一種基于微地圖的視頻濃縮方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像視頻分析處理技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種基于微地圖的視頻濃縮方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前大部分的視頻濃縮系統(tǒng)普遍是在視頻監(jiān)控平臺基礎(chǔ)上開發(fā)而成，采用C/S架 構(gòu)體系，通過遠(yuǎn)程調(diào)取網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，產(chǎn)生本地摘要文件，用戶通過客戶端 進(jìn)行操作實現(xiàn)可視化。具體實現(xiàn)技術(shù)方案采用目標(biāo)檢測，計算出目標(biāo)信息形成摘要文件或 數(shù)據(jù)庫文件存儲。在視頻濃縮階段，讀取摘要文件按一定排序方式進(jìn)行濃縮，而并沒有進(jìn)行 目標(biāo)跟蹤，對事后分析處理帶來不便。
[0003] 對于學(xué)校、商場等場所而言，基于本地的視頻濃縮系統(tǒng)平臺只適用于管理人員使 用，不利于移植其他系統(tǒng)平臺，而且操作性不便；一擔(dān)某攝像機(jī)監(jiān)控區(qū)域發(fā)生異常事件，工 作人員不好定位事故地點，濃縮顯示單一化。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 本發(fā)明的目的在于；針對現(xiàn)有的視頻濃縮系統(tǒng)中存在的問題，提供一種基于微地 圖的視頻濃縮方法，能夠?qū)⒎稚⒌淖訁^(qū)域重新整合恢復(fù)成與現(xiàn)實情景相符的微地圖場景， 并提出目標(biāo)跨監(jiān)控視頻持續(xù)跟蹤長效算法，促使異常目標(biāo)的行為意圖得到更全面更精確的 分析，實現(xiàn)實時有效的高可靠性、高魯椿性、高精確度的預(yù)警。
[0005] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] 一種基于微地圖的視頻濃縮方法，包括W下步驟：
[0007] 步驟S1，建立微地圖，結(jié)合微地圖建立用于布控攝像機(jī)的攝像機(jī)關(guān)系拓?fù)鋱D，根據(jù) 攝像機(jī)關(guān)系拓?fù)鋱D布控攝像機(jī)，并采用投影變換法確定攝像機(jī)圖像監(jiān)控區(qū)域坐標(biāo)系到微地 圖顯示區(qū)域坐標(biāo)系的變換關(guān)系；
[000引步驟S2,場景分析，根據(jù)攝像機(jī)傳送的視頻圖像，通過建立混合高斯模型進(jìn)行目標(biāo) 檢測，提取運動目標(biāo)信息；
[0009] 步驟S3,跨區(qū)域跟蹤，根據(jù)用戶選擇，在多路攝像機(jī)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)跟蹤運動目標(biāo)，并 通過坐標(biāo)系變換，進(jìn)行視頻濃縮，生成摘要文件；
[0010] 步驟S4,微地圖濃縮呈現(xiàn)，讀取所跟蹤目標(biāo)的摘要文件和原始視頻文件，建立模 型，并基于微地圖配準(zhǔn)，實現(xiàn)可視化顯示。
[0011] 優(yōu)選地，步驟S1中，坐標(biāo)系的投影變換方法，如下式所示：
[0012]
【主權(quán)項】
1. 一種基于微地圖的視頻濃縮方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，建立微地圖，結(jié)合微地圖建立用于布控攝像機(jī)的攝像機(jī)關(guān)系拓?fù)鋱D，根據(jù)攝像 機(jī)關(guān)系拓?fù)鋱D布控攝像機(jī)，并采用投影變換法確定攝像機(jī)圖像監(jiān)控區(qū)域坐標(biāo)系到微地圖顯 不區(qū)域坐標(biāo)系的變換關(guān)系； 步驟S2,場景分析，根據(jù)攝像機(jī)傳送的視頻圖像，通過建立混合高斯模型進(jìn)行目標(biāo)檢 測，提取運動目標(biāo)信息； 步驟S3,跨區(qū)域跟蹤，根據(jù)用戶選擇，在多路攝像機(jī)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)跟蹤運動目標(biāo)，并通過 坐標(biāo)系變換，進(jìn)行視頻濃縮，生成摘要文件； 步驟S4,微地圖濃縮呈現(xiàn)，讀取所跟蹤目標(biāo)的摘要文件和原始視頻文件，建立模型，并 基于微地圖配準(zhǔn)，實現(xiàn)可視化顯示。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻濃縮方法，其特征在于，步驟S1中，坐標(biāo)系的投影變換方 法，如下式所示：
(x^y^l)表示目標(biāo)在監(jiān)控圖像上的顯示齊次坐標(biāo)，（x，y，l)表示對應(yīng)目標(biāo)在微地圖 上的齊次坐標(biāo)，A表示投影矩陣，參數(shù)a、b、c、d表示旋轉(zhuǎn)變換參數(shù)，c、f表示平移變換參數(shù)， g、h表示錯切變換參數(shù)，通過Sift變換提取特征獲取監(jiān)控圖像與實際微地圖區(qū)域空間特征 匹配點對，解出矩陣A中的參數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻濃縮方法，其特征在于，步驟S2中，場景分析包括建立混 合高斯模型，長短效背景的初始化，通過高斯濾波、中值濾波對短效背景及時更新，短效背 景與長效背景通過差分閥值判斷，長短效背景差輸出的目標(biāo)為靜止粗目標(biāo)，短效背景輸出 的目標(biāo)位運動粗目標(biāo)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻濃縮方法，其特征在于，步驟S3中，在進(jìn)行跨區(qū)域的跟蹤 過程中，根據(jù)攝像機(jī)設(shè)備號以及地理參數(shù)，將攝像機(jī)之間的區(qū)域分為重疊和非重疊區(qū)域，分 別建立相應(yīng)的FOV線和擴(kuò)展FOV線，用于跟蹤跨區(qū)域目標(biāo)，重疊區(qū)域出現(xiàn)目標(biāo)遮擋使其跟蹤 錯誤時利用多特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)，非重疊區(qū)域利用常向量模型預(yù)測目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻濃縮方法，其特征在于，步驟S3中，摘要文件的特征包括 運動目標(biāo)的目標(biāo)號、設(shè)備號、速度、方向、大小、面積、運動軌跡、顏色直方圖信息、角點信息、 SIFT特征點信息、時間、輪廓、發(fā)生事件標(biāo)記信息，摘要文件以二進(jìn)制數(shù)據(jù)的形式存入關(guān)系 數(shù)據(jù)庫；步驟S4中，讀取跟蹤目標(biāo)的摘要文件數(shù)據(jù)時根據(jù)目標(biāo)號和設(shè)備號進(jìn)行查找。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻濃縮方法，其特征在于，步驟S3中，視頻濃縮過程包括以 下步驟： 步驟S31，計算像素點的活度值為： D(x,y,t) = | |CF(x,y,t)-BG(x,y,t) | | ； 其中，CF(x，y，t)表示當(dāng)前幀的某點的像素值，BG(x，y，t)表示對應(yīng)背景位置的像素 值； 步驟S32,根據(jù)像素點的活度值計算運動丟失量函數(shù)：
其中，SF(x，y，t)表示濃縮視頻中一幀圖片，I(x，y，t)表示濃縮圖片上的像素點出現(xiàn) 在原始視頻中的一幀； 步驟S33,計算帶相關(guān)權(quán)重系數(shù)的銜接不連續(xù)量函數(shù)：
其中，中^表示濃縮圖片中處于運動目標(biāo)周圍四或八聯(lián)通區(qū)域的像素位置； 步驟S34,計算疊加目標(biāo)的錯誤重復(fù)率決策函數(shù)：
式中，LCFY(x，y，t)表示第y時間片的某點當(dāng)前幀的位置，P(x，y，t)表示離該點最近 的幀圖片邊緣位置，其中T表示處理時間常數(shù)； 步驟S35,根據(jù)像素點的活度值計算運動丟失量函數(shù)Ea(I)、帶相關(guān)權(quán)重系數(shù)的銜接不 連續(xù)量函數(shù)Ed(I)、疊加目標(biāo)的錯誤重復(fù)率決策函數(shù)Et(I，Y)來計算衡量濃縮疊加效果的 能量決策函數(shù)： E(I) =Ea(I) +f3Ed(I)+Et(I，y)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻濃縮方法，其特征在于，所述的微地圖包括戶內(nèi)微地圖 和戶外微地圖，戶內(nèi)微地圖通過WiFi指紋定位的方法對運動目標(biāo)的位置進(jìn)行校正，戶外微 地圖通過GPS定位的方法對運動目標(biāo)的位置進(jìn)行校正。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于微地圖的視頻濃縮方法，包括以下步驟：建立微地圖，結(jié)合微地圖建立攝像機(jī)關(guān)系拓?fù)鋱D，根據(jù)攝像機(jī)關(guān)系拓?fù)鋱D布控攝像機(jī)，并采用投影變換法確定攝像機(jī)圖像監(jiān)控區(qū)域坐標(biāo)系到微地圖顯示區(qū)域坐標(biāo)系的變換關(guān)系；根據(jù)攝像機(jī)傳送的視頻圖像，通過建立混合高斯模型進(jìn)行目標(biāo)檢測，提取運動目標(biāo)信息；根據(jù)用戶選擇，在多路攝像機(jī)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)跟蹤運動目標(biāo)，并通過坐標(biāo)系變換，進(jìn)行視頻濃縮，生成摘要文件；讀取所跟蹤目標(biāo)的摘要文件和原始視頻文件，建立模型，并基于微地圖配準(zhǔn)，實現(xiàn)可視化顯示。本發(fā)明的視頻濃縮方法，將分散的子區(qū)域重新整合恢復(fù)成與現(xiàn)實情景相符的微地圖場景，實現(xiàn)目標(biāo)在微地圖上的可視化顯示。
【IPC分類】H04N7-18, G06F17-30
【公開號】CN104702917
【申請?zhí)枴緾N201510134659
【發(fā)明人】周鵬, 熊運余, 吳正山, 劉正熙
【申請人】成都市靈奇空間軟件有限公司
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年3月25日