一種目標物體抓拍方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本申請?zhí)峁┝艘环N目標物體抓拍方法及系統(tǒng)，包括：從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像；根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體在當前幀中的位置；根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所述當前幀中的位置；所述目標狀態(tài)映射表記錄有上一幀確定檢測到的目標物體的信息；根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置，更新所述目標狀態(tài)映射表；根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝目標物體。本申請可以根據(jù)幀與幀之間的關(guān)系確定出廣角相機所拍攝的畫面中每一幀的目標物體所在區(qū)域，最終再調(diào)度長焦相機獲取目標物體的高清畫面，無需人的參與即可自動實現(xiàn)聯(lián)動監(jiān)控。
【專利說明】
一種目標物體抓拍方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種目標物體抓拍方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 聯(lián)動相機組，一般可以由兩個或兩個以上的相機組成，通過機械及視覺校準，可以 精確計算任意兩個相機之間的位置和朝向的相對關(guān)系。使用時，通過將相機固定在由電機 控制的云臺上，可以實現(xiàn)在某一相機畫面上選定某一區(qū)域，旋轉(zhuǎn)其他相機，使得它們朝向該 選定區(qū)域的功能，此功能可以稱為聯(lián)動。由于相機之間的幾何關(guān)系已經(jīng)預先校準，所以該聯(lián) 動過程可以自動實現(xiàn)。
[0003] 在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，基于此技術(shù)，一種常見的應(yīng)用是槍球聯(lián)動監(jiān)控相機，這種設(shè)備由 兩種監(jiān)控相機組成:槍機和球機。槍機的特點是相機視角一般較廣，因此畫面內(nèi)的物體清晰 度一般較低(單位物體所占像素數(shù)量少），安裝后朝向固定。球機的特點是相機視角一般較 窄，因此畫面內(nèi)的物體清晰度較高（單位物體所占像素數(shù)量多），可通過控制電機來控制相 機朝向。通過聯(lián)動相機組技術(shù)，可以取長補短，解決槍機看的廣卻看不清和球機看的清卻看 的窄的問題。一種常見的使用情景是：由用戶選定槍機畫面的某一區(qū)域，通過聯(lián)動技術(shù)，使 得球機朝向所選區(qū)域，獲取所選區(qū)域的高清畫面。
[0004] 目前，聯(lián)動相機監(jiān)控系統(tǒng)大多需要人來監(jiān)視槍機所拍攝畫面并承擔目標檢測工 作，當人發(fā)現(xiàn)在畫面中出現(xiàn)目標物體時，由人在槍機所拍攝的畫面內(nèi)選定目標物體所在區(qū) 域，然后調(diào)度球機朝向該選定區(qū)域，進而獲取目標物體的高清畫面。
[0005] 現(xiàn)有技術(shù)不足在于：
[0006] 現(xiàn)有的聯(lián)動相機監(jiān)控系統(tǒng)無法脫離人的操作自動監(jiān)控目標物體。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本申請實施例提出了一種目標物體抓拍方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中聯(lián)動相機 監(jiān)控系統(tǒng)無法脫離人的操作自動監(jiān)控目標物體的技術(shù)問題。
[0008] 第一個方面，本申請實施例提供了一種目標物體抓拍方法，可以包括如下步驟：
[0009] 從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像；
[0010] 根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體在當前幀中的位置， 得到t時刻的檢測結(jié)果集DS所述0^{(^|1 = 1 - 1^}，所述(^為切寸刻集合0沖第1個目標 物體的位置，所述dit= (XiSyiSwiSO，其中，1八7八'\￥八1^1:分別為1:時刻檢測到的第;[個 目標物體的左上角X坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀中的寬度和高度；
[0011] 根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所述當前幀中的位 置;所述目標狀態(tài)映射表記錄有上一幀確定檢測到的目標物體的信息；
[0012] 根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置，更新 所述目標狀態(tài)映射表；
[0013] 根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體。
[0014] 第二個方面，本申請實施例提供了一種目標物體抓拍系統(tǒng)，可以包括：
[0015] 獲取模塊，用于從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像；
[0016] 檢測模塊，用于根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體在當 前幀中的位置，得至l」t時刻的檢測結(jié)果集DS所述^二丨^^…以:^所述心為贈刻集合 Dt中第i個目標物體的位置，所述(^=(以，71^，，〇，其中，以、71^、1^分別為七時刻 檢測到的第i個目標物體的左上角X坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀中的寬度和高 度；
[0017]跟蹤模塊，用于根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所 述當前幀中的位置;所述目標狀態(tài)映射表記錄有上一幀確定檢測到的目標物體的信息；
[0018] 更新模塊，用于根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀 中的位置，更新所述目標狀態(tài)映射表；
[0019] 調(diào)度模塊，用于根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體。
[0020] 有益效果如下：
[0021] 本申請實施例所提供的目標物體抓拍方法及系統(tǒng)，從廣角相機中獲取當前幀，檢 測當前幀中目標物體的位置，根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表確定上一幀中的目標物體在 當前幀中的位置，根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位 置，更新所述目標狀態(tài)映射表，最終，根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目 標物體。由于本申請實施例可以根據(jù)目標狀態(tài)映射表確定上一幀中目標物體在當前幀中的 位置，并根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置更新所 述目標狀態(tài)映射表，即可確定出廣角相機所拍攝的畫面中每一幀的目標物體所在區(qū)域，最 終再調(diào)度長焦相機獲取目標物體的高清畫面，無需人的參與即可自動實現(xiàn)聯(lián)動監(jiān)控、抓拍。
【附圖說明】
[0022] 下面將參照附圖描述本申請的具體實施例，其中：
[0023] 圖1示出了本申請實施例一中目標物體抓拍方法實施的流程示意圖；
[0024] 圖2示出了本申請實施例一中集合合并的過程示意圖；
[0025] 圖3示出了本申請實施例一中目標狀態(tài)映射表更新過程示意圖；
[0026] 圖4示出了本申請實施例二中目標物體抓拍系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0027] 圖5示出了本申請實施例三中聯(lián)動相機抓拍目標物體的過程示意圖。
【具體實施方式】
[0028] 為了使本申請的技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖對本申請的示例性 實施例進行進一步詳細的說明，顯然，所描述的實施例僅是本申請的一部分實施例，而不是 所有實施例的窮舉。并且在不沖突的情況下，本說明中的實施例及實施例中的特征可以互 相結(jié)合。
[0029]發(fā)明人在發(fā)明過程中注意到：
[0030]現(xiàn)有的聯(lián)動相機監(jiān)控系統(tǒng)包括以下兩類：
[0031 ] (1) -類是較為常見的，在使用時，需要人來監(jiān)視槍機所拍攝的畫面并承擔目標檢 測工作。當在在畫面中發(fā)現(xiàn)目標物體時，由人在槍機所拍攝的畫面內(nèi)選定目標物體所在區(qū) 域，聯(lián)動相機組自動調(diào)度球機朝向該選定區(qū)域，進而獲取目標物體高清畫面。
[0032] 這種方式無法脫離人自動工作，自動化程度較低。
[0033] (2)僅有少數(shù)系統(tǒng)集成了一定程度的檢測功能，但這種檢測僅是檢測基于先驗信 息得到的目標物體可能在畫面中出現(xiàn)的位置，例如，在CN201510128597.2中利用背景削減 和形態(tài)學方法得到畫面中運動的區(qū)域并將該區(qū)域作為目標，基于此檢測，系統(tǒng)將此區(qū)域直 接作為目標作為后續(xù)跟蹤、調(diào)度球機的依據(jù)。
[0034] 這種方式檢測的結(jié)果僅可以作為目標位置的提示，無法作為調(diào)度球機抓拍高清圖 像的依據(jù)，導致使用中仍需要人的頻繁參與。例如:假設(shè)需要檢測的目標物體為車輛，雖然 一般情況下車輛時運動的，但顯然不能確定畫面中運動的物體便是車輛，人或者被風吹動 的樹枝都可能在畫面中運動。除此之外，也不能確定畫面中不運動的位置便一定不是車輛。 因此，這種檢測功能僅可以作為輔助信息、提示可疑區(qū)域，無法作為可靠的依據(jù)。
[0035] 針對上述不足，本申請?zhí)岢隽艘环N目標物體抓拍方法及系統(tǒng)，結(jié)合了計算機視覺、 機器學習的高精度的目標檢測和識別技術(shù)，準確、快速地自動檢測聯(lián)動相機組中某個相機 畫面中的待檢測目標，使用智能調(diào)度算法控制其他相機拍攝所述檢測到的目標，從而可以 盡可能的使出現(xiàn)的目標有一張或多張被其他相機拍攝到的畫面。
[0036] 為了便于本申請的實施，下面結(jié)合具體實施例對本申請?zhí)岢龅哪繕宋矬w抓拍方法 及系統(tǒng)進行說明。
[0037] 實施例一、
[0038] 圖1示出了本申請實施例一中目標物體抓拍方法實施的流程示意圖，如圖所示，所 述目標物體抓拍方法可以包括如下步驟：
[0039] 步驟101、從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像；
[0040] 步驟102、根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體在當前幀 中的位置，得至I」t時刻的檢測結(jié)果集DS所述^={(1 1卞=1-以}，所述(^為七時刻集合0沖 第i個目標物體的位置，所述(^^(^^，，《，，^，其中^^^^分別為切寸刻檢測 到的第i個目標物體的左上角X坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀中的寬度和高度；
[0041] 步驟103、根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所述當前 幀中的位置;所述目標狀態(tài)映射表記錄有上一幀確定檢測到的目標物體的信息；
[0042] 步驟104、根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的 位置，更新所述目標狀態(tài)映射表；
[0043] 步驟105、根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體。
[0044] 具體實施時，可以利用廣角相機拍攝監(jiān)控場景的視頻數(shù)據(jù)，所述廣角相機可以是 包括廣角鏡頭的相機，所述廣角鏡頭可以為現(xiàn)有技術(shù)中的廣角鏡頭，所述相機可以為數(shù)碼 相機。
[0045] 本申請實施例中從所述廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像，根 據(jù)所述當前幀的視頻圖像可以檢測出所述視頻圖像內(nèi)的目標物體以及所述目標物體所在 的位置。其中，所述目標物體可以為人、車輛等。具體檢測方法可以采用現(xiàn)有的目標檢測方 法，本申請在此不作贅述。
[0046] 通過目標檢測后可以得到t時刻的檢測結(jié)果集DS所述Dt= {61 =卜士/}，所述 d，為t時刻集合Dt中第i個目標物體的位置，所述(^=(以，71\以，〇，其中，以、7入以、 1^分別為t時刻檢測到的第i個目標物體的左上角x坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀 中的寬度和高度。例如:假設(shè)t時刻檢測到所述當前幀的視頻圖像中存在3個目標物體A、B、 C，A的位置為（112,231，45,34)，8的位置為(412,325,23，19)，(：的位置為（514,842,44,26)， 那么所述檢測結(jié)果集 〇*={(112,231，45,34)、（412,325,23，19)、（514,842,44,26)}。
[0047] 目標狀態(tài)映射表中可以記錄有所有被檢測到的目標物體的信息，所述目標狀態(tài)映 射表中可以僅保存最近的目標物體的信息，即上一幀確定的被檢測到的目標物體的信息。 本申請實施例可以根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在當前幀中 的位置。具體實施時，可以采用現(xiàn)有的目標跟蹤技術(shù)實現(xiàn)幀與幀之間的目標物體跟蹤，從而 可以根據(jù)上一幀中目標物體的位置確定當前幀中所述目標物體的位置，進而更新所述目標 狀態(tài)映射表，以確保所述目標狀態(tài)映射表中的目標物體的信息是最新的。
[0048] 值得說明的是，本申請實施例中對步驟102與步驟103之間的實施順序不做限制， 既可以先執(zhí)行步驟102、再執(zhí)行步驟103,也可以先執(zhí)行步驟103、再執(zhí)行步驟102,還可以步 驟102與步驟103同時進行。
[0049] 根據(jù)所述更新后的目標狀態(tài)映射表，可以調(diào)度長焦相機對準所述目標物體進行遠 距離高清拍攝，實現(xiàn)抓拍的目的。
[0050] 本申請實施例所提供的目標物體抓拍方法，從廣角相機中獲取當前幀，檢測當前 幀中目標物體的位置，根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表確定上一幀中的目標物體在當前幀 中的位置，根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置，更 新所述目標狀態(tài)映射表，最終，根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物 體。
[0051] 由于本申請實施例可以根據(jù)目標狀態(tài)映射表確定上一幀中目標物體在當前幀中 的位置，并根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置更新 所述目標狀態(tài)映射表，因此，采用本申請實施例所提供的方法，利用幀與幀之間的關(guān)系可以 確定出廣角相機所拍攝的畫面中每一幀的目標物體所在區(qū)域，最終再調(diào)度長焦相機獲取目 標物體的高清畫面，從而實現(xiàn)自動檢測目標物體并進行高清圖像抓拍的功能，無需人的參 與即可自動實現(xiàn)聯(lián)動監(jiān)控，減少了人的工作量的同時，提高了工作效率。
[0052] 實施中，所述目標狀態(tài)映射表具體可以包括：目標物體的標識ID、目標物體的當前 位置以及目標物體被抓拍的次數(shù)。
[0053] 具體實施時，所述目標狀態(tài)映射表可以記錄當前所有被檢測到的目標物體的信 息，這些信息可以包括：目標物體的標識ID、目標物體的當前位置、目標物體被抓拍的次數(shù) 等。其中J
[0054] 目標物體的ID，可以是一個整數(shù)，根據(jù)這個數(shù)字的同異來區(qū)別是否為同一目標物 體；
[0055] 目標物體的當前位置，可以為所述目標物體的最小包圍方框在所述視頻圖像上的 二維坐標，用四個整數(shù)可以表示該方框:方框左上角的X坐標、方框左上角的y坐標、方框的 寬度和高度；
[0056]目標抓拍次數(shù)，可以是一個整數(shù)，表示目標已被長焦相機抓拍的次數(shù)。
[0057]下表示出了本申請實施例中目標狀態(tài)映射表在某一時刻的狀態(tài)：
[0058]
[0059] 實施中，所述根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所述 當前幀中的位置，具體可以為：
[0060] 根據(jù)上一幀的目標物體的信息集SM，確定當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集St;
[0061 ]其中，所述St-LlV-卞=卜·!^-i}，所述Sit-1為t-ι時刻集合St- 1中第i個目標物 體的信息，所述Si*-1 = (IDi*-h Xi*-1，yi*-1，Wi*-1，hi*-1)，其中，IDi*- 1、Xi*-1、yi*-1、Wi*-1、11廣1 分別 為第i個檢測到的目標物體的ID、目標物體的左上角x坐標、目標物體的左上角y坐標、目標 物體的寬度和高度；
[0062] 所述，所述V為t時刻集合St中第i個目標物體的信息，所述 以=(10^，以，7^，以，〇，其中，10八以、7八以、1^分別為第1個檢測到的目標物體的 ID、目標物體的左上角X坐標、目標物體的左上角y坐標、目標物體的寬度和高度。
[0063] 具體實施時，所述預先記錄的目標狀態(tài)映射表可以記錄有上一幀的目標物體的信 息，得到上一幀的目標物體的信息集SM，然后根據(jù)上一幀的目標物體的信息集SM，可以利 用現(xiàn)有的目標跟蹤技術(shù)確定上一幀中的目標物體在所述當前幀中的位置，得到跟蹤結(jié)果集 S*。
[0064] 其中，信息集St1和跟蹤結(jié)果集St分別為t-Ι時刻和t時刻的目標物體的信息，每個 集合中都可以包括多個檢測到的目標物體的ID、左上角X和y坐標、目標物體的寬度和高度 等。
[0065] 在具體實施時，由第t-Ι幀到t幀的過程中，一些目標物體可能離開了廣角相機的 拍攝畫面，所以可能并不是所有的t-i幀中的目標均可以在t幀中找到對應(yīng)的目標物體，因 此，通常來說，集合f的大小C可能會小于SM集合中的大小k， 1。
[0066] 實施中，所述根據(jù)上一幀的目標物體的信息集SM，確定當前幀的目標物體跟蹤結(jié) 果集SS具體可以為：
[0067] 對于跟蹤到的目標物體，將所述上一幀的目標物體的信息集SM中的所述目標物 體的ID賦值給所述當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集f中所述目標物體的ID，例如:假設(shè)s， 1匹 配到SnS 則IDntzIDmt-、
[0068] 具體實施時，在確定當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集St時，如果在當前幀中跟蹤到 上一幀的目標物體，對于跟蹤到的目標物體，將所述上一幀的目標物體的信息集St 1中的所 述目標物體的ID賦值給所述當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集St中所述目標物體的ID，以標識 二者為同一目標物體。
[0069] 實施中，所述根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中 的位置，更新所述目標狀態(tài)映射表，具體可以為：
[0070]將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集St合并為并集Ft，其中，所述Ft = {I i = I·，];所述紀為t時刻集合Ft中第i個目標物體的信息；
[0071 ]根據(jù)所述并集產(chǎn)更新所述目標狀態(tài)映射表。
[0072] 具體實施時，可以檢測所述檢測結(jié)果集Μ與所述跟蹤結(jié)果集f中元素的對應(yīng)關(guān)系， 將兩個集合合并，產(chǎn)生并集產(chǎn)，并更新目標狀態(tài)映射表。
[0073] 實施中，所述將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集St合并為并集FS具體可以 為：
[0074]計算所述Dt與f中目標物體位置的交并比r小得到最大的所述陽=((1^與s/ 相交部分的面積)/(d/與s/相并部分的面積）；所述目標物體位置為所述目標物體的左上 角坐標X、左上角坐標y、目標物體的寬度和高度所形成的檢測方框；
[0075]如果所述最大的rij大于預設(shè)的交并比閾值，將所述最大的rij對應(yīng)的從所述Dt 中刪除，將所述最大的陽對應(yīng)的s/加入所述產(chǎn)中；
[0076]如果所述最大的rij小于預設(shè)的交并比閾值，為所述最大的rij對應(yīng)的di13生成ID，將 所述最大的rij對應(yīng)的d/加入所述Ft中；
[0077] 重復上述三個步驟，直至所述Dt與St至少一個為空；
[0078]如果所述Dt為空，將所述St中剩余元素加入所述Ft中；
[0079]如果所述f為空，為所述Μ中剩余元素生成ID并加入所述產(chǎn)中。
[0080] 圖2示出了本申請實施例一中集合合并的過程示意圖，如圖所示，所述集合合并過 程可以包括如下步驟：
[0081] 步驟201、計算所述Dt與St中目標物體位置(即，（x，y，w，h)這一檢測方框所在區(qū)域） 的交并比rij，得到最大的rij;
[0082] 步驟202、判斷所述最大的rij是否大于預設(shè)交并比閾值：
[0083]如果所述最大的大于預設(shè)交并比閾值，執(zhí)行步驟203;
[0084]如果所述最大的不大于預設(shè)交并比閾值，執(zhí)行步驟204;
[0085]步驟203、將所述最大的rij對應(yīng)的&從所述Dt中刪除，將所述最大的rij對應(yīng)的 S/ 加入所述產(chǎn)中，執(zhí)行步驟205;
[0086]步驟204、為所述最大的rij對應(yīng)的&生成ID，將所述最大的rij對應(yīng)的&加入所述 Ft中，執(zhí)行步驟205;
[0087] 步驟205、判斷所述D*是否為空：
[0088]如果所述D*為空，執(zhí)行步驟206;
[0089]如果所述Dt不為空，執(zhí)行步驟207;
[0090] 步驟206、將所述S*中剩余元素加入所述Ft中；
[0091]步驟207、判斷所述St是否為空；
[0092]如果所述S*為空，執(zhí)行步驟208;
[0093]如果所述St不為空，執(zhí)行步驟201。
[0094]其中，所述交并比的合理范圍一般可以為0~1之間，所述交并比的值越大說明兩 個元素越相關(guān)。所述交并比閾值可以根據(jù)實際需要進行設(shè)置，具體可以為0.5等數(shù)值。
[0095] 實施中，所述根據(jù)所述并集產(chǎn)更新所述目標狀態(tài)映射表，具體可以為：
[0096] 檢測所述Ft中的元素的ID是否存在于所述目標狀態(tài)映射表中；
[0097]如果所述Ft中的元素的ID存在于所述目標狀態(tài)映射表中，更新所述ID對應(yīng)的目標 物體位置為所述元素的目標物體位置，將所述ID對應(yīng)項記為已更新；
[0098]如果所述目標狀態(tài)映射表中不存在所述產(chǎn)中的元素的ID，將所述ID插入所述目標 狀態(tài)映射表中，將所述插入的ID的目標位置設(shè)置為所述元素的目標物體位置，將所述ID對 應(yīng)項記為已更新，所述目標抓拍次數(shù)設(shè)置為0;
[0099]重復上述三個步驟，直至所述產(chǎn)為空，刪除所述目標狀態(tài)映射表中未被更新的項。
[0100]圖3示出了本申請實施例一中目標狀態(tài)映射表更新過程示意圖，如圖所示，所述目 標狀態(tài)映射表的更新過程可以包括如下步驟：
[0101]步驟301、判斷所述產(chǎn)中的元素的ID是否存在于所述目標狀態(tài)映射表中；
[0102]如果所述Ft中的元素的ID存在于所述目標狀態(tài)映射表中，則執(zhí)行步驟302;
[0103]如果所述產(chǎn)中的元素的ID不存在于所述目標狀態(tài)映射表中，則執(zhí)行步驟303;
[0104] 步驟302、更新所述ID對應(yīng)的目標物體位置為所述元素的目標物體位置，將所述ID 對應(yīng)項記為已更新；
[0105] 步驟303、將所述ID插入所述目標狀態(tài)映射表中，將所述插入的ID的目標位置設(shè)置 為所述元素的目標物體位置，將所述ID對應(yīng)項記為已更新，所述目標抓拍次數(shù)設(shè)置為0;
[0106] 步驟304、判斷所述Ft是否為空；
[0107]如果所述Ft為空，執(zhí)行步驟305;
[0108]如果所述Ft不為空，執(zhí)行步驟301;
[0109] 步驟305、刪除所述目標狀態(tài)映射表中未被更新的項。
[0110] 實施中，所述根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體，具體可 以為：
[0111] 將所述目標狀態(tài)映射表中的項按照目標物體被抓拍的次數(shù)排序；
[0112] 根據(jù)所述排序后的目標狀態(tài)映射表，計算目標物體位置的中心坐標；
[0113] 將所述中心坐標依次作為控制信號，調(diào)度所述長焦相機轉(zhuǎn)動；
[0114] 所述長焦相機在每次轉(zhuǎn)動后拍攝目標物體的圖像。
[0115] 具體實施時，可以根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表調(diào)度長焦相機對目標物體進行抓拍。 對于目標狀態(tài)映射表中的所有項，可以根據(jù)目標被抓拍的次數(shù)由小到大排序，對于排序后 的目標狀態(tài)映射表，計算目標物體所在位置的方框的中心坐標，依次將這些中心坐標作為 聯(lián)動系統(tǒng)的控制信號，調(diào)度長焦相機轉(zhuǎn)動。待轉(zhuǎn)動完畢后，拍攝并保存長焦相機拍攝的圖 像。
[0116] 實施例二、
[0117] 基于同一發(fā)明構(gòu)思，本申請實施例中還提供了一種目標物體抓拍系統(tǒng)，由于這些 設(shè)備解決問題的原理與一種目標物體抓拍方法相似，因此這些設(shè)備的實施可以參見方法的 實施，重復之處不再贅述。
[0118] 圖4示出了本申請實施例二中目標物體抓拍系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖所示，所述目 標抓拍系統(tǒng)可以包括：
[0119] 獲取模塊401，用于從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像；
[0120] 檢測模塊402，用于根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體 在當前幀中的位置，得至l」t時刻的檢測結(jié)果集DS所述- 集合Dt中第i個目標物體的位置，所述 時刻檢測到的第i個目標物體的左上角X坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀中的寬度和 高度；
[0121 ]跟蹤模塊403，用于根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在 所述當前幀中的位置;所述目標狀態(tài)映射表記錄有所有被檢測到的目標物體的信息；
[0122] 更新模塊404,用于根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當 前幀中的位置，更新所述目標狀態(tài)映射表；
[0123] 調(diào)度模塊405，用于根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體。
[0124] 本申請實施例所提供的目標物體抓拍系統(tǒng)，從廣角相機中獲取當前幀，檢測當前 幀中目標物體的位置，根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表確定上一幀中的目標物體在當前幀 中的位置，根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置，更 新所述目標狀態(tài)映射表，最終，根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物 體。
[0125] 由于本申請實施例可以根據(jù)目標狀態(tài)映射表確定上一幀中目標物體在當前幀中 的位置，并根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置更新 所述目標狀態(tài)映射表，因此，采用本申請實施例所提供的系統(tǒng)，利用幀與幀之間的關(guān)系可以 確定出廣角相機所拍攝的畫面中每一幀的目標物體所在區(qū)域，最終再調(diào)度長焦相機獲取目 標物體的高清畫面，從而實現(xiàn)自動檢測目標物體并進行高清圖像抓拍的功能，無需人的參 與即可自動實現(xiàn)聯(lián)動監(jiān)控，減少了人的工作量的同時，提高了工作效率。
[0126] 實施中，所述目標狀態(tài)映射表具體可以包括：目標物體的標識ID、目標物體的當前 位置以及目標物體被抓拍的次數(shù)。
[0127] 實施中，所述跟蹤模塊具體可以用于根據(jù)上一幀的目標物體的信息集St1，確定當 前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集f;其中，
[0128] 所述SM={S廣1 |i = h_k廣M，所述s，1為t-Ι時刻集合SM中第i個目標物體的信 息，所述s，-1 = (ID，-1，X，-1，y，-1，1，h，- 1)，其中，ID，-1、X，-1、y，-1、1、hjt- 1 分別為第i 個檢測到的目標物體的ID、目標物體的左上角x坐標、目標物體的左上角y坐標、目標物體的 寬度和高度；
[0129] 所述= ，所述V為t時刻集合St中第i個目標物體的信息，所述 。=(101\以，5^，以，〇，其中，10八以、 5^、《1^分別為第1個檢測到的目標物體的 ID、目標物體的左上角X坐標、目標物體的左上角y坐標、目標物體的寬度和高度。
[0130] 實施中，所述跟蹤模塊具體可以用于對于跟蹤到的目標物體，將所述上一幀的目 標物體的信息集SM中的所述目標物體的ID賦值給所述當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集St* 所述目標物體的ID。
[0131] 實施中，所述更新模塊具體可以包括：
[0132] 合并單元，用于將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集St合并為并集產(chǎn)，其中，所 述產(chǎn)={f，| i = l··_kft};所述f，為t時刻集合產(chǎn)中第i個目標物體的信息；
[0133] 更新單元，根據(jù)所述并集產(chǎn)更新所述目標狀態(tài)映射表。
[0134] 實施中，所述合并單元具體可以包括：
[0135] 計算子單元，用于計算所述Μ與f中目標物體位置的交并比r小得到最大的陽;所 述與s/相交部分的面積與s/相并部分的面積）；所述目標物體位置為所述 目標物體的左上角坐標X、左上角坐標y、目標物體的寬度和高度所形成的檢測方框；
[0136] 第一處理子單元，用于如果所述最大的rij大于預設(shè)的交并比閾值，將所述最大的 rij對應(yīng)的d，從所述Dt中刪除，將所述最大的rij對應(yīng)的s/加入所述Ft中；
[0137] 第二處理子單元，用于如果所述最大的rij小于預設(shè)的交并比閾值，為所述最大的 rij對應(yīng)的d，生成ID，將所述最大的rij對應(yīng)的心加入所述Ft中；
[0138] 第一循環(huán)子單元，用于循環(huán)執(zhí)行所述計算子單元、所述第一處理子單元和所述第 二處理子單元，直至所述Dt與St至少一個為空；
[0139] 第三處理子單元，用于如果所述Μ為空，將所述f中剩余元素加入所述產(chǎn)中；
[0140]第四處理子單元，用于如果所述St為空，為所述Μ中剩余元素生成ID并加入所述產(chǎn) 中。
[0141 ]實施中，所述更新單元具體可以包括：
[0142] 檢測子單元，用于檢測所述產(chǎn)中的元素的ID是否存在于所述目標狀態(tài)映射表中；
[0143] 第一更新子單元，用于如果所述Ft中的元素的ID存在于所述目標狀態(tài)映射表中， 更新所述ID對應(yīng)的目標物體位置為所述元素的目標物體位置，將所述ID對應(yīng)項記為已更 新；
[0144] 第二更新子單元，用于如果所述目標狀態(tài)映射表中不存在所述產(chǎn)中的元素的ID， 將所述ID插入所述目標狀態(tài)映射表中，將所述插入的ID的目標位置設(shè)置為所述元素的目標 物體位置，將所述ID對應(yīng)項記為已更新，所述目標抓拍次數(shù)設(shè)置為0;
[0145] 第二循環(huán)子單元，用于循環(huán)執(zhí)行所述檢測子單元、所述第一更新子單元和所述第 二更新子單元，直至所述產(chǎn)為空；
[0146] 刪除子單元，用于刪除所述目標狀態(tài)映射表中未被更新的項。
[0147] 實施中，所述調(diào)度模塊具體可以包括：
[0148] 排序單元，用于將所述目標狀態(tài)映射表中的項按照目標物體被抓拍的次數(shù)排序；
[0149] 計算單元，用于根據(jù)所述排序后的目標狀態(tài)映射表，計算目標物體位置的中心坐 標；
[0150] 調(diào)度單元，用于將所述中心坐標依次作為控制信號，調(diào)度所述長焦相機轉(zhuǎn)動；
[0151 ]拍攝單元，用于所述長焦相機在每次轉(zhuǎn)動后拍攝目標物體的圖像。
[0152] 實施例三、
[0153] 本申請實施例以槍球聯(lián)動相機監(jiān)控銀行門口為例，使用一個廣角相機用于目標檢 測，使用一個或多個長焦相機用于目標高清抓拍。
[0154] 圖5示出了本申請實施例三中聯(lián)動相機抓拍目標物體的過程示意圖，如圖所示，所 述聯(lián)動相機進行目標物體抓拍的過程可以包括如下步驟：
[0155] 步驟501、從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像，得到t時刻的 檢測結(jié)果集D%
[0156] 利用裝有廣角鏡頭的數(shù)碼相機拍攝銀行門口場景的視頻數(shù)據(jù)，所述視頻數(shù)據(jù)可以 由多個視頻幀組成，每個視頻幀對應(yīng)一張當前幀的視頻圖像。
[0157] 根據(jù)所述視頻圖像可以檢測到當前幀的目標物體及其所在位置。假設(shè)當前幀中銀 行門口存在A、B、C、D這4個人，本申請實施例可以利用現(xiàn)有的計算機視覺和機器學習領(lǐng)域中 的目標物體檢測和識別方法來檢測出當前幀中出現(xiàn)的所有人和每個人的位置。
[0158] 本申請實施例中可以用方框?qū)⒚總€人圈出來標示在監(jiān)控屏幕上，所述檢測結(jié)果集 Dt可以包括A、B、C、D這4個人的位置，即，方框的左上角X、y坐標，以及方框的寬度和高度。
[0159] 步驟502、根據(jù)上一幀的目標物體的信息集SH，確定當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果 集S%
[0160]假設(shè)在上一幀中，銀行門口存在A、B、C、E四個人，每個人的位置已記錄于所述目標 狀態(tài)映射表中，在當前幀中，可以利用現(xiàn)有的視頻跟蹤技術(shù)根據(jù)上一幀的檢測結(jié)果跟蹤到 當前幀的圖像中目標物體的變化位置情況，得到跟蹤結(jié)果集f。
[0161] 對于跟蹤到的A、B、C三個人，可以直接將上一幀的A、B、C的ID直接賦值給當前幀的 A、B、C的ID。
[0162] 步驟503、將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集f合并為并集少，更新所述目標 狀態(tài)映射表；
[0163] 根據(jù)當前幀的檢測到的目標物體的結(jié)果集以及根據(jù)上一幀確定的當前幀的目 標物體的結(jié)果集SS進行集合合并操作。具體合并可以根據(jù)集合中元素的相關(guān)性進行，對于 相關(guān)性高的元素保留St中的元素(例如:保留了 A、B、C三個人的信息）、對于相關(guān)性低的元素 僅保留Dt中的元素(例如:刪除了 St中的E的信息），對于沒有相關(guān)性的元素全部保留（例如： 保留了 D的信息），得到合并后的集合產(chǎn)。
[0164] 對于集合Ft中的每個元素的ID，檢測是否在所述目標狀態(tài)映射表中：
[0165] 如果存在(例如:A、B、C的ID)，則更新該ID對應(yīng)的目標物體位置為該元素的目標物 體位置(更新A、B、C的位置），將所述目標狀態(tài)映射表中該ID的對應(yīng)項標記為已更新；
[0166] 如果不存在(例如：不存在D的ID)，則將該ID插入表中，將該ID對應(yīng)的目標物體位 置設(shè)置為該元素的目標物體位置(將當前幀中D的位置保存到表中），目標物體抓拍次數(shù)設(shè) 置為〇,將所述目標狀態(tài)映射表中該ID的對應(yīng)項標記為已更新。
[0167] 根據(jù)所述產(chǎn)更新完所述目標狀態(tài)映射表之后，刪除所述目標狀態(tài)映射表中未被更 新的項(例如:E的相關(guān)信息）。
[0168] 步驟504、根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機抓拍目標物體。
[0169] 由于所述更新后的目標狀態(tài)映射表中包括A、B、C、D四個人的最新信息，可以根據(jù) 抓拍次數(shù)的多少依次調(diào)度長焦相機進行抓拍，所述長焦相機抓拍到目標物體之后，所述目 標狀態(tài)映射表中的目標物體抓拍次數(shù)可以自動加1。
[0170]為了描述的方便，以上所述裝置的各部分以功能分為各種模塊或單元分別描述。 當然，在實施本申請時可以把各模塊或單元的功能在同一個或多個軟件或硬件中實現(xiàn)。 [0171]本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序 產(chǎn)品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實 施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機 可用存儲介質(zhì)（包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等）上實施的計算機程序產(chǎn) 品的形式。
[0172]本申請是參照根據(jù)本申請實施例的方法、設(shè)備（系統(tǒng)）、和計算機程序產(chǎn)品的流程 圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流 程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序 指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn) 生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實 現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
[0173] 這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特 定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指 令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或 多個方框中指定的功能。
[0174] 這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計 算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或 其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一 個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
[0175] 盡管已描述了本申請的優(yōu)選實施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造 性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu) 選實施例以及落入本申請范圍的所有變更和修改。
【主權(quán)項】
1. 一種目標物體抓拍方法，其特征在于，包括如下步驟： 從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像； 根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體在當前幀中的位置，得到 t時刻的檢測結(jié)果集Dt,所述Dt= {cut I ? = 1···1^}，所述CUt為t時刻集合Dt中第i個目標物體 的位置，所述CU t=U1S，其中，xAyAW At分別為t時刻檢測到的第i個目標 物體的左上角X坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀中的寬度和高度； 根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所述當前幀中的位置； 所述目標狀態(tài)映射表記錄有上一幀確定檢測到的目標物體的信息； 根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的位置，更新所述 目標狀態(tài)映射表； 根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標狀態(tài)映射表具體包括：目標物體的 標識ID、目標物體的當前位置以及目標物體被抓拍的次數(shù)。3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定 上一幀中的目標物體在所述當前幀中的位置，具體為： 根據(jù)上一幀的目標物體的信息集St-1,確定當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集St; 其中，所述St^1= {s廣1 = ，所述s廣1為t-Ι時刻集合St-1中第i個目標物體的 信息，所述8廣1 = (ID，-1，X，-1，y，-1，Wit- 1，h，-1)，其中，ID，-1、X，-1、y，- 1、Wit-1、h，-1 分別為第 i個檢測到的目標物體的ID、目標物體的左上角x坐標、目標物體的左上角y坐標、目標物體 的寬度和高度； 所述3^{81^ = 1 - 1^}，所述5^為七時刻集合5沖第1個目標物體的信息，所述5^ = (101\以，5^，《1\〇，其中，101^、5^、《 1^分別為第1個檢測到的目標物體的10、目標 物體的左上角X坐標、目標物體的左上角y坐標、目標物體的寬度和高度。4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)上一幀的目標物體的信息集St^1，確 定當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集S t,具體為:對于跟蹤到的目標物體，將所述上一幀的目標 物體的信息集St^1中的所述目標物體的ID賦值給所述當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集S t中所 述目標物體的ID。5. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一 幀中的目標物體在當前幀中的位置，更新所述目標狀態(tài)映射表，具體為： 將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集St合并為并集Ft,其中，所述F t= Uit |i = 1··· kP};所述^為t時刻集合Ft中第i個目標物體的信息； 根據(jù)所述并集Ft更新所述目標狀態(tài)映射表。6. 如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集 St合并為并集Ft,具體為： 計算所述Dt與St中目標物體位置的交并比r小得到最大的所述陽=(心與s/相交 部分的面積與s/相并部分的面積）；所述目標物體位置為所述目標物體的左上角坐 標X、左上角坐標y、目標物體的寬度和高度所形成的檢測方框； 如果所述最大的大于預設(shè)的交并比閾值，將所述最大的rij對應(yīng)的CUt從所述Dt中刪 除，將所述最大的rij對應(yīng)的Sjt加入所述Ft中； 如果所述最大的小于預設(shè)的交并比閾值，為所述最大的對應(yīng)的CUt生成ID，將所述 最大的rij對應(yīng)的CUt加入所述Ft中； 重復上述三個步驟，直至所述Dt與St至少一個為空； 如果所述Dt為空，將所述St中剩余元素加入所述Ft中； 如果所述St為空，為所述Dt中剩余元素生成ID并加入所述Ft中。7. 如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述并集Ft更新所述目標狀態(tài)映射 表，具體為： 檢測所述Ft中的元素的ID是否存在于所述目標狀態(tài)映射表中； 如果所述Ft中的元素的ID存在于所述目標狀態(tài)映射表中，更新所述ID對應(yīng)的目標物體 位置為所述元素的目標物體位置，將所述ID對應(yīng)項記為已更新； 如果所述目標狀態(tài)映射表中不存在所述Ft中的元素的ID，將所述ID插入所述目標狀態(tài) 映射表中，將所述插入的ID的目標位置設(shè)置為所述元素的目標物體位置，將所述ID對應(yīng)項 記為已更新，所述目標抓拍次數(shù)設(shè)置為O; 重復上述三個步驟，直至所述Ft為空，刪除所述目標狀態(tài)映射表中未被更新的項。8. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相 機拍攝所述目標物體，具體為： 將所述目標狀態(tài)映射表中的項按照目標物體被抓拍的次數(shù)排序； 根據(jù)所述排序后的目標狀態(tài)映射表，計算目標物體位置的中心坐標； 將所述中心坐標依次作為控制信號，調(diào)度所述長焦相機轉(zhuǎn)動； 所述長焦相機在每次轉(zhuǎn)動后拍攝目標物體的圖像。9. 一種目標物體抓拍系統(tǒng)，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于從廣角相機所拍攝的視頻數(shù)據(jù)中獲取當前幀的視頻圖像； 檢測模塊，用于根據(jù)所述當前幀的視頻圖像檢測目標物體以及所述目標物體在當前幀 中的位置，得至l」t時刻的檢測結(jié)果集Dt,所述Dt= M1tI ? = 1···1^}，所述CUt為t時刻集合Dt中 第i個目標物體的位置，所述CU t= (X1Sy1SW1tAt)，其中，以，5^，以，1^分別為切寸刻檢測 到的第i個目標物體的左上角X坐標、左上角y坐標、目標物體在當前幀中的寬度和高度； 跟蹤模塊，用于根據(jù)預先記錄的目標狀態(tài)映射表，確定上一幀中的目標物體在所述當 前幀中的位置;所述目標狀態(tài)映射表記錄有上一幀確定檢測到的目標物體的信息； 更新模塊，用于根據(jù)當前幀的目標物體的位置以及上一幀中的目標物體在當前幀中的 位置，更新所述目標狀態(tài)映射表； 調(diào)度模塊，用于根據(jù)所述目標狀態(tài)映射表，調(diào)度長焦相機拍攝所述目標物體。10. 如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述目標狀態(tài)映射表具體包括：目標物體的 標識ID、目標物體的當前位置以及目標物體被抓拍的次數(shù)。11. 如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述跟蹤模塊具體用于根據(jù)上一幀的目標 物體的信息集St^1,確定當前幀的目標物體跟蹤結(jié)果集S t;其中，所述St-1= {s廣11 i = l···!^ -M，所述V-1為t-1時刻集合St-1中第i個目標物體的信息，所述V- 1= (ID，-、廣1，。-S w廣1A廣其中，ID廣廣\y廣1J 1t^h廣1分別為第i個檢測到的目標物體的ID、目標物 體的左上角X坐標、目標物體的左上角y坐標、目標物體的寬度和高度;所述S t= Ut I i = l··· 1^}，所述。為七時刻集合5沖第1個目標物體的信息，所述5^=(101\以， 71、以，〇，其 中，IDAx，At分別為第i個檢測到的目標物體的ID、目標物體的左上角X坐標、目 標物體的左上角y坐標、目標物體的寬度和高度。12. 如權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述跟蹤模塊具體用于對于跟蹤到的目標 物體，將所述上一幀的目標物體的信息集St^ 1中的所述目標物體的ID賦值給所述當前幀的 目標物體跟蹤結(jié)果集St中所述目標物體的ID。13. 如權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述更新模塊具體包括： 合并單元，用于將所述檢測結(jié)果集Dt與所述跟蹤結(jié)果集St合并為并集Ft,其中，所述F t = {f^ I i =卜·!^丨；所述fit為贈刻集合產(chǎn)中第i個目標物體的信息； 更新單元，根據(jù)所述并集Ft更新所述目標狀態(tài)映射表。14. 如權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述合并單元具體包括： 計算子單元，用于計算所述Dt與所述St中目標物體位置的交并比rij，得到最大的所 述與s/相交部分的面積與s/相并部分的面積）；所述目標物體位置為所述 目標物體的左上角坐標X、左上角坐標y、目標物體的寬度和高度所形成的檢測方框； 第一處理子單元，用于如果所述最大的rij大于預設(shè)的交并比閾值，將所述最大的rij對 應(yīng)的CUt從所述Dt中刪除，將所述最大的^樹應(yīng)的s/加入所述Ft中； 第二處理子單元，用于如果所述最大的小于預設(shè)的交并比閾值，為所述最大的riJ對 應(yīng)的CUt生成ID，將所述最大的rij對應(yīng)的Clit加入所述Ft中； 第一循環(huán)子單元，用于循環(huán)執(zhí)行所述計算子單元、所述第一處理子單元和所述第二處 理子單元，直至所述Dt與St至少一個為空； 第三處理子單元，用于如果所述Dt為空，將所述St中剩余元素加入所述Ft中； 第四處理子單元，用于如果所述St為空，為所述Dt中剩余元素生成ID并加入所述Ft中。15. 如權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述更新單元具體包括： 檢測子單元，用于檢測所述Ft中的元素的ID是否存在于所述目標狀態(tài)映射表中； 第一更新子單元，用于如果所述Ft中的元素的ID存在于所述目標狀態(tài)映射表中，更新所 述ID對應(yīng)的目標物體位置為所述元素的目標物體位置，將所述ID對應(yīng)項記為已更新； 第二更新子單元，用于如果所述目標狀態(tài)映射表中不存在所述Ft中的元素的ID，將所述 ID插入所述目標狀態(tài)映射表中，將所述插入的ID的目標位置設(shè)置為所述元素的目標物體位 置，將所述ID對應(yīng)項記為已更新，所述目標抓拍次數(shù)設(shè)置為O; 第二循環(huán)子單元，用于循環(huán)執(zhí)行所述檢測子單元、所述第一更新子單元和所述第二更 新子單元，直至所述Ft為空； 刪除子單元，用于刪除所述目標狀態(tài)映射表中未被更新的項。16. 如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述調(diào)度模塊具體包括： 排序單元，用于將所述目標狀態(tài)映射表中的項按照目標物體被抓拍的次數(shù)排序； 計算單元，用于根據(jù)所述排序后的目標狀態(tài)映射表，計算目標物體位置的中心坐標； 調(diào)度單元，用于將所述中心坐標依次作為控制信號，調(diào)度所述長焦相機轉(zhuǎn)動； 拍攝單元，用于所述長焦相機在每次轉(zhuǎn)動后拍攝目標物體的圖像。
【文檔編號】H04N5/14GK105898107SQ201610251470
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月21日
【發(fā)明人】蔡煬
【申請人】北京格靈深瞳信息技術(shù)有限公司