專利名稱：基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明主要涉及一種基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法及裝置。
背景技術(shù)：
視頻監(jiān)視系統(tǒng)是安防領(lǐng)域的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于對(duì)黨政機(jī)關(guān)、軍事重地、交 通要道、公共場(chǎng)所、民宅等場(chǎng)所的監(jiān)視，以防止破壞、盜竊、滋事等違法行為的發(fā)生，保障人 民安全與社會(huì)和諧。但在現(xiàn)有的視頻監(jiān)視系統(tǒng)中，在同一觀測(cè)點(diǎn)處通常只架設(shè)一臺(tái)攝像機(jī)，采集固定 分辨率的視頻畫面，這種監(jiān)視方式存在如下問題(1)如果攝像機(jī)的鏡頭處于廣角端，則采 集到的是該觀測(cè)點(diǎn)下場(chǎng)景的全局信息，此時(shí)雖然可以準(zhǔn)確定位場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并對(duì)目 標(biāo)實(shí)現(xiàn)跟蹤，但由于單個(gè)目標(biāo)所占的像素?cái)?shù)很少，不能提供足夠的細(xì)節(jié)信息(如人臉細(xì)節(jié)、 車輛牌照號(hào)等)，難以確認(rèn)目標(biāo)的具體特性；(2)如果攝像機(jī)的鏡頭處于長焦端，此時(shí)雖然 可以采集到單個(gè)目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息，但由于監(jiān)視區(qū)域過小，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的可靠跟蹤， 同時(shí)由于場(chǎng)景信息的丟失，增大了抓證取證的難度；(3)現(xiàn)有監(jiān)視系統(tǒng)大多由人來觀察監(jiān) 視畫面和控制攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)，在目標(biāo)的選取上存在一定的隨意性，且由于人眼在長時(shí)間工作 下的視覺疲勞效應(yīng)，會(huì)錯(cuò)失很多有價(jià)值的目標(biāo)。專利基于立體視頻動(dòng)態(tài)跟蹤的多攝像機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)及其跟蹤方法.200610147316
使用兩臺(tái)主攝像機(jī)獲取監(jiān)視場(chǎng)景的目標(biāo)信息，進(jìn)而控制從攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，系統(tǒng) 構(gòu)成復(fù)雜，造價(jià)高；專利具有多攝像機(jī)的智能跟蹤監(jiān)控系統(tǒng).200410016455使用一臺(tái) 全景相機(jī)和多臺(tái)從攝像機(jī)做目標(biāo)跟蹤，只能檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，不能對(duì)目標(biāo)種類進(jìn)行細(xì)分，系 統(tǒng)成本高，效率低。專利利用單個(gè)攝像機(jī)進(jìn)行主從視頻跟蹤的方法.200510120070使 用一臺(tái)高分辨率相機(jī)來執(zhí)行監(jiān)視任務(wù)，同時(shí)輸出低分辨率的場(chǎng)景全局信息和高分辨率的 運(yùn)動(dòng)區(qū)域信息，所獲取的運(yùn)動(dòng)區(qū)域細(xì)節(jié)水平與攝像機(jī)直接相關(guān)，靈活性差，且高分辨率的 圖像對(duì)處理和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)很大；專利基于聯(lián)動(dòng)攝像機(jī)的視頻監(jiān)控裝置及其跟蹤記錄方 法.200910106883通過將主從攝像機(jī)安裝在一套聯(lián)動(dòng)平臺(tái)上同步運(yùn)動(dòng)、同步獲取目標(biāo)不同 分辨率的信息，只適用于單目標(biāo)的場(chǎng)合，且系統(tǒng)成本很高。文獻(xiàn)雙攝像機(jī)系統(tǒng)對(duì)移動(dòng)目標(biāo) 的跟蹤，機(jī)器人，2007. 03使用一臺(tái)臺(tái)計(jì)算機(jī)來分析主攝像機(jī)獲取到的視頻畫面并進(jìn)行目 標(biāo)提取，使用另一臺(tái)計(jì)算機(jī)來控制從攝像機(jī)的PT姿態(tài)，系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜，不能實(shí)現(xiàn)變焦處理， 不能跟蹤多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；文獻(xiàn)基于灰度匹配的雙攝像頭智能云臺(tái)控制系統(tǒng)，河北師范大學(xué) 學(xué)報(bào)，自然科學(xué)版，2007. 09使用一臺(tái)PC機(jī)來控制兩臺(tái)主從攝像機(jī)做目標(biāo)跟蹤，系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 復(fù)雜，實(shí)時(shí)性差，從攝像機(jī)焦距不能自主調(diào)節(jié)，不能跟蹤多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

發(fā)明內(nèi)容
為解決現(xiàn)有監(jiān)視系統(tǒng)視頻獲取的問題，本發(fā)明提出了一種基于雙目攝像的主動(dòng)視 頻獲取方法及裝置。本發(fā)明的技術(shù)方案是在同一監(jiān)視場(chǎng)景中安裝1臺(tái)主攝像機(jī)、1臺(tái)從攝像機(jī)和一套嵌入式智能分析控制系統(tǒng)，其中主攝像機(jī)連接嵌入式智能分析控制系統(tǒng)，嵌入式智能分析 控制系統(tǒng)連接從攝像機(jī)。主攝像機(jī)為定焦攝像機(jī)，從攝像機(jī)為帶云臺(tái)的電動(dòng)三可調(diào)攝像機(jī)。 系統(tǒng)工作時(shí)，前端嵌入式智能分析控制系統(tǒng)通過分析主攝像機(jī)獲取到的監(jiān)視場(chǎng)景全局視頻 畫面，提取出可能存在的有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域，然后根據(jù)目標(biāo)區(qū)域位置計(jì)算出從攝像機(jī)所需的 控制參數(shù)，控制從攝像機(jī)獲取目標(biāo)區(qū)域的高清晰細(xì)節(jié)信息。系統(tǒng)架構(gòu)如

圖1所示?！?、有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域提取 對(duì)于現(xiàn)有視頻監(jiān)視應(yīng)用而言，運(yùn)動(dòng)中的人員和車輛是兩大類重點(diǎn)監(jiān)視目標(biāo)，對(duì)于 人員而言，頭部區(qū)域是監(jiān)視的重點(diǎn)，對(duì)于車輛而言，車牌區(qū)域是監(jiān)視的重點(diǎn)?，F(xiàn)有運(yùn)動(dòng)區(qū)域 檢測(cè)方法僅能做到運(yùn)動(dòng)區(qū)域提取，不能對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)類型做進(jìn)一步細(xì)分，不能判別運(yùn)動(dòng)區(qū)域 的重要程度。為解決該問題，本專利首先提取整個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量，然后通過分析運(yùn)動(dòng) 區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量和運(yùn)動(dòng)區(qū)域的形狀特征，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果標(biāo)定出運(yùn)動(dòng) 區(qū)域中的有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域。1. 1基于邊緣特征的區(qū)域運(yùn)動(dòng)特征提取方法傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法主要有背景減除法、相鄰幀差法、光流法等。背景減除法 提取到的運(yùn)動(dòng)區(qū)域較為完整，但提取效果受制于背景重構(gòu)方法的性能，適應(yīng)性較差；相鄰幀 差法計(jì)算簡(jiǎn)單，但提取到的運(yùn)動(dòng)區(qū)域不夠完整；光流法運(yùn)算量大，難以應(yīng)用到嵌入式系統(tǒng)之 中。本發(fā)明通過綜合運(yùn)用多幀差法和邊緣檢測(cè)技術(shù)，提取到完整的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，進(jìn)而獲 取該運(yùn)動(dòng)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量，方法流程如下stepl取相鄰兩幀圖像IkfIk,計(jì)算幀間絕對(duì)灰度差圖像DikK15step2確定自適應(yīng)閾值T。計(jì)算絕對(duì)灰度差圖像的均值m，并將其乘以一個(gè)加權(quán)系 數(shù)t，得到自適應(yīng)閾值T = mX t，實(shí)驗(yàn)中取t= 10。st印3獲取運(yùn)動(dòng)區(qū)域Mk。
il ,Da k n > TMk =\Step4對(duì)Mk對(duì)做中值濾波和形態(tài)學(xué)處理，消除噪聲和空洞。St印5利用水平、垂直直方圖劃分單個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域叫。St印6使用Carmy算子對(duì)圖像Ik^ Ik做邊緣，獲取邊緣圖像E1^ Ek。St印7對(duì)于每一個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域叫，在邊緣圖像EkfEk中尋找其邊緣包絡(luò)，該邊緣包絡(luò) 所圍區(qū)域?yàn)榧礊檫\(yùn)動(dòng)區(qū)域Hli在圖像Ik^ Ik中對(duì)應(yīng)的實(shí)際運(yùn)動(dòng)物體區(qū)域Hliari)和Hli (k)。StepS求取Hiiat-D和mi(k)的質(zhì)心，進(jìn)而得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量。1. 2基于運(yùn)動(dòng)區(qū)域形狀和運(yùn)動(dòng)方向的目標(biāo)分類方法通過前期目標(biāo)分割后的行人和車輛區(qū)域具有如下特征，如圖2所示，圖中箭頭為 運(yùn)動(dòng)方向，方框?yàn)檫\(yùn)動(dòng)區(qū)域。>行人和車輛區(qū)域均為矩形或近似矩形區(qū)域；>行人所占矩形區(qū)域長邊與圖像垂直邊緣平行，車輛所占矩形區(qū)域長邊與車輛運(yùn) 動(dòng)方向平行；>行人所占區(qū)域長寬比為3 5，頭部始終處于區(qū)域上部；車輛所占的區(qū)域長寬比為1 5，車牌區(qū)域始終位于垂直方向上較低的一側(cè)。
根據(jù)上述特征，通過運(yùn)動(dòng)區(qū)域形狀特征和運(yùn)動(dòng)方向?qū)⑦\(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行細(xì)分，方法流 程如下St印1、提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域；St印2、通過hough變換檢驗(yàn)運(yùn)動(dòng)區(qū)域是否為矩形，如果是矩形，轉(zhuǎn)入St印3，否則 判定運(yùn)動(dòng)區(qū)域?yàn)槠渌繕?biāo)，本次處理結(jié)束；St印3、計(jì)算矩形區(qū)域邊緣與圖像邊界的夾角，如果夾角在15度以內(nèi)，轉(zhuǎn)入St印4， 否則轉(zhuǎn)入St印5 ；St印4、計(jì)算矩形區(qū)域的長寬比，如果比值大于3，則判定該區(qū)域?yàn)樾腥耍駝t判定 該區(qū)域?yàn)檐囕v，轉(zhuǎn)入Step6 ；Step5、計(jì)算矩形區(qū)域邊緣與該區(qū)域運(yùn)動(dòng)方向的夾角，如果夾角在15度以內(nèi)，判定 運(yùn)動(dòng)區(qū)域?yàn)檐囕v，轉(zhuǎn)入Step6，否則判定運(yùn)動(dòng)區(qū)域?yàn)槠渌繕?biāo)，本次處理結(jié)束；St印6、對(duì)于行人區(qū)域，將矩形區(qū)域中靠頂部的三分之一部分作為重點(diǎn)目標(biāo)區(qū)域， 對(duì)于運(yùn)動(dòng)車輛區(qū)域，將矩形區(qū)域中靠底部的三分之一部分作為重點(diǎn)目標(biāo)區(qū)域。二、從攝像機(jī)姿態(tài)調(diào)整參數(shù)獲取當(dāng)主攝像機(jī)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后，需要控制從攝像機(jī)獲取目標(biāo)的高分辨率細(xì)節(jié)信 息，要實(shí)現(xiàn)這一目的，需要如下步驟1、計(jì)算從攝像機(jī)的偏轉(zhuǎn)角度，使得偏轉(zhuǎn)后的從攝像機(jī) 光心主軸對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)；2、計(jì)算從攝像機(jī)的焦距，使得從攝像機(jī)變焦后，目標(biāo)在從攝像機(jī)的畫面 中占據(jù)盡可能大的面積。2. 1從攝像機(jī)偏轉(zhuǎn)角度計(jì)算(1)基于針孔模型的主攝像機(jī)視場(chǎng)中目標(biāo)中心偏轉(zhuǎn)角度獲取方法圖3為基于針孔模型的目標(biāo)成像模型，(a)中，0為主攝像機(jī)光心，L為主攝像機(jī)光 軸，f為主攝像機(jī)焦距，α為主攝像機(jī)視場(chǎng)角角度的一半，χ為目標(biāo)點(diǎn)偏離光軸的角度，ρ為 成像面半徑，r為目標(biāo)點(diǎn)在成像面上與光軸之間的距離。由圖可得
權(quán)利要求
基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法的裝置，包括1臺(tái)主攝像機(jī)、1臺(tái)從攝像機(jī)和一套嵌入式智能分析控制系統(tǒng)，其中主攝像機(jī)連接嵌入式智能分析控制系統(tǒng)，嵌入式智能分析控制系統(tǒng)連接從攝像機(jī)，主攝像機(jī)為定焦攝像機(jī)，從攝像機(jī)為帶云臺(tái)的電動(dòng)三可調(diào)攝像機(jī)。
2.基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，包括有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域提取，從攝像機(jī)姿態(tài)調(diào)整 參數(shù)獲取，從攝像機(jī)自動(dòng)目標(biāo)跟蹤，其特征在于(1)有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域提取首先提取整個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量，然后通過分析運(yùn)動(dòng)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量和運(yùn)動(dòng)區(qū)域的 形狀特征，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果標(biāo)定出運(yùn)動(dòng)區(qū)域中的有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域，分為 基于邊緣特征的區(qū)域運(yùn)動(dòng)特征提取和基于運(yùn)動(dòng)區(qū)域形狀和運(yùn)動(dòng)方向的目標(biāo)分類；(2)從攝像機(jī)姿態(tài)調(diào)整參數(shù)獲取主攝像機(jī)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后，控制從攝像機(jī)獲取目標(biāo)的高分辨率細(xì)節(jié)信息，具體步 驟如下(a)、計(jì)算從攝像機(jī)的偏轉(zhuǎn)角度，使得偏轉(zhuǎn)后的從攝像機(jī)光心主軸對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)；(b)、 計(jì)算從攝像機(jī)的焦距，使得從攝像機(jī)變焦后，目標(biāo)在從攝像機(jī)的畫面中占據(jù)盡可能大的面 積；(3)從攝像機(jī)自動(dòng)目標(biāo)跟蹤獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置參數(shù)后，自動(dòng)調(diào)整從攝像機(jī)方向的姿態(tài)，使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)始終處于從 攝像機(jī)視場(chǎng)中心。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于基于邊緣特 征的區(qū)域運(yùn)動(dòng)特征提取方法的流程如下stepl取相鄰兩幀圖像Ik_i、Ik，計(jì)算幀間絕對(duì)灰度差圖像Dik^)； step2確定自適應(yīng)閾值T。計(jì)算絕對(duì)灰度差圖像的均值m，并將其乘以一個(gè)加權(quán)系數(shù)t， 得到自適應(yīng)閾值T = mXt，實(shí)驗(yàn)中取t = 10 ； st印3獲取運(yùn)動(dòng)區(qū)域Mk;Mk-J，‘、>Τ “[0 ,elseStep4對(duì)Mk對(duì)做中值濾波和形態(tài)學(xué)處理，消除噪聲和空洞； St印5利用水平、垂直直方圖劃分單個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域Hii ； St印6使用Carmy算子對(duì)圖像Ik^ Ik做邊緣，獲取邊緣圖像Ek^ Ek ； St印7對(duì)于每一個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域Hii,在邊緣圖像EkfEk中尋找其邊緣包絡(luò)，該邊緣包絡(luò)所圍 區(qū)域?yàn)榧礊檫\(yùn)動(dòng)區(qū)域Hli在圖像Ik_i、Ik中對(duì)應(yīng)的實(shí)際運(yùn)動(dòng)物體區(qū)域Hii0ri)和叫(k)； StepS求取Hii(^)和mi(k)的質(zhì)心，進(jìn)而得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于基于運(yùn)動(dòng)區(qū) 域形狀和運(yùn)動(dòng)方向的目標(biāo)分類方法的流程如下St印1、提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域；St印2、通過Hough變換檢驗(yàn)運(yùn)動(dòng)區(qū)域是否為矩形，如果是矩形，轉(zhuǎn)入St印3，否則判定 運(yùn)動(dòng)區(qū)域?yàn)槠渌繕?biāo)，本次處理結(jié)束；St印3、計(jì)算矩形區(qū)域邊緣與圖像邊界的夾角，如果夾角在15度以內(nèi)，轉(zhuǎn)入St印4，否則 轉(zhuǎn)入St印5 ；Step4、計(jì)算矩形區(qū)域的長寬比，如果比值大于3，則判定該區(qū)域?yàn)樾腥?，否則判定該區(qū)域?yàn)檐囕v，轉(zhuǎn)入St印6 ；Step5、計(jì)算矩形區(qū)域邊緣與該區(qū)域運(yùn)動(dòng)方向的夾角，如果夾角在15度以內(nèi)，判定運(yùn)動(dòng) 區(qū)域?yàn)檐囕v，轉(zhuǎn)入Step6，否則判定運(yùn)動(dòng)區(qū)域?yàn)槠渌繕?biāo)，本次處理結(jié)束；Step6、對(duì)于行人區(qū)域，將矩形區(qū)域中靠頂部的三分之一部分作為重點(diǎn)目標(biāo)區(qū)域，對(duì)于 運(yùn)動(dòng)車輛區(qū)域，將矩形區(qū)域中靠底部的三分之一部分作為重點(diǎn)目標(biāo)區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于從攝像機(jī)偏 轉(zhuǎn)角度計(jì)算從攝像機(jī)偏轉(zhuǎn)角度計(jì)算包括(1)基于針孔模型的主攝像機(jī)視場(chǎng)中目標(biāo)中心偏轉(zhuǎn)角度獲取方法；(2)基于針孔模型和目標(biāo)預(yù)分類的目標(biāo)距離獲取方法；(3)基于針孔模型和三參數(shù)模型的從攝像機(jī)視場(chǎng)中目標(biāo)中心偏轉(zhuǎn)角度獲取方法。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于基于針孔模 型和目標(biāo)距離的從攝像機(jī)焦距獲取方法為H為整個(gè)視場(chǎng)寬度的一半，Hx為目標(biāo)寬度的一半，D為目標(biāo)到光心的距離，F(xiàn)為最短焦 距，F(xiàn)x為獲取目標(biāo)細(xì)節(jié)所需的焦距，L為從攝像機(jī)固定值，從攝像機(jī)所需的焦距為= — => Hxx Fx = Dx L Fx = ^x ^ D FxHx
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于從攝像機(jī)自 動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法包括(1)PT-Z模式跟蹤方法，即優(yōu)先調(diào)整從攝像機(jī)的水平和俯仰姿態(tài)，當(dāng)從攝像機(jī)的主光軸 對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)后，再調(diào)整從攝像機(jī)的焦距，獲取目標(biāo)的高分辨率細(xì)節(jié)信息；(2)Z-PT模式跟蹤方法，即優(yōu)先調(diào)整從攝像機(jī)的焦距，滿足獲取目標(biāo)的高分辨率細(xì)節(jié)信 息的要求，然后再對(duì)從攝像機(jī)的水平和俯仰姿態(tài)進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得從攝像機(jī)的主光軸對(duì)準(zhǔn)目 標(biāo)；(3)基于目標(biāo)重要性和距離排序的多目標(biāo)連續(xù)跟蹤方法，即首先依據(jù)目標(biāo)的重要性和 目標(biāo)之間的距離對(duì)待跟蹤的目標(biāo)進(jìn)行排序，然后按照排序的結(jié)果對(duì)各個(gè)目標(biāo)依次進(jìn)行跟 蹤，系統(tǒng)每進(jìn)行一次運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，排序結(jié)果就會(huì)動(dòng)態(tài)更新一次。
8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于PT-Z模式跟 蹤方法流程如下stepl 系統(tǒng)初始化，從攝像機(jī)云臺(tái)和焦距運(yùn)動(dòng)到初始位置，初始位置時(shí)，主從攝像機(jī)光 軸平行，焦距處于整個(gè)焦距范圍的中間位置；step2 獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，估算出下一幀時(shí)目標(biāo)的存在位置； step3 根據(jù)目標(biāo)的存在位置和從攝像機(jī)當(dāng)前的姿態(tài)計(jì)算從攝像機(jī)所需偏轉(zhuǎn)角度Ω和 變焦位置F ；step4:如果偏轉(zhuǎn)角度Ω超過ω/2Ν，則發(fā)出云臺(tái)偏轉(zhuǎn)控制命令，然后跳轉(zhuǎn)到step7，反 之進(jìn)入st印5 ；st印5 如果變焦位置F超過f/2N，發(fā)出變焦控制指令，然后跳轉(zhuǎn)到step7，反之進(jìn)入 step6 ；St印6 停止從攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)；st印7 獲取新一幀圖像，重新計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置，并根據(jù)從攝像機(jī)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，計(jì)算出從攝像機(jī)當(dāng)前的實(shí)際位置和焦距，轉(zhuǎn)入St印3步驟。
9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法，其特征在于(a)Z-PT模式跟蹤方法流程如下stepl 系統(tǒng)初始化，從攝像機(jī)云臺(tái)和焦距運(yùn)動(dòng)到初始位置；step2 獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，估算出下一幀時(shí)目標(biāo)的存在位置； step3 根據(jù)目標(biāo)的存在位置和從攝像機(jī)當(dāng)前的姿態(tài)計(jì)算從攝像機(jī)所需偏轉(zhuǎn)角度Ω和 變焦位置F ；st印4 如果變焦位置F超過f/2N，發(fā)出變焦控制指令，然后跳轉(zhuǎn)到step7，反之進(jìn)入 step5 ；st印5 如果偏轉(zhuǎn)角度Ω超過ωπ η/2Ν，從64個(gè)速度等級(jí)中挑選出在1/Ν秒后能夠使 攝像機(jī)光軸最接近目標(biāo)的速度等級(jí)《i，將coi設(shè)定為云臺(tái)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)速度，發(fā)出云臺(tái)偏轉(zhuǎn) 控制命令，然后跳轉(zhuǎn)到st印7，反之進(jìn)入st印6 ； st印6 停止從攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)；st印7 獲取新一幀圖像，重新計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置，并根據(jù)從攝像機(jī)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，計(jì) 算出從攝像機(jī)當(dāng)前的實(shí)際位置和焦距，轉(zhuǎn)入st印3步驟；(b)基于目標(biāo)重要性和距離排序的多目標(biāo)連續(xù)跟蹤方法流程如下 stepl 系統(tǒng)初始化；st印2 獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；step3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)排序，排序原則為(1)列表首位的目標(biāo)距離從攝像機(jī)光軸距離最近， 列表中第i位的目標(biāo)在所有η > i的目標(biāo)中距離第i_l位的目標(biāo)最近；(2)高優(yōu)先級(jí)的目 標(biāo)先排序，低優(yōu)先級(jí)的目標(biāo)后排序；step4 將列表首位目標(biāo)的狀態(tài)設(shè)為跟蹤中，將其余目標(biāo)狀態(tài)設(shè)為待跟蹤； step5 對(duì)狀態(tài)為跟蹤中的目標(biāo)實(shí)施跟蹤；st印6 重新獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并與當(dāng)前的目標(biāo)列表進(jìn)行對(duì)比，剔除已消失的目標(biāo)，如果 當(dāng)前跟蹤中的目標(biāo)已經(jīng)被跟蹤到，即從攝像機(jī)的姿態(tài)已經(jīng)可以獲取該目標(biāo)高分辨率細(xì)節(jié)信 息，則將該目標(biāo)的狀態(tài)設(shè)定為已跟蹤；如果當(dāng)前跟蹤中的目標(biāo)未被跟蹤到且有優(yōu)先級(jí)更高 的新目標(biāo)出現(xiàn)，則將當(dāng)前跟蹤中的目標(biāo)屬性改為待跟蹤；st印7 將所有新目標(biāo)的屬性設(shè)為待跟蹤，對(duì)所有待跟蹤的目標(biāo)進(jìn)行排序，并將所有已 跟蹤的目標(biāo)排在隊(duì)列尾端，如果當(dāng)前沒有跟蹤中的目標(biāo)，則將待跟蹤隊(duì)列第一位的目標(biāo)設(shè) 為當(dāng)前跟蹤目標(biāo)，將該目標(biāo)的狀態(tài)設(shè)為跟蹤中；跳轉(zhuǎn)到step5。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于雙目攝像的主動(dòng)視頻獲取方法及裝置。本發(fā)明的技術(shù)方案是在同一監(jiān)視場(chǎng)景中安裝1臺(tái)主攝像機(jī)、1臺(tái)從攝像機(jī)和一套嵌入式智能分析控制系統(tǒng)，系統(tǒng)工作時(shí)，前端嵌入式智能分析控制系統(tǒng)通過分析主攝像機(jī)獲取到的監(jiān)視場(chǎng)景全局視頻畫面，快速提取出可能存在的有價(jià)值目標(biāo)區(qū)域，然后根據(jù)目標(biāo)區(qū)域位置計(jì)算出從攝像機(jī)所需的控制參數(shù)，快速控制從攝像機(jī)獲取目標(biāo)區(qū)域的高清晰細(xì)節(jié)信息。本發(fā)明可有效地確定監(jiān)視場(chǎng)景中的有價(jià)值區(qū)域，可持續(xù)跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)連續(xù)跟蹤。
文檔編號(hào)H04N7/18GK101969548SQ201010508178
公開日2011年2月9日 申請(qǐng)日期2010年10月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月15日
發(fā)明者劉通, 李沛秦, 謝劍斌, 謝昌頤, 閆瑋 申請(qǐng)人:中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)