奇幻城国际官网

官方微信:   
汉锐股份高清会议摄像机自动跟踪的探索
时间:2017-12-22 15:25  编辑:admin
 

  韩瑞股票高分辨率会议摄像机自动跟踪的探讨

  近年来,随着计算机,网络和图像处理及传输技术的飞速发展,视频监控技术已经在交通,公安,教育,会议等诸多领域得到了应用。新的突破,自动跟踪技术也取得了长足的进步。在这样的背景下,汉瑞股份紧跟时代步伐,推出了一系列的技术解决方案,包括自动跟踪摄像机,是利用图像处理来实现目标,找到并控制摄像机内的移动目标一定的场景范围,跟踪和快照监控技术。汉瑞自动跟踪识别摄像机使用摄像机跟踪目标,该方法包括以下步骤:将摄像机焦距的变化范围划分为多个等级标度,将全景的每个等级级别划分为一部分场景并分别为场景的各个部分建立背景模型,捕获当前视频帧,提取当前视频帧的ORB特征点,分别找到与当前视频帧的ORB特征点匹配的部分场景通过使用匹配的部分场景检测当前视频帧的前景对象,利用当前视频帧的前景对象的检测结果优化跟踪结果,并且相机属于跟踪结果,使追踪目标保持在监控画面中。相机提取每个关键帧的特征点,通过左右上下左右转动,发现当前关键帧在下一级刻度上具有相同的关键帧,找到相邻关键帧中的点对应到当前关键帧的特征点,对应点计算当前关键帧与相邻关键帧之间的变换矩阵,并存储对应的变换矩阵,并将当前关键帧的图像的四个角与邻接关键帧关键帧分别存储到各个图像平面并存储,提取并存储所有关键帧的ORB特征点,以确定视频帧的相邻关键帧集合。提取视频帧的ORB特征点,并将视频帧的ORB特征点与相关关键帧的ORB特征点进行匹配,找到匹配的关键帧。使用PTZ图像识别跟踪摄像机的自动跟踪对象的方法背景技术图像跟踪系统的重要部分是能够使用图像脸部进行识别和跟踪的集成系统。它的直观,准确,及时和翔实的内容被广泛应用于许多场合。近年来,随着计算机,网络和图像处理及传输技术的迅猛发展,视频跟踪技术也取得了长足的发展。目前,根据系统使用的不同类型的跟踪,需要添加跟踪主机来进行图像识别跟踪。红外追踪需要红外辅助装置,超声波追踪需要主机辅助。韩锐图像相机跟踪技术是利用图像处理技术,实现了在一定的场景范围内,对运动目标上的摄像机进行定位,跟踪,捕捉监控技术的目标。这项技术可以用于教学,会议,监控等领域。移动目标的摄像机跟踪技术是基于被监视场景的背景建模来发现进入场景的目标,并定位和跟踪场景中的目标。但是大多数背景建模方法都是针对固定摄像机的。由于固定摄像机在一个地方监视场景,每个像素的变化都可以独立建模,环境可以用尽全局监控场景,摄像机场景较广,但不能完全监控一个场景,必须旋转来捕捉全景的不同部分(全局监视器场景),另外,相机的旋转对背景模型常用的特征有很大的影响,在背景模型中,所使用的特征是非常(局部纹理特征是像素或像素块构建的一个很好的特征),以局部二值模式(LBP)为特征,该特征对光照变化具有鲁棒性,一种新的尺度不变局部三元模式(SILTP)特征也被用于背景建模,近年来,基于相机的背景模型吸引了越来越多的研究兴趣,该方法基于两大类:帧到帧和帧到帧rama(全景背景图像)。帧到帧的方法着重于当前帧和先前帧的重叠像素的重用。该框架的重点是前景方法是创建一个全景。帧到帧的方法利用了相邻帧的逐帧定位,可以使用失真较小的相应图像,但定位精度随着物体的移动而下降。另外,由于缺乏全景信息,某些帧区域的前景图像采用拼接技术生成全景图像,为前景检测提供全景信息。但是,这些方法提供的全景图可能包括移动目标。一些拼接问题,如严重的图像失真和鬼影,也可能发生。当创建全景时,帧到全景方法通常遵循不存在显着运动视差的假设,即随着镜头旋转,场景的深度变化不明显。这个假设在某些情况下是不正确的。而全景更新过程更加困难,更昂贵。如果用于匹配的特征点的数量太小,则帧的场景定位可能失败。多级特征对应传播方法可以生成足够多的匹配特征点,能够以较大的计算量实现更好的场景定位,但是图像畸变会严重影响背景相减的结果,造成场景定位在速度更快慢,不准确。跟踪中要解决的主要技术问题如下:鉴于上述技术问题,上述问题如无法应对焦距的变化,从框架到框架的拼接问题全景图像,运动视差,高更新模式成本,慢速场景定位速度和低精度,可以应对焦距变化,可以避免拼接问题和运动视差问题,降低了更新成本模型,并且具有快速的场景定位速度和高精度的方法以及由相机自动跟踪目标的装置。跟踪摄像机自动跟踪目标的方法和装置具有以下有益效果。由于摄像机的焦距范围被划分为多个等级尺度,所以每个等级的全景图像分别被分成一部分场景集合并分别为场景的每个部分建立背景模型。全景信息可以由一些场景的集合提供。通过提取当前视频帧的ORB特征点,并找出与每个图层级的当前视频帧的ORB特征点匹配的部分场景,并使用匹配的场景部分来检测当前视频帧的前景对象并采用ORB特征点匹配,从而解决了帧间方法缺乏全景信息,无法应对焦距变化的问题,同时也解决了帧到全景的拼接方法存在的问题,它可以处理焦距的变化,避免拼接问题和运动视差问题,降低了模型更新的成本,更快,更准确地定位场景。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,显然,以下描述中的附图仅仅是示例性的附图。是本发明的一些实施例。对于本领域的技术人员来说,可以根据这些附图获得其他的附图,无需创造性劳动。附图说明图1是用于由照相机自动跟踪目标的方法和装置的实施例中的方法的流程图。图。图2是示出将摄像机的变焦范围分割成多个分级比例的图。将每个分层结构的全景视图分别分成一部分,图3是捕获当前视频帧,提取当前视频帧的ORB特征点,并找出每层与当前视频帧ORB的层次。图4是提取视频帧ORB特征点,以及ORB特征点和关键帧ORB的视频帧图5是利用当前视频帧前景物体检测结果来优化跟踪结果,并根据跟踪结果调整摄像机,当前场景对象被定位以监视屏幕。图6是该实施例中的设备的结构示意图;图7是上述实施例的一个特征。采取匹配模块图的结构。