一種全景位自適應(yīng)老師圖像分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種全景位自適應(yīng)老師圖像分析方法，用于校園專業(yè)視頻直播和拍攝。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)在教學(xué)直播和錄制環(huán)境當(dāng)中，需要攝像頭跟蹤拍攝老師近景圖像，老師全景圖像，板書圖像等多個畫面。傳統(tǒng)的拍攝方式包括一種是采用人工的方式進行拍攝，而人工拍攝不僅耗時耗力，拍攝效果跟蹤個人水平高低而水平不一，并且還會嚴重的影響到正常的教學(xué)流程，干擾老師教學(xué)和學(xué)生聽課；另一種方式是使用紅外，超聲波等技術(shù)進行輔助拍攝，這種方式需要另外添加設(shè)備，并且增加了成本和日常維護的難度。
[0003]中國發(fā)明專利公開號“103093654A”公開了“一種雙攝像機交互式智能跟蹤教學(xué)系統(tǒng)”，包括圖像采集模塊、攝像機控制模塊、用戶界面交互模塊、線程交互模塊、教師跟蹤模塊、學(xué)生檢測模塊、學(xué)生跟蹤模塊。在教學(xué)過程中，控制主機通過雙路圖像采集卡實時獲取教師與學(xué)生攝像機的拍攝圖像，通過利用基于圖像處理技術(shù)的跟蹤算法和檢測算法的計算結(jié)果，選擇適當(dāng)?shù)目刂撇呗裕侠戆才判盘栔g的相互切換，并快速靈活準確的實現(xiàn)現(xiàn)場攝像機的搖擺和俯仰、縮放和聚焦等功能，保證教師時刻處于拍攝畫面的適當(dāng)位置，實現(xiàn)了對教師自動跟蹤定位、學(xué)生全景顯示及提問檢測和板書時給予特寫鏡頭等功能，從而實現(xiàn)了跟蹤抗外界干擾、動作無特定限制、拍攝無專人值守的自動智能跟蹤教學(xué)系統(tǒng)。該專利公開的技術(shù)方案所涉及的硬件模塊較多，主要涉及七個模塊，引入了需要手動操作的用戶界面交互模塊和攝像機控制模塊，且運用的技術(shù)也較為繁瑣，需要預(yù)設(shè)一些數(shù)值，例如老師的身高，教室的尺寸，攝像頭的位置和角度等非常具體的數(shù)據(jù)參數(shù)，這些都使得產(chǎn)品顯得不夠智能化，實際運用中會嚴重影響用戶體驗。
[0004]因此需要一種全自動，不安裝任何第三方輔助攝設(shè)備的技術(shù)方案，通過圖像內(nèi)容分析出老師的各種動作，在無人工干預(yù)的情況下，輔助攝像機進行跟蹤拍攝。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明目的在于提供一種能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，結(jié)構(gòu)簡單，連接方便的全景位自適應(yīng)老師圖像分析方法。
[0006]本發(fā)明目的通過以下技術(shù)方案實現(xiàn):
一種全景位自適應(yīng)老師圖像分析方法，其系統(tǒng)包括嵌入式主機、顯示器和一個用于拍攝老師的攝像頭，攝像頭能夠拍攝到老師講臺及黑板所在的整個墻體，嵌入式主機用于分析判斷攝像頭傳來的數(shù)據(jù)，并通過顯示器顯示主畫面，攝像頭拍攝包括老師全景和老師近景，其特征在于嵌入式主機對于攝像頭的控制方法如下:
控制一，當(dāng)人物出現(xiàn)在攝像頭中時，進行人物特征分析，找出老師所在位置；
控制二，當(dāng)完成控制一后，需要將老師和背景畫面進行分離，通過背景分離算法，計算出整個講臺區(qū)域的背景； 控制三，當(dāng)完成控制一、二后，將老師和背景進行分離，找出移動的老師，并且攝像頭對老師進行鎖定；
控制四，判斷人物移動速度是否過快，若老師快速移動至近景顯示的邊緣，則切換為全景;通常情況下人在移動的時候，畫面也會跟著轉(zhuǎn)動，這樣就會出現(xiàn)人走得太快，而畫面的轉(zhuǎn)動沒有跟上，人走到畫面外以后，就需要切一個全景來過渡一下，這樣子就不會出現(xiàn)畫面中沒有人的情況，同時畫面不能轉(zhuǎn)得太快，太快了眼會花，看得不舒服。
[0007]控制五，進一步，判斷人物是否從快速移動靜止下來，且人物位于攝像頭中間，則切換回近景；
控制六，在近景機位下，進一步判斷人物是否移動到屏幕下方，如果移動到下方，發(fā)送切換全景命令，如果重新回到上方，發(fā)送切換近景命令；
控制七，判斷畫面中是否存在多個人物，如果存在多個人物，選擇靠屏幕中間的人物進行跟蹤；
控制八，判斷畫面中是否長期沒有人物，如果停留時間超過預(yù)設(shè)值，則切換到全景位； 控制九，全景下重復(fù)檢測講臺上是否有老師，有老師則切換到近景。
[0008]作為優(yōu)選，控制一中的人物特征分析是指，對老師做人物識別，將臉部識別和上半身識別作一個結(jié)合，只有兩個條件都符合時，才認為老師出現(xiàn)在畫面中，且會進行周期性檢測，主要是為了增加人物識別的準確性。
[0009]作為優(yōu)選，控制一中，進一步判斷出老師的身高，結(jié)合老師身高，進一步調(diào)整老師在攝像頭中的上下景位。“上下景位”是指，人物在攝像頭中上面和下面的顯示區(qū)域的大小；就是通過上下移動鏡頭，將人物的頭頂始終放到離畫面上邊源20%左右的距離，這樣看起來畫面會更舒服。
[0010]作為優(yōu)選，控制二中的背景分離算法是指，采用背景直方圖的方式，將攝像區(qū)域分成多個直方圖，通過多幀數(shù)據(jù)對比每個區(qū)域的直方圖的變化強度，變化強度不斷變化為人物，變化強度恒定不變則為背景，整合所有變化強度恒定不變的直方圖區(qū)域后，來得到整個圖片的背景，且會進行周期性檢測分析。
[0011]作為優(yōu)選，控制二中的背景分離算法，每十分鐘重新檢測分析一次。
[0012]作為優(yōu)選，控制三中的老師是指在一個場景中移動的物體，而背景是不移動的物體，經(jīng)老師和背景分離出來了以后，拿到每幀圖像和背景相減，就能得到老師所處的位置，判斷出老師在背景中的位置。
[0013]作為優(yōu)選，控制三后，進一步，將攝像頭中的所有圖像進行切片，找出最大的身體切片，即認為是老師當(dāng)前位置;最大的身體切片單指老師身體軀干部分的圖像。老師在站立不動的時候，檢測出來的是一個和人身體一樣寬度的目標(biāo)，當(dāng)揮動手臂的時候，檢測出來的是一個從揮動的手臂前端到整個身體非常寬的目標(biāo)，這樣會影響到定位的準確性，該方法就是為了排除揮動手臂的干擾。
[0014]作為優(yōu)選，控制六中，屏幕的下方和上方分別指的是屏幕顯示區(qū)域上60%和下40%的區(qū)域，判斷老師頭頂所在位置如果老師移動到圖像的下方，則發(fā)送切換全景的命令，因為攝像頭在確定人物后，就不會做上下的變化了。如果人物頭頂比較低，則說明老師在往學(xué)生區(qū)域移動，移動到一定值后就認為是下講臺了，下講臺后就切全景。
[0015]作為優(yōu)選，控制八中，預(yù)設(shè)值為60秒。
[0016]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本產(chǎn)品同現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點及效果:本產(chǎn)品為全自動自適應(yīng)分析方法，不安裝任何第三方輔助攝設(shè)備的技術(shù)方案，通過圖像內(nèi)容分析出老師的各種動作，在無人工干預(yù)的情況下，輔助攝像機進行跟蹤拍攝。
【附圖說明】
[0017]圖1是本實施例的程序切換邏輯流程圖。
【具體實施方式】
[0018]以下結(jié)合具體實施例來說明本發(fā)明，下列實施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，并不限定本發(fā)明的保護范圍。
[0019]首先對于實施例中的幾個畫面做一下說明:
老師近景:近距離拍攝老師畫面，老師神態(tài)、動作清楚可見;近距離拍攝老師正在書寫的板書，板書字跡清楚。
[0020]老師全景:遠距離拍攝整個講臺畫面。
[0021]攝像頭安裝在后墻正中間，調(diào)整鏡頭畫面，以能拍報出整個講臺為宜，攝像頭的畫面的上邊沿緊貼住黑板的上邊沿，這樣拍攝出來的畫面沒有垃圾鏡頭；
本實施例方法的應(yīng)用基礎(chǔ):
a)傳統(tǒng)的多機位當(dāng)中老師全景、老師近景、板書畫面，拍攝的都是教室前端的畫面;這些畫面中有很大一部分是重合的，那么就可以只取其中一個大畫面，而其它的畫面從這些畫面當(dāng)中計算出來，這些畫面中還可以分析出老師的各種動作了，并劃分區(qū)域。
[0022]b)現(xiàn)代攝像機1080的分辨率已經(jīng)非常普及，得到的圖像清楚度非常高，足夠圖像分析算法進行使用。
[0023]c)算法可以按照預(yù)置的方式進行處理，減少了手工拍攝中存在的各種人為因素。
[0024]如圖1所示，本實施例的全景位自適應(yīng)老師圖像分析方法，其系統(tǒng)包括嵌入式主機、顯示器和一個用于拍攝老師的攝像頭，攝像頭能夠拍攝到老師講臺及黑板所在的整個墻體，嵌入式主機用于分析判斷攝像頭傳來的數(shù)據(jù)，并通過顯示器顯示主畫