的目標(biāo)、可以節(jié)省 存儲空間和降低硬件成本的雙攝像機(jī)隨動視頻監(jiān)控裝置及目標(biāo)跟蹤記錄方法， 以提高現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能性和應(yīng)用性。
本發(fā)明進(jìn)一步的目的是提供一種能對典型特征自動識別的雙攝像機(jī)隨動 視頻監(jiān)控裝置及其跟蹤記錄方法。
為解決上述問題，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn) 本發(fā)明雙攝像機(jī)隨動視頻監(jiān)控裝置，包括
一個隨動攝像裝置，包括安裝在第一運動控制平臺上的第一攝像機(jī)和安裝 在第二運動控制平臺上的第二攝像機(jī)，所述第二運動控制平臺與第一攝像機(jī)固 定連接跟隨第一攝像機(jī)同步運動；及
一臺計算機(jī)，通過數(shù)據(jù)通信接口與隨動攝像裝置的兩個運動控制平臺和兩 個攝像機(jī)連接，控制第一攝像機(jī)跟蹤、定位進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)，控制第二攝 像機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)、捕獲被跟蹤目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)，實現(xiàn)對目標(biāo)的視頻監(jiān)控及智能記 錄。
所述笫一運動控制平臺和第二運動控制平臺可以采用云臺、球機(jī)、或自行 設(shè)計的具有和云臺同樣功能的裝置。所述第一攝像機(jī)采用廣角攝像機(jī)，所述第 二攝像機(jī)采用長焦可變倍攝像機(jī)，它們可以是CMOS圖像傳感器、CCD圖像 傳感器、或紅外傳感器。
進(jìn)一步，所述計算機(jī)還可包括典型特征識別模塊，該模塊分析第二攝<糾幾 捕獲的特寫細(xì)節(jié)圖像，進(jìn)行人臉自動識別和/或車牌自動識別。
基于上述視頻監(jiān)控裝置的目標(biāo)跟蹤記錄方法，包括以下步驟
a、 場景圖像采集，計算機(jī)通過數(shù)據(jù)通信接口控制第一攝像機(jī)實時獲取監(jiān) 控區(qū)域的場景圖像；
b、 目標(biāo)捕捉，從所述場景圖像上獲得感興趣的目標(biāo)；
c、 目標(biāo)跟蹤記錄，計算機(jī)記錄第一攝像機(jī)獲取的視頻，同時分析目標(biāo)在場景圖像上的特征信息，依據(jù)此特征信息在第一:f聶像機(jī)后續(xù)采集的視頻圖像上 連續(xù)跟蹤目標(biāo)并自動判定目標(biāo)在圖像中的位置，進(jìn)而才艮據(jù)目標(biāo)的位置信息，控 制第二運動控制平臺使第二攝像機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)，獲取并記錄目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)圖
像；
d、 在目標(biāo)接近場景圖像的邊界時，控制第一運動控制平臺使目標(biāo)成像在
場景圖像的中心范圍，并調(diào)整笫二攝像機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)，繼續(xù)記錄；
e、 當(dāng)目標(biāo)消失時，停止記錄視頻圖像，轉(zhuǎn)至步驟b。
上述視頻監(jiān)控方法進(jìn)一步還可包括在獲取的目標(biāo)特寫細(xì)節(jié)圖像上進(jìn)行典 型特征識別的步驟。所述典型特征可以是人臉和/或車牌等。
步驟c中所述目標(biāo)在場景圖像上的特征信息包括下列特征信息中的至少 一種色彩、紋理、形狀和尺寸等。
步驟b中，可以用計算機(jī)通過實時分析采集到的場景圖像自動捕捉進(jìn)入 監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)，實現(xiàn)自動監(jiān)控；也可以通過計算機(jī)的輸入裝置在采集到的場 景圖像上手工框選出感興趣的目標(biāo)，實現(xiàn)人工選擇目標(biāo)。
本發(fā)明的優(yōu)點是
1. 本發(fā)明視頻監(jiān)控裝置可安裝于移動栽體或平臺上進(jìn)行正常工作，不喪失 在靜止載體或平臺上的任何功能，該裝置的目標(biāo)跟蹤記錄等所有功能不受承栽 栽體或平臺的限制。因此該裝置的應(yīng)用能夠極大地拓寬視頻監(jiān)控產(chǎn)品的實際應(yīng) 用范圍和領(lǐng)域，如可以將其進(jìn)行車載、船載、艦載或機(jī)載。
2. 本發(fā)明視頻監(jiān)控裝置中，特寫攝像機(jī)(即第二攝像機(jī))及其運動控制平 臺安裝于場景攝像機(jī)(即第一攝像機(jī))之上，其絕對運動受場景攝像機(jī)運動的 約束，兩者相對位置、角度及成像關(guān)系與場景攝像才腿動無關(guān)，完全由特寫攝 像機(jī)的運動控制平臺(即笫二運動控制平臺)來確定，這樣，傳統(tǒng)的基于一靜 一動的雙攝像機(jī)目標(biāo)對準(zhǔn)方法在本發(fā)明裝置上完全適用。3. 本發(fā)明根據(jù)目標(biāo)的色彩、紋理、形狀、運動等特征進(jìn)行跟蹤，不僅可以 跟蹤運動目標(biāo)，即使目標(biāo)保持完全的、長時間的靜止?fàn)顟B(tài)，仍然可以準(zhǔn)確跟蹤 目標(biāo)，從根本上克服傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤方法使用運動檢測方法只能捕捉運動目標(biāo)、 當(dāng)運動目標(biāo)長期靜止在場景中時目標(biāo)會被誤判為背景區(qū)域?qū)е虏荒軠?zhǔn)確跟蹤 的不足。
4. 本發(fā)明目標(biāo)跟蹤記錄方法同時具有自動檢測目標(biāo)和人工選擇目標(biāo)的功 能，很大程度上提高了安防視頻監(jiān)控產(chǎn)品的應(yīng)用范圍和靈活性。
5. 本發(fā)明目標(biāo)跟蹤記錄方法具有智能記錄功肯巨，根據(jù)圖像中是否有可疑目 標(biāo)或感興趣目標(biāo)來確定是否進(jìn)行視頻記錄，只有在發(fā)現(xiàn)可疑目標(biāo)或感興趣目標(biāo) 的情況下才進(jìn)行視頻記錄，這極大地降低了視頻數(shù)據(jù)存儲量，降低了系統(tǒng)硬件 要求，帶來了硬件成本的降低，同時提高了存儲視頻數(shù)據(jù)的信息量。
6. 本發(fā)明在捕獲目標(biāo)特寫細(xì)節(jié)圖像后，進(jìn)行自動分析和識別，判定是否存 在某些典型特征，如人臉、車牌、火焰等，這加強(qiáng)了視頻監(jiān)控產(chǎn)品的智能性和 應(yīng)用性。


圖1是本發(fā)明雙攝像機(jī)隨動視頻監(jiān)控裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。 圖2是本發(fā)明目標(biāo)跟蹤記錄的工作流程圖。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
做進(jìn)一步說明，以下實施例不是限 定性的，只是描述性的，不能以此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡是由本發(fā)明涉及 領(lǐng)域的技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的設(shè)計方案得出的其他實施方式，同樣在本發(fā)明保 護(hù)的范圍之內(nèi)。
參照圖1，本雙攝像機(jī)隨動視頻監(jiān)控裝置包括第一攝像機(jī)(即場景攝像機(jī)) 1、第一運動控制平臺2、第二攝像機(jī)(即特寫攝像機(jī))3、第二運動控制平臺4、數(shù)據(jù)通信接口 5和計算機(jī)6。本裝置可以安裝于靜止的固定栽體平臺上， 也可以安裝于處于運動的移動載體平臺上。場景攝像機(jī)1和特寫攝像機(jī)3可以 采用CMOS圖像傳感器、CCD圖像傳感器或紅外傳感器中的一種或幾種，場 景攝像機(jī)1用于對監(jiān)控場景進(jìn)行大視角、大場面的監(jiān)控，特寫攝像機(jī)3用于捕 獲被跟蹤目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)圖像；第一運動控制平臺2和第二運動控制平臺4 可以是云臺、球機(jī)或具有同樣特性的、帶有對攝像機(jī)防護(hù)功能的電子機(jī)械裝置， 第一運動控制平臺2用來專門控制場景攝像機(jī)1在水平方向、垂直方向的旋轉(zhuǎn)； 第二運動控制平臺4安裝于場景攝像機(jī)1與第一運動控制平臺2所構(gòu)成的裝置 上，其會隨著場景攝像機(jī)l的運動而同步運動，其用來控制特寫攝像機(jī)3在水 平方向、垂直方向的旋轉(zhuǎn)；所有攝像機(jī)和運動控制平臺都通過數(shù)據(jù)通信接口5 與計算機(jī)6相聯(lián)接， 一方面完成視頻數(shù)據(jù)的傳輸，另一方面完成視頻及運動控 制信號的傳遞，數(shù)據(jù)通信接口 5可以采用PCI、正EE1394、USB、RS232、RS485、 CAN總線、和/或無線收發(fā)等接口；計算機(jī)6可以是普通PC機(jī)、工業(yè)控制計 算機(jī)、嵌入式系統(tǒng)等，但必須具有硬件存儲設(shè)備以記錄捕獲的視頻數(shù)據(jù)。
目標(biāo)跟蹤記錄的具體實現(xiàn)是通過計算機(jī)6來完成的。目標(biāo)跟蹤工作是只在 場景攝像機(jī)l捕獲的場景圖像上進(jìn)行的，在這個圖像上目標(biāo)的尺寸很小，肉眼 無法分辨其細(xì)節(jié)信息和主要特征(如無法分辨人臉或車牌號碼等)，獲取目標(biāo) 在監(jiān)控場景中的位置信息是跟蹤的主要目的，所得目標(biāo)位置信息用來提供給第 二運動控制平臺4和特寫才聶^^/U 3以完成對準(zhǔn)目標(biāo)，并進(jìn)行變焦變倍捕獲目標(biāo) 特寫細(xì)節(jié)圖像，肉眼可以利用該特寫圖像分辨目標(biāo)細(xì)節(jié)和特征(如可以分辨人 臉或車牌號碼等)，在目標(biāo)跟蹤的同時，計算機(jī)6實時記錄目標(biāo)在場景的位置 變化情況、目標(biāo)的主要形貌特征細(xì)節(jié)，并根椐特寫抓拍的圖像進(jìn)行人臉自動識 別或車牌自動識別。
參照圖2，上述一見頻監(jiān)控裝置進(jìn)行目標(biāo)跟蹤記錄的方法包括以下步驟
視頻監(jiān)控裝置初始化，系統(tǒng)上電后自檢，兩個攝像機(jī)1和3、兩個運動控制平臺2和4及數(shù)據(jù)通信接口 5初始化；
軟件系統(tǒng)初始化，包括系統(tǒng)參數(shù)的初始選擇和設(shè)定，數(shù)據(jù)通信接口協(xié)議 的參數(shù)初始設(shè)置等；
通過數(shù)據(jù)通信接口 5實時釆集兩個攝像機(jī)1和3獲取的視頻；
進(jìn)入自動監(jiān)控狀態(tài)，這一步驟中系統(tǒng)不僅可以對進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)進(jìn) 行自動檢測，還可以接受人為手工在視頻圖像上用鼠標(biāo)、鍵盤或電子筆等設(shè)備 框選的感興趣目標(biāo)或區(qū)域；
在檢測到目標(biāo)或框選完目標(biāo)之后，計算機(jī)6開始記錄兩個攝像機(jī)1、 3采 集的視頻圖像，并分別存儲在計算機(jī)6上，同時分析和記錄目標(biāo)在場景攝#4幾 l所得圖像上的色彩、紋理、形狀、尺寸等基本信息，計算機(jī)6依據(jù)這些信息 在后續(xù)采集的視頻圖像上連續(xù)跟蹤目標(biāo)并定位(判定目標(biāo)在圖像中的準(zhǔn)確位 置)；根據(jù)所得目標(biāo)位置，通過控制第二運動控制平臺4將特寫攝像機(jī)3旋轉(zhuǎn) 對準(zhǔn)目標(biāo)，通過變焦、變倍獲取目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)圖像；進(jìn)一步還可以包括特征 識別步驟，通過計算機(jī)軟件檢測特寫細(xì)節(jié)圖像中是否有典型特征如人臉、車牌 存在，如果有則進(jìn)行非壓縮的原始圖像抓拍，同時進(jìn)行典型特征的分析工作， 具體的特征識別方法及分析方法可采用現(xiàn)有的各種同類特征的識別方法及分 析方法，例如可以通過以下方法對人臉進(jìn)行識別首先通過膚色聚類獲取可能 存在人臉的區(qū)域，然后對這些區(qū)域進(jìn)行分塊的小波分解統(tǒng)計紋理能量信息，再 根據(jù)紋理能量信息判斷是否符合人臉的特征，如果符合即認(rèn)為識別到人臉；
判斷目標(biāo)是否在場景攝像機(jī)1視野的邊界附近，如果是，則控制第一運 動控制平臺2使場景攝像機(jī)1旋轉(zhuǎn)，將目標(biāo)成像在場景攝像機(jī)視野的一定中心 范圍之內(nèi)，同時，重新控制第二運動控制平臺3使特寫攝像機(jī)3對準(zhǔn)目標(biāo)以繼 續(xù)獲取目標(biāo)特寫細(xì)節(jié)圖像；
在某些情況下(如目標(biāo)被完全遮擋、目標(biāo)高速運動等)，目標(biāo)會突然消失或離開監(jiān)控場景，這時停止攝像機(jī)l、 3的運動，停止記錄視頻圖像。
其中，計算機(jī)通過實時分析采集到的場景圖像自動捕捉ii^監(jiān)控區(qū)域的目 標(biāo)時可以采用運動檢測方法，下面介紹一種具體的運動檢測方法，包括以下步 驟
通過公式 h(o = J40)+A(0-3A(,XA(!)-A2('))-3"(')-"(! )-2j,4(') 其中，/力)-l/(MxAof;i;F/^(/w,")在幀差圖像FD上計算以像素(;c^)為中心的
加sl n=l
矩形窗巧的四階高斯統(tǒng)計量伐O，式中(w，")e^;， FD是相鄰兩幀的幀差，A/和
JV分別是矩形窗的長和寬；
將算得的四階高斯統(tǒng)計量/f(0的絕對值與給定的閾值GA比較，如果 l所Olx^A則說明相應(yīng)的像素(X，力表現(xiàn)為運動目標(biāo)的一個點；反之，說明相應(yīng)
的像素(a力處于靜止?fàn)顟B(tài)，屬于背景區(qū)域；
統(tǒng)計表現(xiàn)為運動目標(biāo)點的像素個數(shù)和密集程度并與設(shè)定的域值比較，大于 域值，則判定有目標(biāo)出現(xiàn)，將檢測到的運動像素區(qū)域的最小外接矩形確定為目 標(biāo)區(qū)域。
值得注意的是，在進(jìn)行初始的目標(biāo)檢測時，所述技術(shù)方案采用運動檢測的 解決思路， 一，測到目標(biāo)或框選完目標(biāo)，所述技術(shù)方案立即進(jìn)行依靠目標(biāo)的 色彩、紋理、形狀、尺寸等信息的目標(biāo)跟蹤，完全獨立于目標(biāo)的運動信息。同 時僅在檢測到目標(biāo)時進(jìn)^m頻記錄，而在無目標(biāo)時停止記錄，這很大程度上降 低了裝置的存儲硬件要求和處理器的運算速度要求，也節(jié)省了硬件成本。
經(jīng)上述裝置和步驟即可實現(xiàn)目標(biāo)的視頻監(jiān)控、分析識別及智能記錄。
權(quán)利要求
1、雙攝像機(jī)隨動視頻監(jiān)控裝置，其特征在于包括一個隨動攝像裝置，包括安裝在第一運動控制平臺上的第一攝像機(jī)和安裝在第二運動控制平臺上的第二攝像機(jī)，所述第二運動控制平臺與第一攝像機(jī)固定連接跟隨第一攝像機(jī)同步運動；及一臺計算機(jī)，通過數(shù)據(jù)通信接口與隨動攝像裝置的兩個運動控制平臺和兩個攝像機(jī)連接，控制第一攝像機(jī)跟蹤、定位進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)，控制第二攝像機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)、捕獲被跟蹤目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)，實現(xiàn)對目標(biāo)的視頻監(jiān)控及智能記錄。
2、 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控裝置，其特征在于所述第一運動控制 平臺和第二運動控制平臺是云臺或球機(jī)。
3、 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控裝置，其特征在于所述第一攝像機(jī)是 廣角攝像機(jī)，所述第二攝像機(jī)是長焦可變倍攝像機(jī)。
4、 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控裝置，其特征在于所述計算機(jī)還包括 典型特征識別模塊，該模塊分析第二攝像機(jī)捕獲的特寫細(xì)節(jié)圖像，進(jìn)行人臉自 動識別和/或車牌自動識別。
5、 基于權(quán)利要求1-4任一項所述視頻監(jiān)控裝置的目標(biāo)跟蹤記錄方法，其 特征在于包括以下步驟a、 場景圖像采集，計算機(jī)通過數(shù)據(jù)通信接口控制第一攝像機(jī)實時獲取監(jiān) 控區(qū)域的場景圖像；b、 目標(biāo)捕捉，從所述場景圖像上獲得感興趣的目標(biāo)；c、 目標(biāo)跟蹤記錄，計算機(jī)記錄第一攝像機(jī)獲取的視頻，同時分析目標(biāo)在 場景圖像上的特征信息，依據(jù)此特征信息在第 一攝像機(jī)后續(xù)采集的視頻圖像上 連續(xù)跟蹤目標(biāo)并自動判定目標(biāo)在圖像中的位置，進(jìn)而根椐目標(biāo)的位置信息，控制第二運動控制平臺使第二攝像機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)，獲取并記錄目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)圖像；d、 在目標(biāo)接近場景圖像的邊界時，控制第一運動控制平臺使目標(biāo)成像在 場景圖像的中心范圍，并調(diào)整第二攝^4^對準(zhǔn)目標(biāo)，繼續(xù)記錄；e、 當(dāng)目標(biāo)消失時，停止記錄視頻圖像，轉(zhuǎn)至步驟b。
6、 如權(quán)利要求5所述的目標(biāo)跟蹤記錄方法，其特征在于還包括在獲取的 目標(biāo)特寫細(xì)節(jié)圖像上進(jìn)行典型特征識別的步驟。
7、 如權(quán)利要求5所述的目標(biāo)跟蹤記錄方法，其特征在于所述典型特征 為人臉和/或車牌。
8、 如權(quán)利要求5所述的目標(biāo)跟蹤記錄方法，其特征在于步驟c中所述目 標(biāo)在場景圖像上的特征信息包括下列特征信息中的至少一種色彩、紋理、形 狀和尺寸。
9、 如權(quán)利要求5所述的目標(biāo)跟蹤記錄方法，其特征在于步驟b中，計算 機(jī)通過實時分析采集到的場景圖像自動捕捉i^監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)、或通過計算 機(jī)的輸入裝置在采集到的場景圖像上手工框選出感興趣的目標(biāo)。
10、 如權(quán)利要求9所述的目標(biāo)跟蹤記錄方法，其特征在于在步驟b中，計 算機(jī)通過實時分析采集到的場景圖像自動捕捉it^監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)時采用運 動檢測方法，具體包括以下步驟通過公式 //(0W4(/) + A(0-3/,(0(/2(0-A2(0)-3/22(0-"(' )-2/,(0其中，/力')-l/(MxAr)f;l;FD"加，")在幀差圖像FD上計算以像素(x;少)為中心的加=1 n-l矩形窗^的四階高斯統(tǒng)計量MO，式中(w,")e^， FD是相鄰兩幀的幀差，M和 W分別是矩形窗的長和寬；將算得的四階高斯統(tǒng)計量H(0的絕對值與給定的閾值G^比較，如果 |//(0|><^則說明相應(yīng)的像素(^，力表現(xiàn)為運動目標(biāo)的一個點；反之，說明相應(yīng)的像素"力處于靜止?fàn)顟B(tài)，屬于背景區(qū)域；統(tǒng)計表現(xiàn)為運動目標(biāo)點的像素個數(shù)和密集程度并與設(shè)定的域值比較，大于 域值，則判定有目標(biāo)出現(xiàn)，將檢測到的運動像素區(qū)域的最小外接矩形確定為目 標(biāo)區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于聯(lián)動攝像機(jī)的視頻監(jiān)控裝置及其跟蹤記錄方法，監(jiān)控裝置包括一個隨動攝像裝置，包括安裝在第一運動控制平臺上的第一攝像機(jī)和安裝在第二運動控制平臺上的第二攝像機(jī)，第二運動控制平臺與第一攝像機(jī)固定連接跟隨第一攝像機(jī)同步運動；一臺計算機(jī)，通過數(shù)據(jù)通信接口與兩個運動控制平臺和兩個攝像機(jī)連接，控制第一攝像機(jī)跟蹤、定位進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的目標(biāo)，控制第二攝像機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)、捕獲被跟蹤目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)，實現(xiàn)對目標(biāo)的視頻監(jiān)控及智能記錄。其不但可以跟蹤記錄目標(biāo)在監(jiān)控區(qū)域的活動過程和目標(biāo)的特寫細(xì)節(jié)，而且可正常工作于移動載體上、可以跟蹤記錄進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的保持長時間靜止不動的目標(biāo)、可以節(jié)省存儲空間和降低硬件成本。
文檔編號G06F13/10GK101547344SQ20091010688
公開日2009年9月30日 申請日期2009年4月24日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月24日
發(fā)明者廖慶敏, 帆 楊, 楊文明 申請人:清華大學(xué)深圳研究生院