CN102307297A - 一种多方位视频目标跟踪检测的智能监控*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，包括：通过摄像头和视频采集卡采集图像的图像采集模块，将采集到的图像与三维空间中的物体建立映射关系的摄像头标定模块，控制摄像头转动的云台控制模块，提取并精确定位图像中的运动物体的运动目标检测模块，跟踪运动目标并预测运动目标下一帧位置同时通过云台控制模块控制摄像头转动跟踪运动目标的目标跟踪模块，抓拍运动目标图像的图像抓拍模块。本发明可以实现监视场景的实时监控，能自动检测出闯入目标，并对运动目标进行自动检测跟踪、目标物全貌变焦放大拍摄、分类理解，从而利用计算机来代替监控人员完成监控，同时兼顾实时性和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于视频监控技术领域，尤其是涉及一种多方位视频目标跟踪检测的智能监控***。
背景技术
随着多媒体技术的发展和计算机性能的提高，智能监控***被广泛地应用于人们的日常生活中，如超市和小区所安装的安全监控***，银行设置的柜台监控等。智能监控***的研究涉及模式识别、计算机视觉和人工智能领域的许多核心课题，并且要运用到视频运动目标检测、运动目标跟踪、目标分类、行为理解以及自动控制等方面的技术。
然而现有的很多智能监控***往往欠缺自动的多方位视频目标跟踪检测功能，通常要监控人员持续地监控屏幕，通过解释获得的视频信息，然后做出相应的决策，但让监控人员长期盯着众多的电视监控器是一项繁重的工作，特别是当监控点较多时，监控人员几乎无法做到全面完整的监控。更重要的是，在进行远处监控时，需要人工对目标物的正面使用摄像机的手动变焦控制进行特写放大。并且由于大多数监控场景出现异常的情况毕竟为少数，这样人工监控不仅造成巨大的人力浪费，而且很容易使得监控人员思想松懈从而导致漏报。如果发生了漏报(警)，事后在录像中可能由于没有对目标足够大分辨率的画面而不能辨认，这在许多不容闪失的重要场所(如银行金库、军用仓库等场合)是不能容忍的。此外在手动控制云台实现摄像机对物体的实时跟踪中，还可能存在人为跟踪误差。
发明内容
本发明的目的是在不增加设备复杂度的前提下，提供一种多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，它可以对监视场景进行实时监控，能自动检测出闯入目标，并对运动目标进行自动检测跟踪、目标物全貌变焦放大拍摄、分类理解，从而利用计算机来代替监控人员完成监控，同时兼顾实时性和鲁棒性。
为达到上述目的，本发明的技术解决方案是：
一种多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，包括：图像采集模块：通过摄像头和视频采集卡采集图像；摄像头标定模块：将采集到的图像与三维空间中的物体建立映射关系；云台控制模块：控制摄像头转动；运动目标检测模块：提取并精确定位图像中的运动物体；目标跟踪模块：跟踪运动目标，预测运动目标下一帧位置，并通过云台控制模块控制摄像头转动跟踪运动目标；图像抓拍模块：抓拍运动目标图像。
上述多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述云台控制模块通过串口连接器连接计算机和摄像头，并通过指令***控制摄像头转动。
上述多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述运动目标检测模块采用基于混合高斯模型的背景差分法来提取运动目标。
上述多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述运动目标检测模块采用投影法来实现运动目标精确定位。
上述多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述目标跟踪模块通过Kalman滤波器预测运动目标的可能位置，在预测区域利用模板匹配法完成匹配，判断目标在实时图像的位置，并依据运动目标面积设置阈值，进行模板自动更新。
上述多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述目标跟踪模块通过运动目标中心的运动矢量控制摄像头转动。
上述多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述图像抓拍模块采用基于梯度极值方法和目标实际运动矢量抓拍运动目标图像。
本发明与现有技术相比有如下优点：结合摄像头标定和云台控制技术，加强云台控制精度，提出基于梯度极值方法和目标实际运动矢量抓拍方法，使得运动目标始终在视觉范围内出现，并自动对运动目标进行清晰抓拍，能更好地获取运动目标全貌；对不同的光照条件和不同的环境条件具有相当的适应性，并兼顾了整个***的运行速度和CPU利用率；实用价值高且应用前景广泛，不但能高效地完成安全保障任务，还能节省人力物力。
下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案进行进一步的说明。
附图说明
图1是本发明多方位视频目标跟踪检测的智能监控***的结构框图；
图2是本发明多方位视频目标跟踪检测的智能监控***中目标跟踪模块的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，包括图像采集模块，主要通过摄像头和视频采集卡采集图像；摄像头标定模块主要将采集到的图像与三维空间中的物体建立映射关系；云台控制模块，主要是通过串口连接器连接计算机和摄像头，并通过指令***控制摄像头转动；运动目标检测模块，用于提取并精确定位图像中的运动物体；目标跟踪模块，用于跟踪运动目标，预测运动目标下一帧位置，并通过云台控制模块控制摄像头转动跟踪运动目标；图像抓拍模块，用于抓拍运动目标图像。
所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***中的运动目标检测模块采用基于混合高斯模型的背景差分法来提取运动目标，采用投影法来实现运动目标精确定位。
所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***中的目标跟踪模块通过Kalman滤波器预测运动目标的可能位置，在预测区域利用模板匹配法完成匹配，判断目标在实时图像的位置，并依据运动目标面积设置阈值，进行模板自动更新。
所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***中的目标跟踪模块通过运动目标中心的运动矢量控制摄像头转动。
所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***中的图像抓拍模块采用基于梯度极值方法和目标实际运动矢量抓拍运动目标图像。
图2为本发明多方位视频目标跟踪检测的智能监控***中目标跟踪模块的流程图，目标跟踪模块首先根据运动目标检测模块标定的运动目标定义匹配模板，并采集下一帧运动目标图像，利用Kalman滤波器预测运动目标的可能位置，在预测区域利用模板匹配法完成匹配，判断目标在实时图像的位置，并依据运动目标面积设置阈值，进行模板自动更新，最后通过云台控制模块控制摄像头转动跟踪运动目标。
以上仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构的变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于，所述***包括：图像采集模块：通过摄像头和视频采集卡采集图像；
摄像头标定模块：将采集到的图像与三维空间中的物体建立映射关系；
云台控制模块：控制摄像头转动；
运动目标检测模块：提取并精确定位图像中的运动物体；
目标跟踪模块：跟踪运动目标，预测运动目标下一帧位置，并通过云台控制模块控制摄像头转动跟踪运动目标；
图像抓拍模块：抓拍运动目标图像。
2.如权利要求1所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述云台控制模块通过串口连接器连接计算机和摄像头，并通过指令***控制摄像头转动。
3.如权利要求1所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述运动目标检测模块采用基于混合高斯模型的背景差分法来提取运动目标。
4.如权利要求3所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述运动目标检测模块采用投影法来实现运动目标精确定位。
5.如权利要求1所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述目标跟踪模块通过Kalman滤波器预测运动目标的可能位置，在预测区域利用模板匹配法完成匹配，判断目标在实时图像的位置，并依据运动目标面积设置阈值，进行模板自动更新。
6.如权利要求5所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述目标跟踪模块通过运动目标中心的运动矢量控制摄像头转动。
7.如权利要求1所述的多方位视频目标跟踪检测的智能监控***，其特征在于：所述图像抓拍模块采用基于梯度极值方法和目标实际运动矢量抓拍运动目标图像。
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