預(yù)置位。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接力跟蹤算法，其特征是，所述步驟2 中的相機(jī)自標(biāo)定算法是按如下步驟進(jìn)行： 步驟2. 1、在第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm所拍攝的視頻圖像中取任一幀視頻圖像作為初始圖像， 以所述初始圖像為基準(zhǔn)，調(diào)整所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的水平角度P JP垂直角度T m，分別獲 得所述初始圖像在四個(gè)方向上的共N幅偏移圖像；N多4 ; 步驟2. 2、在所述初始圖像和N幅偏移圖像中分別提取特征點(diǎn)，從而獲得特征點(diǎn)集合S =(Sci, S1,…，Si,…，SN} ,Sci表示所述初始圖像中的特征點(diǎn)集合,S1，…，Sn依次表示所述N幅 偏移圖像中的特征點(diǎn)集合；S i表示第i幅偏移圖像中的特征點(diǎn)集合； 步驟2. 3、將所述初始圖像中的特征點(diǎn)集合Stl與所述N幅偏移圖像中的每個(gè)特征點(diǎn)集 合進(jìn)行匹配，獲得匹配點(diǎn)對(duì)集合F = (F1, F2，…Fi,…FJ ;1彡i彡Nfi表示所述初始圖像 中的特征點(diǎn)集合Stl與第i幅偏移圖像中的特征點(diǎn)集合S i的匹配點(diǎn)對(duì)集合；所述匹配點(diǎn)對(duì)集 合匕中的任一匹配點(diǎn)對(duì)為f；表示所述第i幅偏移圖像中的特征點(diǎn)集合Si中的第j 個(gè)特征點(diǎn)坐標(biāo)；g表示所述初始圖像中的特征點(diǎn)集合Sci中的第j個(gè)特征點(diǎn)坐標(biāo)； 步驟2. 4、以所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的主透鏡光心為原點(diǎn)〇,以主透鏡的主光軸方向?yàn)?z軸，與主透鏡像平面像素坐標(biāo)系的橫方向U平行的方向?yàn)閄軸，與主透鏡像平面像素坐標(biāo) 系的豎直方向V平行的方向?yàn)閥軸，從而建立世界坐標(biāo)系〇-xyz ;則所述匹配點(diǎn)對(duì)中 的兩個(gè)特征點(diǎn)坐標(biāo)fj和f?在所述世界坐標(biāo)系 o-xyz中對(duì)應(yīng)于同一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)F ; 步驟2. 5、初始化j = 1 ; 步驟2. 6、對(duì)集合Fi中的第j個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)為將式（1)和式（2)進(jìn)行聯(lián)立，獲得 關(guān)于所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的內(nèi)參數(shù)矩陣K的方程如式（3)所示：
式（1)、式（2)和式（3)中，內(nèi)參數(shù)矩陣K為3X3的矩陣，z。表示坐標(biāo)點(diǎn)F在所述世界 坐標(biāo)系o-xyz中的z軸坐標(biāo)值；Rci表示所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的初始圖像的旋轉(zhuǎn)矩陣；R 1 表示所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的第i幅偏移圖像的旋轉(zhuǎn)矩陣，并有：
式⑷和式（5)中，a C1和β C1分別表示所述旋轉(zhuǎn)矩陣RC1所對(duì)應(yīng)的第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm 的水平旋轉(zhuǎn)角度和垂直旋轉(zhuǎn)角度；a JP β i分別表示所述旋轉(zhuǎn)矩陣R i所對(duì)應(yīng)的第m臺(tái)PTZ 相機(jī)Cm的水平旋轉(zhuǎn)角度和垂直旋轉(zhuǎn)角度； 步驟2. 7、將j+Ι賦值給j ;并執(zhí)行步驟2. 6,從而獲得由μ個(gè)關(guān)于所述第m臺(tái)PTZ相 機(jī)Cm的內(nèi)參數(shù)矩陣K的方程所組成的方程組，μ多8;由所述方程組獲得所述第m臺(tái)PTZ 相機(jī)Cni的內(nèi)參數(shù)矩陣K。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接力跟蹤算法，其特征是，所述步驟3 中的第m條視野分割線1^是按如下步驟進(jìn)行計(jì)算： 步驟3. 1、根據(jù)所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm與第m+1臺(tái)PTZ相機(jī)C m+1之間的重疊區(qū)域的視 頻圖像；獲得所述重疊區(qū)域的中心線； 步驟3. 2、在所述中心線上任意尋找第一預(yù)置點(diǎn)A和第二預(yù)置點(diǎn)B ; 步驟3. 3、調(diào)整所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)(；的PTZ參數(shù)使得第一預(yù)置點(diǎn)A處于所述第m臺(tái) PTZ相機(jī)Cm的視頻圖像的中心點(diǎn)，獲取與所述第一預(yù)置點(diǎn)A相對(duì)應(yīng)的預(yù)置水平角度Pm4和預(yù) 置垂直角度^ ;調(diào)整所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)(；的PTZ參數(shù)使得第二預(yù)置點(diǎn)B處于所述第m臺(tái) PTZ相機(jī)Cm的視頻圖像的中心點(diǎn)，獲取與所述第二預(yù)置點(diǎn)B相對(duì)應(yīng)的預(yù)置水平角度和預(yù) 置垂直角度I"; 步驟3. 4、以所述預(yù)置水平角度#和預(yù)置垂直角度G構(gòu)成第一坐標(biāo)(PmM4);以所述 預(yù)置水平角度和預(yù)置垂直角度7；f彳構(gòu)成第二坐標(biāo)利用所述第一坐標(biāo) 和第二坐標(biāo)(6/丨f，= )獲得所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的第m條視野分割線L m。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接力跟蹤算法，其特征是，所述步驟4 中的目標(biāo)特征按如下步驟進(jìn)行提?。?步驟4. 1、在所述參考圖像中設(shè)置一個(gè)包圍所述跟蹤目標(biāo)的矩形框； 步驟4. 2、將所述矩形框向外擴(kuò)充A%，獲得擴(kuò)充矩形框； 步驟4.3、令（r，g，b)表示所述參考圖像中任一像素點(diǎn)的顏色值，其中r表示所述顏色 值的紅色分量，g表示所述顏色值的綠色分量，b表示所述顏色值的藍(lán)色分量；利用式（6)獲 得顏色值加權(quán)和σ : σ = Θ 〇rr+ Θ jg+ Θ 2rb+ Θ 3bb+ Θ 4bg+ Θ 5gg (6) 式（6)中，{ Θ ^ Θ p θ 2, θ 3, θ 4，Θ 5}為所述顏色值加權(quán)和σ的權(quán)值系數(shù)； 步驟4. 4、利用式（7)所示的Logistic回歸模型作為分類函數(shù)對(duì)所述顏色值加權(quán)和〇 進(jìn)行分類：
式（7)表示所述分類函數(shù)h(〇)對(duì)所述顏色值加權(quán)和〇進(jìn)行分類得到所述顏色值 (r，g，b)是正樣本的概率值； 以所述矩形框內(nèi)像素點(diǎn)的顏色值為正樣本，以所述矩形框外且在所述擴(kuò)充矩形框內(nèi)的 像素點(diǎn)的顏色值為負(fù)樣本，采用梯度下降法對(duì)所述分類函數(shù)h(〇)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而獲 得所述顏色值加權(quán)和σ的權(quán)值系數(shù){ Θ ^ Θ i，Θ 2, Θ 3, Θ 4, Θ 5}，以所述權(quán)值系數(shù){ Θ ^ Θ i， θ2, θ3, θ4, θ5}作為所述跟蹤目標(biāo)的目標(biāo)特征。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接力跟蹤算法，其特征是，所述步驟5 是按如下步驟調(diào)整所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)(；的PTZ參數(shù)： 步驟5. 1、在所述坐標(biāo)系XOY中，假設(shè)所述跟蹤目標(biāo)在所述參考圖像中的坐標(biāo)為X，所述 參考圖像的中心坐標(biāo)為〇,假設(shè)所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm從所述中心坐標(biāo)〇轉(zhuǎn)動(dòng)到所述跟蹤 目標(biāo)的坐標(biāo) x的水平旋轉(zhuǎn)角度為α、垂直旋轉(zhuǎn)角度為β ; 步驟5. 2、設(shè)置坐標(biāo)m并作為直角頂點(diǎn)，以所述中心坐標(biāo)〇和所述跟蹤目標(biāo)的坐標(biāo)X作 為另外兩個(gè)頂點(diǎn)構(gòu)成直角三角形Δπιχο ;并利用式（7)、式（8)和式（9)分別映射在所述世 界坐標(biāo)系o-xyz中： m = KRM (8) 〇 = KRO (9) X = KRX (10) 式（7)、式⑶和式（9)中；M表示坐標(biāo)m映射在世界坐標(biāo)系o-xyz中的頂點(diǎn)坐標(biāo)；0表示 中心坐標(biāo)〇映射在世界坐標(biāo)系o-xyz中的中心坐標(biāo)；X表示坐標(biāo)X映射在世界坐標(biāo)系o-xyz 中的坐標(biāo)；R為所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的中心坐標(biāo)〇映射為中心坐標(biāo)0時(shí)的旋轉(zhuǎn)矩陣； 步驟5. 3、利用式（10)、式（11)和式（12)分別獲得頂點(diǎn)坐標(biāo)M、中心坐標(biāo)0和坐標(biāo)X : M = R^r1Iii (11) O = IT1IT1O (12) X = IT1IT1X (13) 步驟5. 4、利用式（13)和式（14)分別獲得水平旋轉(zhuǎn)角度α和垂直旋轉(zhuǎn)角度為β :
式（13)和式（14)中，M和^分別表示在所述世界坐標(biāo)系o-xyz中，以原點(diǎn)〇 為起始點(diǎn)，以頂點(diǎn)坐標(biāo)M、中心坐標(biāo)0和坐標(biāo)X為終點(diǎn)的向量； 以所述水平旋轉(zhuǎn)角度α作為所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)Cm的水平角度P _"的增量；以所述垂 直旋轉(zhuǎn)角度β作為所述第m臺(tái)PTZ相機(jī)(；的垂直角度T m的增量，對(duì)所述第m臺(tái)PTZ相機(jī) (；進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)，從而使得所述跟蹤目標(biāo)處于所述參考圖像的中心位置。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2或5所述的多PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接力跟蹤算法，其特征是，所 述步驟6中是利用式（15)獲得所述跟蹤目標(biāo)在第m+1臺(tái)PTZ相機(jī)Cm+1的視頻圖像中的位 置坐標(biāo)X' ： X，= K，R，IT1IT1X (16) 式（15)中，K'表示所述第m+1臺(tái)PTZ相機(jī)Cm+1的內(nèi)參數(shù)矩陣；R'表示所述第m+1臺(tái) PTZ相機(jī)Cm+1的旋轉(zhuǎn)矩陣。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種多PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接力跟蹤算法，其特征是按如下步驟進(jìn)行：1、采用相機(jī)自標(biāo)定方法估計(jì)PTZ相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣；2、設(shè)置相鄰PTZ相機(jī)之間的視野分割線；3、使用Logistic回歸模型作為分類函數(shù)，結(jié)合均值漂移算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤；4、跟蹤過(guò)程中不斷調(diào)整PTZ相機(jī)的角度，使得目標(biāo)始終處于PTZ相機(jī)視野中心區(qū)域；5、當(dāng)目標(biāo)越過(guò)當(dāng)前PTZ相機(jī)的視野分割線進(jìn)入相鄰PTZ相機(jī)監(jiān)控視野時(shí)，計(jì)算出目標(biāo)在相鄰PTZ相機(jī)視野中的坐標(biāo)，調(diào)用相鄰PTZ相機(jī)繼續(xù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并轉(zhuǎn)動(dòng)原PTZ相機(jī)回到預(yù)置位。本發(fā)明能夠精確控制相機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定跟蹤，從而獲得目標(biāo)完整的歷史運(yùn)動(dòng)信息。
【IPC分類】H04N7-18, G06T7-20
【公開(kāi)號(hào)】CN104751486
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510128609
【發(fā)明人】陳思寶, 盛虎, 羅斌, 王文中, 周寶通, 王磊, 鄭遠(yuǎn)見(jiàn), 劉啟迪
【申請(qǐng)人】安徽大學(xué), 合肥市公安局
【公開(kāi)日】2015年7月1日
【申請(qǐng)日】2015年3月20日