CN111951598B - 一种车辆跟踪监测方法、装置及*** - Google Patents
一种车辆跟踪监测方法、装置及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN111951598B CN111951598B CN201910412661.8A CN201910412661A CN111951598B CN 111951598 B CN111951598 B CN 111951598B CN 201910412661 A CN201910412661 A CN 201910412661A CN 111951598 B CN111951598 B CN 111951598B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- position information
- camera
- coordinate system
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/36—Videogrammetry, i.e. electronic processing of video signals from a single source or from different sources to give parallax or range information
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提供一种车辆跟踪监测方法、装置及***。其中,方法包括:接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息和用于识别同一车辆的第一信息;在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。如此,可以得到目标车辆的在指定区域内的完整的移动轨迹,实现对该车辆更有效的监控。
Description
技术领域
本申请涉及视频监控技术领域,具体而言涉及一种车辆跟踪监测方法、装置及***。
背景技术
当前,随着汽车保有量的不断攀升,停车难、找车难的问题日益突出,也限制了城市经济的发展;目前为解决该问题,新建的停车场的数量不断上升,其中一种便是露天广场式停车场。
相关技术中,在对停车场进行监控时,经常采用的监控方式是针对于其中的某一数量的泊车位,比如3-4个泊车位,设置一个监控摄像机单独进行监控;该监控摄像机只能采集到车辆在该监控摄像机视场中的画面,由于露天广场式停车场的面积较大,该种方式无法做到对车辆在整个停车场的完整移动轨迹进行有效监控。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种车辆跟踪监测方法、装置及***,以方便对车辆的有效监控。
具体地,本申请是通过如下技术方案实现的:
第一方面,本申请实施例提供了一种车辆跟踪监测方法,所述方法应用于服务器,包括:
接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息;
在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;
从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
第二方面,本申请实施例提供了一种车辆跟踪监测装置,包括:
接收模块,用于接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息和用于识别同一车辆的第一信息;
确定模块,用于在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;
识别模块,用于依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
第三方面,本申请实施例提供了一种车辆监测***,所述***包括应用如第一方面所述的方法进行车辆跟踪监测的服务器和多个监控相机;
所述多个监控相机分别用于采集指定区域的不同区域的视频图像,从所述视频图像中识别出目标车辆;
依据所述视频图像中所述目标车辆的位置和所述视频图像的像素坐标系和所述相机的标定坐标系的对应关系,在所述相机配置的标定坐标系中确定所述目标车辆的车辆位置信息;将至少包括所述车辆位置信息的车辆信息发送至所述服务器;
所述服务器用于接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息;在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例提供的一种车辆跟踪监测方法、装置及***,可以通过设置的多个相机对指定区域的不同区域范围进行监控,接收各相机发送的车辆位置信息,在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;从确定的各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,然后根据各目标坐标位置信息确定该目标车辆在指定区域内的完整的移动轨迹。进而可以实现在指定区域内对该车辆进行有效的监控。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种车辆跟踪监测方法的场景示意图;
图2是本申请一示例性实施例示出的一种车辆跟踪监测方法的流程示意图;
图3是本申请一示例性实施例示出的标定坐标系的示意图;
图4是本申请一示例性实施例示出的一种停车场的示意图;
图5是本申请一示例性实施例示出的一种车辆跟踪监测装置的结构示意图;
图6是本申请一示例性实施例示出的车位相机标定坐标系的示意图;
图7是本申请一示例性实施例示出的成像示意图;
图8是本申请一示例性实施例示出的出入口相机与车位相机坐标转换示意图;
图9是本申请一示例性实施例示出的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
现有技术中针对于大型的广场式停车场,在进行对车辆监控时,难以做到使用一个摄像机就可以做到对目标车辆在该停车场中完整的移动轨迹进行监控。基于此,本申请实施例中提供了一种车辆跟踪监测方法、装置及***。
图1示出了本申请一个实施例中提供的一种车辆跟踪监控方法的场景的示意图;参照图1所示,在被监控的指定区域布设多个相机20,该指定区域可以是一个完整的大型停车场(或者是一个停车场中的独立区域),该多个相机分别用于采集停车场的不同区域的视频图像,该多个相机的监控区域覆盖了整个停车场,每个相机对采集的视频图像进行车辆识别,并得到车辆的车辆位置信息,在车辆行驶经过多个相机的监控区域的过程中,每个监控到该车辆的相机均将该车辆的车辆位置信息上传至服务器,服务器根据接收的每个相机发送的同一车辆的车辆位置信息,得到该车辆在停车场的完整的移动轨迹。上述服务器10与多个相机20之间可以通过网络等方式连接。
参照图2所示,本申请实施例所提供了一种车辆的跟踪监测方法,应用于上述服务器,该服务器同时与多个相机通信连接,该方法包括如下步骤S10-S30:
步骤S10、接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息和用于识别同一车辆的第一信息。
本实施例中,上述的相机包括:出入口相机和车位相机。在指定区域内同时设置多个相机进行视频监控,每个相机从采集的视频图像中进行车辆识别,计算得到车辆的车辆位置信息,将该车辆位置信息上传至服务器。
上述用于识别同一车辆的第一信息包括:车牌标识;或者包括:时间点和相机为车辆分配的车辆标识。
可选的,上述车辆位置信息包括:车辆的标定坐标;每一相机计算车辆在图像坐标系中的像素坐标数据,将该车辆的像素坐标数据转换成相机的标定坐标系下的标定坐标,将该车辆的标定坐标实时上传至服务器。
可选的,上述的车辆位置信息也可以是包括:车辆的像素坐标数据,每一相机计算得到车辆在图像坐标系中的像素坐标数据后,将该像素坐标数据上传至服务器,进而可以由该服务器根据该相机对应的标定坐标系对该像素坐标数据进行转换成标定坐标系下的标定坐标。
上述的像素坐标数据可以是车辆的某一关键点的像素坐标数据,比如使用一个像素坐标矩形框来表征该车辆,该关键点可以是该矩形框的中心点、矩形框下边界的中点等,或者该关键点也可以是车牌的中心点等,对关键点的像素坐标进行坐标转换,得到该关键点在相机的标定坐标系中的标定坐标,作为车辆的标定坐标。
S20、在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息。
S30、从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
本申请一实施例中,上述的每一相机发送的车辆信息还包括:相机标识;
本实施例中,上述步骤S20中,在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息,具体包括如下步骤S21-S22:
S21、针对每一相机发送的车辆信息,根据该车辆信息携带的相机标识在所述拼接坐标系中确定对应的区域范围。
本实施例中,服务器预先存储了拼接坐标系,并且该拼接坐标系是由各相机分别对应的区域块构成。
S22、根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息,确定出与该车辆信息中的车辆位置信息对应的坐标位置信息。
本申请一实施例中,上述拼接坐标系的示意图可以参照图3所示,其中该拼接坐标系中包括多个区域块,每一个区域块(图中的一个方格)代表一个相机的标定坐标系,该拼接坐标系由各相机的标定坐标系组成,每个相机的标定坐标系与该相机的标识对应,进而在得到相机的相机标识以后可以从该拼接坐标系中确定出该相机的标定坐标系。该实施例中,由M行N列的标定坐标系所组成的拼接坐标系的右上角顶点的坐标为(N,M),该(N,M)为拼接坐标系中的坐标。
本实施例中,上述步骤S22中,根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息,确定出与该车辆信息中的车辆位置信息对应的坐标位置信息,具体包括如下步骤:
S221、针对每一相机发送的车辆信息,在本地已存储的各相机的标定坐标系中查找到与该车辆信息携带的相机标识匹配的目标标定坐标系,将所述目标标定坐标系所处的目标区域块确定为所述区域范围。
本实施例中,首先在拼接坐标系中确定相机标识所对应的目标标定坐标系,将该目标标定坐标系所处的目标区域块作为上述的区域范围,并进一步得到该区域范围在拼接坐标系中的位置信息。
S222、根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息和所述车辆的标定坐标,在所述拼接坐标系中确定出与该车车辆位置信息对应的坐标位置信息。
在拼接坐标系中,每个相机的标定坐标系的位置是确定的,再次参照图3所示,其中点A所在的标定坐标系在拼接坐标系中的位置为第i行第j列。
本实施例中,车辆位置信息为标定坐标,在确定相机标识所对应的目标标定坐标系在拼接坐标系中的位置以后,根据目标标定坐标系中指定点的坐标位置信息与该车辆信息中的车辆位置信息确定在所述拼接坐标系中的坐标位置信息。
该指定点可以是目标标定坐标系的坐标原点,也可以是其他的一个坐标点,比如目标标定坐标系中标定坐标为(1,1)的点。
以上述的指定点为目标标定坐标系的坐标原点为例,再次参照图3所示的拼接坐标系,如果要计算其中位于第i行j列的标定坐标系内目标点A在拼接坐标系中的坐标,计算方式如下:
设定目标点A在该标定坐标系中的标定坐标为(x,y),该标定坐标系原点在拼接坐标系中的坐标为(j-1,i-1),则目标点A在拼接坐标系中的坐标只需要在该标定坐标系原点的坐标(j-1,i-1)的基础上转换就可以得到;具体的,将目标点A的标定坐标(x,y)和该标定坐标系原点在拼接坐标系中的坐标(j-1,i-1)相加,得到该目标点A在拼接坐标系中的坐标(j-1+x,i-1+y)。进而完成将目标点A在标定坐标系中的标定坐标转换得到在拼接坐标系中的坐标。本实施例中,根据该方式计算得到车辆的标定坐标在拼接坐标系中的坐标。
本申请一实施例中,上述每一相机发送的车辆信息还包括与车辆位置信息对应的车牌标识。
进而,本实施例中可以通过以下步骤B10-B20,从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息:
步骤B10、确定对应同一车牌标识的各车辆位置信息。
针对于每个相机均可以清晰的拍摄到车辆的车牌的情景,设置使相机从采集的视频图像中识别车辆的车牌号,将该车牌号作为该车辆的车牌标识,相机在向服务器发送该车辆的车辆信息时,使该车辆信息包括该车辆的车牌标识,进而服务器可以根据同一车牌标识从不同相机发送的各车辆的位置信息中得到该车牌标识对应的车辆位置信息。
步骤B20、将各车辆位置信息在所述拼接坐标系中的坐标位置信息确定为所述目标坐标位置信息。
服务器在确定同一车牌标识所对应的车辆位置信息以后,将该车辆位置信息在拼接坐标系中的坐标位置信息确定为该车牌标识所属车辆的坐标位置信息。
进而,本实施例中所提供的方法中,根据每一车辆的车牌号从不同相机发送的车辆信息中得到同一车辆的车辆位置信息,根据该车辆位置信息得到该车辆在拼接坐标系中的坐标位置信息,根据该坐标位置信息得到该在指定区域的完整的移动轨迹,实现了将车辆在不同相机视场中的轨迹进行拼接,得到一个完整的移动轨迹,具有简单高效的特点。
本申请另一实施例中,针对于相机(比如高空架设的相机)无法拍摄到车辆的车牌图像的情景,每一相机发送的车辆信息还包括时间点和相机为车辆分配的车辆标识;本实施例中,根据车辆信息中包括的时间点和相机为车辆分配的车辆标识,从各相机发送的车辆位置信息所对应的坐标位置信息中确定出属于同一目标车辆的坐标位置信息。
具体的,上述根据时间点和相机为车辆分配的车辆标识,从各相机发送的车辆位置信息所对应的坐标位置信息中确定出属于同一目标车辆的坐标位置信息,包括以下步骤C10-C20:
步骤C10、针对第一相机,所述第一相机为发送车辆信息的相机,获取第一相机在不同时间点发送的对应同一车辆标识的各车辆位置信息,确定各车辆位置信息所对应的坐标位置信息为同一目标车辆的目标坐标位置信息。
本实施例中,为便于区分,将相邻的两个相机分别称为第一相机和第二相机,该第一相机和第二相机的监控区域有重叠部分。
步骤C20、若第一相机与相邻的第二相机在至少一个相同时间点发送的车辆位置信息对应同一坐标位置信息,且该坐标位置信息为已确定的所述目标坐标位置信息中的其中一个,则从第二相机发送的车辆信息中确定该车辆位置信息对应的目标车辆标识,将第二相机在不同时间点发送的对应所述目标车辆标识的车辆位置信息所对应的坐标位置信息确定为所述目标车辆的目标坐标位置信息。
本实施例中,各相机对进入其监控区域的车辆分配车辆标识,例如,同一车辆在第一相机中的车辆标识为A,服务器接收第一相机在不同时间点发送的对应于车辆标识A的各车辆位置信息,根据该各车辆位置信息对应的在拼接坐标系中的坐标位置得到该车辆的目标坐标位置信息;该车辆进入第二相机的监控区域后,第二相机为该车辆分配的车辆标识为B,该车辆在第一相机和第二相机的重叠区域时,第一相机和第二相机会同时向服务器发送车辆标识为A的车辆位置信息和车辆标识为B的车辆位置信息,比如该车辆在九点至九点十分处于两个相机的重叠区域,则在九点至九点十分时间段内的任一时间点(比如九点零一分)两个相机上传的车辆标识为A的车辆位置信息和车辆标识为B的车辆位置信息所对应的在拼接坐标系中的坐标位置相同。服务器根据第一相机与第二相机在相同时间点发送的车辆位置信息对应的坐标位置信息相同,可以确定车辆标识A和车辆标识B表征同一目标车辆,进而第二相机在不同时间点发送的车辆标识为B的车辆位置信息所对应的坐标位置信息也会被确定为该目标车辆的目标坐标位置信息。并且当该车辆继续行驶经过后续的相机的监控区域后,按照上述方式可以得到该车辆的坐标位置信息,直至车辆驶出停车场。最终根据确定的该目标车辆在不同时间点的坐标位置信息可以得到该车辆在停车场的完整的移动轨迹。
示例性的,上述的多个相机包括:设置于指定区域(比如停车场)出入口处的出入口相机和设置于指定区域内用于监测泊车位的车位相机。参照图4所示的停车场的示意图,该停车场设置有一个出入口,则在停车场的出入口处设置出入口相机;如果出口和入口有多个时,需要在每个出口和入口处分别设置出入口相机。车位相机可以是安装于广场停车场内部的一个广场灯塔上,并且该车位相机的数量为多个,分别用于采集停车场的不同区域的视频图像;并且该车位相机需满足在高空架设的状态下能够采集被监控区域的清晰的图像的要求。
上述实施例中,服务器会为该车辆在拼接坐标系中的坐标位置信息配置唯一标识,该配置的方式可以是在目标车辆首次进入指定区域以后进行配置。比如,服务器在接收到入口相机发送的某一车辆的车辆位置信息以后,对该车辆位置信息对应的在拼接坐标系中坐标位置信息分配在该拼接坐标系中的唯一标识。
本申请一实施例中,上述每一相机发送的车辆信息还包括车辆事件信息,该车辆事件信息至少包括以下一种信息:进入所述指定区域的事件信息、进入所述指定区域中指定位置的事件信息、泊车的事件信息、位于指定位置的车辆从停止至启动的事件信息、离开所述指定区域中指定位置的事件信息、离开所述指定区域的事件信息。
本实施例中,上述方法,还包括:
从各相机发送的车辆信息中获取所述目标车辆的各车辆事件信息。
将所述移动轨迹与各车辆事件信息对应存储。
上述的事件信息包括:图片和描述信息。
示例性的,上述的车位相机根据车辆的移动轨迹,该移动轨迹可以是在标定坐标系中的移动轨迹,分析当前车辆是否发生了进入停车场、入库、泊车、在泊车位由停止至启动、出库或者驶离停车场的事件,如果是,在事件发生过程中抓拍车辆图片,并生成事件的描述信息,该事件的描述信息可以是:进入停车场、泊车等描述信息。将该图片和描述信息传输至服务器。服务器将该事件信息进行存储至本地,以便于用户查看和取证。
示例性的,服务器也可以对上述的图片进行处理后存储,比如将车辆的特写图与时间发生过程中抓拍的车辆图片拼接,以得到完整的取证图像。
可选的,服务器在判断车辆目标驶离停车场以后,将存储的该目标车辆的所有数据删除,以释放存储空间。
参照图5所示,本申请实施例中还提供了一种车辆跟踪监测装置,包括:
接收模块501,用于接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息和用于识别同一车辆的第一信息;
确定模块502,用于在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;
识别模块503,用于依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
可选的,每一相机发送的车辆信息还包括:相机标识;上述的确定模块502,具体用于:
针对每一相机发送的车辆信息,根据该车辆信息携带的相机标识在所述拼接坐标系中确定对应的区域范围;
根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息,确定出与该车辆信息中的车辆位置信息对应的坐标位置信息。
可选的,所述拼接坐标系由各相机的标定坐标系组成;所述车辆位置信息包括:所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标;
上述确定模502,具体用于通过以下方式根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息,确定出与该车辆信息中的车辆位置信息对应的坐标位置信息:
针对每一相机发送的车辆信息,在本地已存储的各相机的标定坐标系中查找到与该车辆信息携带的相机标识匹配的目标标定坐标系,将所述目标标定坐标系所处的目标区域块确定为所述区域范围;
根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息和所述车辆的标定坐标,在所述拼接坐标系中确定出与该车车辆位置信息对应的坐标位置信息。
可选的,所述第一信息包括:与车辆位置信息对应的车牌标识;上述识别模块503,具体用于:
确定对应同一车牌标识的各车辆位置信息;
将各车辆位置信息在所述拼接坐标系中的坐标位置信息确定为所述目标坐标位置信息。
可选的,所述第一信息包括:时间点和相机为车辆分配的车辆标识;上述识别模块503,具体用于:
根据车辆信息中包括的时间点和相机为车辆分配的车辆标识,从各相机发送的车辆位置信息所对应的坐标位置信息中确定出属于同一目标车辆的坐标位置信息。
可选的,上述识别模块503,具体用于:
针对第一相机,所述第一相机为发送车辆信息的相机,获取第一相机在不同时间点发送的对应同一车辆标识的各车辆位置信息,将该各车辆位置信息所对应的坐标位置信息确定为同一目标车辆的目标坐标位置信息;
若第一相机与相邻的第二相机在至少一个相同时间点发送的车辆位置信息对应同一坐标位置信息、且该坐标位置信息为已确定的所述目标坐标位置信息中的其中一个,则从第二相机发送的车辆信息中确定该车辆位置信息对应的目标车辆标识,确定第二相机在不同时间点发送的对应所述目标车辆标识的车辆位置信息,将确定的该各车辆位置信息所对应的坐标位置信息确定为所述目标车辆的目标坐标位置信息。
可选的,每一相机发送的车辆信息还包括车辆事件信息,所述车辆事件信息至少包括以下一种信息:进入所述指定区域的事件信息、进入所述指定区域中指定位置的事件信息、泊车的事件信息、离开所述指定区域中指定位置的事件信息、离开所述指定区域的事件信息;
上述装置,还包括:
存储模块(图中未示出),用于从各相机发送的车辆信息中获取所述目标车辆的各车辆事件信息;将所述移动轨迹与各车辆事件信息对应存储。
本申请一实施例还提供了一种车辆跟踪监测的***,该***包括:应用上述的车辆跟踪监测方法进行车辆监测的服务器和多个监控相机;该多个监控相机分别用于采集指定区域的不同区域的视频图像,从所述视频图像中识别出目标车辆;依据所述视频图像中所述目标车辆的位置和所述视频图像的像素坐标系和所述相机的标定坐标系的对应关系,确定所述目标车辆的车辆位置信息;将至少包括所述车辆位置信息的车辆信息发送至所述服务器;
所述服务器用于接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息;在已创建的拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
上述相机包括出入口相机和车位相机,每一相机计算车辆在图像坐标系中的像素坐标,将该车辆的像素坐标转换成标定坐标系下的标定坐标,将该车辆的标定坐标实时上传至服务器。
例如,图6是本申请一示例性实施例示出的车位相机标定坐标系的示意图。标定坐标系由坐标原点和标定线确定,标定线由工作人员在对相机标定过程中确定,并在车位相机安装完成以后,根据停车场的实际的泊车位分布情况配置区域分界线,相邻两个区域分界线组成一个车道;参照图6所示,本实施例中的车位相机的标定线包括两条水平标定线和两条竖直标定线,该标定线设置在相邻相机所采集的画面的重叠区域,并且保持水平状态或者垂直状态;上述两条水平标定线包括:第一标定线401和第二标定线404,该两条竖直标定线包括:第三标定线403和第四标定线402,其中,第三条标定线403与图中最左侧的区域分界线405重合。车位相机的标定坐标系以第三标定线403和第二标定线404的交点作为原点,并设置使第四标定线402和第一标定线401的交点的坐标为(1,1),进而确定标定坐标系。
可选的,在计算标定坐标系中的横坐标x之前,在图像上沿水平方向配置区域分界线,此处工作人员结合监控画面中的实际被监控区域中车位列和过道数进行划分即可,进而划分n个车道(以图6为例,分别从左侧数将第一个车泊车位列、过道3、第二个泊车位列和第三个泊车位列、过道2各划分为一个车道,图中示出了4个车道)。以最左边的区域分界线(与第三标定线403重合)的横坐标为0、最右边的区域分界线(与第四标定线402重合)的横坐标为1计算,则每一个车道的宽度为当车辆目标处于i(i从0开始计)个车道时,车辆目标的中心与所在的车道的左区域分界线的像素距离为a,并且该车道的像素宽度为b,则可以计算得到该车辆目标在标定坐标系下的横坐标x,如下公式(1)所示:
对于车辆目标的纵坐标y,定义为车辆目标到第一标定线的垂直距离和第一标定线与第二标定线之间的距离的比值。
首先,根据成像的原理,对于镜头中心到目标的距离D、镜头焦距f、目标成像宽度w和目标实际宽度W,满足如下关系式(2):
W*f=D*w (2)
图7是本申请一示例性实施例示出的成像剖面图,以相机为相机为例,其中OA为架设立杆,C点为第一标定线在剖面图中的投影点,O点为相机的位置,D点为目标点(车辆目标的关键点)所在车道的车道宽度线的投影点,G点为第二标定线的在剖面图中的投影点,L1为立杆到第一标定线的垂直距离,L为立杆到D点的垂直距离,L2为立杆到G点的垂直距离。当车道宽度线的投影点分别处于C点、D点、G点时,满足如下公式(3):
W*f=OD*p=OG*q=OD*r (3)
其中,p、q、r分别为车道宽度线分别处于C、G、D位置时,相应的车道在图像中的像素宽度;上述的车道宽度线为经过目标点且垂直于该车道的区域分界线的直线。
另外,用L2=L1+d=kd+d,L=L1+CD=kd+yd代入以上等式,并简化可得如下公式(4),
其中,d表示第一标定线与第二标定线之间的垂直距离,k为第一标定线到立杆的垂直距离与d的比值,参数m如下式(5),
因此,在相机架设完毕并设置好标定线和区域分界线以后,k值就可以被确定,p、q也可以被确定,然后通过实时获取目标所在车道的像素宽度,就可以计算得到车辆在标定坐标系中的纵坐标y。
进而相机可以根据上述的方式将图像的每个点的像素坐标转换到标定坐标系中的坐标。
出入口相机的标定坐标系也做类似的标定、转换,但出入口相机的视场范围可能会明显小于车位相机的视场范围,其标定坐标系只是某一车位相机标定坐标系的一部分;因此,在计算目标车辆在拼接坐标系中的坐标时,需要先进行预处理,目的是使出入口相机的标定坐标与车位相机的标定坐标的尺度一致。
示例性的,如出入口相机的水平标定线之间的距离为h,垂直标定线之间距离为w;车位相机水平标定线之间的距离为H,垂直标定线之间的距离为W,且所有车位相机采用相同的参数(需要在架设安装时设置好);如图8所示,C点、B点、D点对应的坐标系xy为出入口相机的标定坐标系,坐标系XY为车位相机标定坐标系。设B点在出入口相机的坐标系的坐标为(x,y),在车位相机坐标系中的坐标为(X,Y),而出入口相机的标定坐标系原点C在相机坐标系中的坐标是在在安装、标定时确定的,假定为(p,q),则X=p–y*h/W,Y=q–x*w/H,进而得到了出入口相机的标定坐标与车位相机的标定坐标的转换关系,通过该转换关系可以使出入口相机的标定坐标与车位相机的标定坐标进行统一。
需要说明的是,上述仅为举例,当出入口相机的标定坐标与车位相机的标定坐标方位与示例中有差异时,对应的计算公式需要做相应的调整;本申请对此不做限定。
本申请一实施例中还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的车辆跟踪监测方法的步骤。
参照图9所示,本申请另一实施例中还提供了一种计算机设备,包括存储器802、处理器801及存储在存储器802上并可在处理器801上运行的计算机程序,所述存储器802通过通信总线803和所述处理器801连接,所述处理器801执行所述程序时实现上述任一实施例所述的车辆跟踪监测方法的步骤。
上述装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本说明书中描述的主题及功能操作的实施例可以在以下中实现:数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、包括本说明书中公开的结构及其结构性等同物的计算机硬件、或者它们中的一个或多个的组合。本说明书中描述的主题的实施例可以实现为一个或多个计算机程序,即编码在有形非暂时性程序载体上以被数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作的计算机程序指令中的一个或多个模块。可替代地或附加地,程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上,例如机器生成的电、光或电磁信号,该信号被生成以将信息编码并传输到合适的接收机装置以由数据处理装置执行。计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。
本说明书中描述的处理及逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程计算机执行,以通过根据输入数据进行操作并生成输出来执行相应的功能。所述处理及逻辑流程还可以由专用逻辑电路—例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)来执行,并且装置也可以实现为专用逻辑电路。
适合用于执行计算机程序的计算机包括,例如通用和/或专用微处理器,或任何其他类型的中央处理单元。通常,中央处理单元将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。计算机的基本组件包括用于实施或执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常,计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备,例如磁盘、磁光盘或光盘等,或者计算机将可操作地与此大容量存储设备耦接以从其接收数据或向其传送数据,抑或两种情况兼而有之。然而,计算机不是必须具有这样的设备。此外,计算机可以嵌入在另一设备中,例如移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频或视频播放器、游戏操纵台、全球定位***(GPS)接收机、或例如通用串行总线(USB)闪存驱动器的便携式存储设备,仅举几例。
适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备,例如包括半导体存储器设备(例如EPROM、EEPROM和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及CD ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。
虽然本说明书包含许多具体实施细节,但是这些不应被解释为限制任何发明的范围或所要求保护的范围,而是主要用于描述特定发明的具体实施例的特征。本说明书内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实施。另一方面,在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外,虽然特征可以如上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护,但是来自所要求保护的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除,并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变型。
类似地,虽然在附图中以特定顺序描绘了操作,但是这不应被理解为要求这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执行,以实现期望的结果。在某些情况下,多任务和并行处理可能是有利的。此外,上述实施例中的各种***模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中均需要这样的分离,并且应当理解,所描述的程序组件和***通常可以一起集成在单个软件产品中,或者封装成多个软件产品。
由此,主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围以内。在某些情况下,权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍实现期望的结果。此外,附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺序,以实现期望的结果。在某些实现中,多任务和并行处理可能是有利的。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (11)
1.一种车辆跟踪监测方法,其特征在于,所述方法应用于服务器,所述服务器中预先存储有拼接坐标系,所述拼接坐标系由各相机的标定坐标系组成,所述方法包括:
接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息和用于识别同一车辆的第一信息;所述车辆位置信息包括:所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标;
根据所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标和发送所述车辆信息的相机的标定坐标系在所述拼接坐标系中的相对位置,在所述拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;
依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每一相机发送的车辆信息还包括:相机标识;
所述根据所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标和发送所述车辆信息的相机的标定坐标系在所述拼接坐标系中的相对位置,在所述拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息,包括:
针对每一相机发送的车辆信息,根据该车辆信息携带的相机标识在所述拼接坐标系中确定对应的区域范围;
根据所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标和所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息,确定出与该车辆信息中的车辆位置信息对应的坐标位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述拼接坐标系由各相机的标定坐标系组成,包括:每一个相机的标定坐标系对应于一个区域块,所述拼接坐标系由各相机对应的区域块拼接组成;
所述根据所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标和所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息,确定出与该车辆信息中的车辆位置信息对应的坐标位置信息,包括:
针对每一相机发送的车辆信息,在本地已存储的各相机的标定坐标系中查找到与该车辆信息携带的相机标识匹配的目标标定坐标系,将所述目标标定坐标系所处的目标区域块确定为所述区域范围;
根据所述区域范围在所述拼接坐标系中的位置信息和所述车辆的标定坐标,在所述拼接坐标系中确定出与该车车辆位置信息对应的坐标位置信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一信息包括:与车辆位置信息对应的车牌标识;
所述依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,包括:
确定对应同一车牌标识的各车辆位置信息;
将各车辆位置信息在所述拼接坐标系中的坐标位置信息确定为所述目标坐标位置信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一信息包括:时间点和相机为车辆分配的车辆标识;
所述依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,包括:
根据车辆信息中包括的时间点和相机为车辆分配的车辆标识,从各相机发送的车辆位置信息所对应的坐标位置信息中确定出属于同一目标车辆的坐标位置信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于, 所述根据车辆信息中包括的时间点和相机为车辆分配的车辆标识,从各相机发送的车辆位置信息所对应的坐标位置信息中确定出属于同一目标车辆的坐标位置信息,包括:
针对第一相机,所述第一相机为发送车辆信息的相机,获取第一相机在不同时间点发送的对应同一车辆标识的各车辆位置信息,将该各车辆位置信息所对应的坐标位置信息确定为同一目标车辆的目标坐标位置信息;
若第一相机与相邻的第二相机在至少一个相同时间点发送的车辆位置信息对应同一坐标位置信息、且该坐标位置信息为已确定的所述目标坐标位置信息中的其中一个,则从第二相机发送的车辆信息中确定该车辆位置信息对应的目标车辆标识,确定第二相机在不同时间点发送的对应所述目标车辆标识的车辆位置信息,将确定的该各车辆位置信息所对应的坐标位置信息确定为所述目标车辆的目标坐标位置信息。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每一相机发送的车辆信息还包括车辆事件信息,所述车辆事件信息至少包括以下一种信息:进入所述指定区域的事件信息、进入所述指定区域中指定位置的事件信息、泊车的事件信息、离开所述指定区域中指定位置的事件信息、离开所述指定区域的事件信息;
所述方法,还包括:
从各相机发送的车辆信息中获取所述目标车辆的各车辆事件信息;
将所述移动轨迹与各车辆事件信息对应存储。
8.一种车辆跟踪监测装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息和用于识别同一车辆的第一信息;所述车辆位置信息包括:所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标;
确定模块,用于根据所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标和发送所述车辆信息的相机的标定坐标系在拼接坐标系中的相对位置,在所述拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;所述拼接坐标系由各相机的标定坐标系组成;
识别模块,用于依据所述第一信息从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
9.一种车辆监测***,其特征在于,所述***包括应用如权利要求1-6任一所述的方法进行车辆跟踪监测的服务器和多个监控相机;
所述多个监控相机分别用于采集指定区域的不同区域的视频图像,从所述视频图像中识别出目标车辆;依据所述视频图像中所述目标车辆的位置,基于所述视频图像的像素坐标系和所述相机的标定坐标系的对应关系,确定所述目标车辆的车辆位置信息;将至少包括所述车辆位置信息的车辆信息发送至所述服务器;
所述服务器中预先存储有拼接坐标系,所述拼接坐标系由各相机的标定坐标系组成,所述服务器用于接收指定区域内设置的各相机发送的车辆信息 ,每一相机发送的车辆信息至少包括:车辆位置信息,所述车辆位置信息包括:所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标;根据所述车辆在相机的标定坐标系中的标定坐标和发送所述车辆信息的相机的标定坐标系在所述拼接坐标系中的相对位置,在所述拼接坐标系中确定各车辆位置信息对应的坐标位置信息;从各坐标位置信息中识别出属于同一目标车辆的目标坐标位置信息,根据各目标坐标位置信息确定所述目标车辆在所述指定区域内的移动轨迹。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述方法的步骤。
11.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910412661.8A CN111951598B (zh) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | 一种车辆跟踪监测方法、装置及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910412661.8A CN111951598B (zh) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | 一种车辆跟踪监测方法、装置及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111951598A CN111951598A (zh) | 2020-11-17 |
CN111951598B true CN111951598B (zh) | 2022-04-26 |
Family
ID=73336149
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910412661.8A Active CN111951598B (zh) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | 一种车辆跟踪监测方法、装置及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111951598B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112991734B (zh) * | 2021-03-02 | 2022-09-02 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种视觉车位的车位状态检测*** |
CN113873200B (zh) * | 2021-09-26 | 2024-02-02 | 珠海研果科技有限公司 | 一种图像标识方法及*** |
CN116091899B (zh) * | 2023-04-12 | 2023-06-23 | 中国铁塔股份有限公司 | 车辆跟踪方法、***、装置、电子设备及可读存储介质 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1790945A1 (en) * | 2004-09-15 | 2007-05-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Route guidance device |
CN101950426A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-01-19 | 北京航空航天大学 | 一种多摄像机场景下车辆接力跟踪方法 |
CN102230798A (zh) * | 2011-04-12 | 2011-11-02 | 清华大学 | 基于双目视觉的便携式无标尺交通事故现场快速勘查*** |
CN202339636U (zh) * | 2011-11-01 | 2012-07-18 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 一种图像采集装置 |
WO2013155735A1 (zh) * | 2012-04-16 | 2013-10-24 | Li Bo | 具备近接感测投影点坐标指示的离屏触控交互*** |
CN103697864A (zh) * | 2013-12-27 | 2014-04-02 | 武汉大学 | 一种基于大虚拟相机的窄视场双相机影像拼接方法 |
CN103826103A (zh) * | 2014-02-27 | 2014-05-28 | 浙江宇视科技有限公司 | 云台摄像机巡航控制方法 |
CN104634246A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-05-20 | 李安澜 | 目标空间坐标的浮动式立体视觉测量***及测量方法 |
CN106485736A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-03-08 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 一种无人机全景视觉跟踪方法、无人机以及控制终端 |
CN106846870A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-06-13 | 重庆邮电大学 | 基于集中式视觉的停车场‑车辆协同的智能停车***及方法 |
CN107507298A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-12-22 | 南京阿尔特交通科技有限公司 | 一种多机位视频车辆行驶数据采集方法及装置 |
CN108288386A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-07-17 | 深圳信路通智能技术有限公司 | 基于视频的路内停车跟踪方法 |
CN108875458A (zh) * | 2017-05-15 | 2018-11-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 车辆远光灯开启的检测方法、装置、电子设备及摄像机 |
CN109099883A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-28 | 哈尔滨工业大学 | 高精度大视场机器视觉测量与标定装置及方法 |
CN109141432A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-04 | 西安科技大学 | 一种基于影像空间和全景辅助的室内定位导航方法 |
CN109525790A (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 视频文件生成方法及***、播放方法及装置 |
CN109598674A (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-09 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像拼接方法及装置 |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1661104A1 (en) * | 2003-09-03 | 2006-05-31 | Stratech Systems Limited | Apparatus and method for locating, identifying and tracking vehicles in a parking area |
CN101277429B (zh) * | 2007-03-27 | 2011-09-07 | 中国科学院自动化研究所 | 监控中多路视频信息融合处理与显示的方法和*** |
KR101516850B1 (ko) * | 2008-12-10 | 2015-05-04 | 뮤비 테크놀로지스 피티이 엘티디. | 여러 개 비디오 클립을 인터커팅하여 새로운 비디오 제작 생성기 |
CN102915638A (zh) * | 2012-10-07 | 2013-02-06 | 复旦大学 | 基于监控视频的智能停车场管理*** |
CN103903246A (zh) * | 2012-12-26 | 2014-07-02 | 株式会社理光 | 物体检测方法和装置 |
CN104182747A (zh) * | 2013-05-28 | 2014-12-03 | 株式会社理光 | 基于多个立体相机的对象检测跟踪方法及装置 |
CN104902246B (zh) * | 2015-06-17 | 2020-07-28 | 浙江大华技术股份有限公司 | 视频监视方法和装置 |
CN104954747B (zh) * | 2015-06-17 | 2020-07-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 视频监视方法和装置 |
KR20170000110A (ko) * | 2015-06-23 | 2017-01-02 | (주)모가씨앤디 | 차량 위치 추적을 통한 주차 관리 시스템 및 주차 관리 방법 |
CN105847751A (zh) * | 2016-04-14 | 2016-08-10 | 清华大学 | 基于地图的全局监控方法及装置 |
CN106652063A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-10 | 北京速通科技有限公司 | 双向车道自由流电子收费方法和*** |
US10592771B2 (en) * | 2016-12-30 | 2020-03-17 | Accenture Global Solutions Limited | Multi-camera object tracking |
CN107529665A (zh) * | 2017-07-06 | 2018-01-02 | 新华三技术有限公司 | 车辆追踪方法及装置 |
CN107134172A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-09-05 | 嘉兴寰知科技有限公司 | 停车场停车监控识别***及其方法 |
CN107767673B (zh) * | 2017-11-16 | 2019-09-27 | 智慧互通科技有限公司 | 一种基于多摄像机的路侧停车管理方法、装置及*** |
CN108765943A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 车辆智能监控方法、监控***及服务器 |
CN108830251A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-16 | 北京旷视科技有限公司 | 信息关联方法、装置和*** |
CN108876821B (zh) * | 2018-07-05 | 2019-06-07 | 北京云视万维科技有限公司 | 跨镜头多目标跟踪方法及*** |
-
2019
- 2019-05-17 CN CN201910412661.8A patent/CN111951598B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1790945A1 (en) * | 2004-09-15 | 2007-05-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Route guidance device |
CN101950426A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-01-19 | 北京航空航天大学 | 一种多摄像机场景下车辆接力跟踪方法 |
CN102230798A (zh) * | 2011-04-12 | 2011-11-02 | 清华大学 | 基于双目视觉的便携式无标尺交通事故现场快速勘查*** |
CN202339636U (zh) * | 2011-11-01 | 2012-07-18 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 一种图像采集装置 |
WO2013155735A1 (zh) * | 2012-04-16 | 2013-10-24 | Li Bo | 具备近接感测投影点坐标指示的离屏触控交互*** |
CN103697864A (zh) * | 2013-12-27 | 2014-04-02 | 武汉大学 | 一种基于大虚拟相机的窄视场双相机影像拼接方法 |
CN103826103A (zh) * | 2014-02-27 | 2014-05-28 | 浙江宇视科技有限公司 | 云台摄像机巡航控制方法 |
CN104634246A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-05-20 | 李安澜 | 目标空间坐标的浮动式立体视觉测量***及测量方法 |
CN106485736A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-03-08 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 一种无人机全景视觉跟踪方法、无人机以及控制终端 |
CN106846870A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-06-13 | 重庆邮电大学 | 基于集中式视觉的停车场‑车辆协同的智能停车***及方法 |
CN108875458A (zh) * | 2017-05-15 | 2018-11-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 车辆远光灯开启的检测方法、装置、电子设备及摄像机 |
CN107507298A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-12-22 | 南京阿尔特交通科技有限公司 | 一种多机位视频车辆行驶数据采集方法及装置 |
CN109525790A (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 视频文件生成方法及***、播放方法及装置 |
CN109598674A (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-09 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像拼接方法及装置 |
CN108288386A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-07-17 | 深圳信路通智能技术有限公司 | 基于视频的路内停车跟踪方法 |
CN109099883A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-28 | 哈尔滨工业大学 | 高精度大视场机器视觉测量与标定装置及方法 |
CN109141432A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-04 | 西安科技大学 | 一种基于影像空间和全景辅助的室内定位导航方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
High-Precision Camera Localization in Scenes with Repetitive Patterns;Liu, Xiaobai等;《ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY》;20181130;第9卷(第6期);全文 * |
Remote Monitoring of the Calibration of a System of Tracking Arrays;R. Read;《IEEE Journal of Oceanic Engineering》;19871231;第12卷(第1期);全文 * |
交通路口监控视频跨视域多目标跟踪的可视化;刘彩虹;《计算机学报》;20180131;第41卷(第01期);221-235 * |
视频监控***中的大视场拼接技术;冯昊等;《第十四届全国图象图形学学术会议论文集》;20080501;548-552 * |
采用光学定位跟踪技术的三维数据拼接方法;韩建栋;《光学精密工程》;20090115;第17卷(第01期);45-51 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111951598A (zh) | 2020-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110174093B (zh) | 定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质 | |
CN111951598B (zh) | 一种车辆跟踪监测方法、装置及*** | |
US20100103266A1 (en) | Method, device and computer program for the self-calibration of a surveillance camera | |
US7321386B2 (en) | Robust stereo-driven video-based surveillance | |
EP1560160A2 (en) | A multiple camera system for obtaining high resolution images of objects | |
CN111145545A (zh) | 基于深度学习的道路交通行为无人机监测***及方法 | |
CN108877269B (zh) | 一种交叉路口车辆状态检测及v2x广播方法 | |
CN105245850A (zh) | 跨监控摄像头进行目标追踪的方法、装置和*** | |
WO2014172708A1 (en) | Pedestrian right of way monitoring and reporting system and method | |
CN110795813A (zh) | 一种交通仿真方法及装置 | |
CN110879071B (zh) | 基于车路协同的高精度定位***及定位方法 | |
CN111860352A (zh) | 一种多镜头车辆轨迹全跟踪***及方法 | |
CN107316463A (zh) | 一种车辆监控的方法和装置 | |
EP3026652A1 (en) | Double stereoscopic sensor | |
CN112950717A (zh) | 一种空间标定方法和*** | |
CN110736472A (zh) | 一种基于车载环视图像与毫米波雷达融合的室内高精地图表征方法 | |
CN112597807A (zh) | 一种违章检测***、方法、装置、图像采集设备及介质 | |
CN110225236A (zh) | 为视频监控***配置参数的方法、装置和视频监控*** | |
CN113409194A (zh) | 泊车信息获取方法及装置、泊车方法及装置 | |
CN115731224B (zh) | 一种车牌检测方法、装置、终端设备和存储介质 | |
Alamry et al. | Using single and multiple unmanned aerial vehicles for microscopic driver behaviour data collection at freeway interchange ramps | |
Bravo et al. | Outdoor vacant parking space detector for improving mobility in smart cities | |
EP3349201B1 (en) | Parking assist method and vehicle parking assist system | |
CN111798666B (zh) | 一种车辆抓拍方法及装置 | |
TWI526996B (zh) | 電子收費異常交易防止方法及防止異常交易的電子收費系統 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |