[發(fā)明專利]基于雙攝像頭協(xié)同的可疑目標檢測跟蹤與識別方法

在審

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• 申請日: 2014-09-12
• 公開（公告）號: CN104301669A
• 公開（公告）日: 2015-01-21
• 發(fā)明（設計）人: 尹宏鵬;毛永芳;曹悅翔;陳鵬;鄧培亮
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06T7/20;H04N5/232;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明屬于視頻圖像技術領域，涉及一種基于雙攝像頭協(xié)同的可疑目標檢測跟蹤與識別方法。?

背景技術

進入二十一世紀的十多年來，社會公共安全問題突出，發(fā)生了一系列的以美國“911”恐怖襲擊事件為代表的公共安全事件，造成巨大的恐慌和影響，引起各國政府和社會民眾的極大關注。建設一個安全、和諧、繁榮的社會環(huán)境成為世界各國政府的首要任務。隨著數(shù)字采集和存儲技術的快速發(fā)展，圖像采集設備迅速普及，視頻監(jiān)控成為主要的安全監(jiān)控手段和方法，被全球各國普遍采用。在我國，為保障經(jīng)濟建設順利進行，維護社會安定，我們國家近年來大規(guī)模開展“平安城市”和“科技強警”工程建設。目的是要在城市中建立泛在的立體的智能的安全監(jiān)控平臺，保障社會的安定和諧。據(jù)《中國安防行業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》預計，我國2015年安防產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值將達到5000億元，而智能視頻監(jiān)控是公共安防的核心和主體部分，其市場規(guī)模占整個安防產(chǎn)業(yè)的一半以上。作為關鍵技術，高效、穩(wěn)定、實用的運動目標發(fā)現(xiàn)與跟蹤技術具有重要的應用價值。?

目前，首先，現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)僅能實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集與存儲，尚不能實現(xiàn)基于內容理解的檢索。一旦需要進行較大時空范圍的查找時，現(xiàn)有大多數(shù)系統(tǒng)僅能根據(jù)時間和地點進行查詢和回放，將耗費大量的人力與物力。一個監(jiān)控系統(tǒng)往往需要配備電視墻和盯梢人員，但是隨著攝像頭數(shù)量的不斷增多，監(jiān)控代價越發(fā)變得難以接受；其次，數(shù)據(jù)利用率低。絕大部分的數(shù)據(jù)都只是在存儲超期后被自動刪除，沒有得到充分利用。第三，數(shù)據(jù)查詢困難?，F(xiàn)有大多數(shù)系統(tǒng)僅能根據(jù)時間和地點進行查詢和回放，一旦需要進行較大時空范圍的查找時，其難度和代價往往將成倍增長。在現(xiàn)有技術中，已有一種基于雙攝像頭聯(lián)動結構的視頻運動目標特寫跟蹤監(jiān)視方法，該申請方案提出通過一個全景攝像頭對監(jiān)視區(qū)域的目標進行識別，確定并鎖定目標之后，將目標信息傳給由云臺控制轉向的特寫跟蹤攝像頭，由特寫跟蹤攝像頭對鎖定目標進行特寫、放大后跟蹤。這種方法雖然在一定程度上可以提高智能監(jiān)控效率，但是仍然無法在第一時間對特定的異常目標發(fā)出預警，快速有效地定位并鎖定特定目標。?

因此，在人流量巨大，存在巨大公共安全隱患的地方，目前急需一種可以有效提高監(jiān)控效率的智能監(jiān)控系統(tǒng)，既能解決單一監(jiān)控攝像頭不能同時獲得廣域視角監(jiān)控和目標特寫的矛盾，又能很大程度協(xié)助監(jiān)控人員識別并鎖定特定的目標。?

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙攝像頭協(xié)同的可疑目標檢測跟蹤與識別方法，該方法基于全景監(jiān)控攝像頭和特寫跟蹤攝像頭協(xié)同監(jiān)控技術與基于分塊PCA算法的人臉識別算法，可以在廣域視角下進行精準的運動目標特寫跟蹤，并結合人臉識別技術在發(fā)生異常情況時進行報警提示。?

為達到上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：?

一種基于雙攝像頭協(xié)同的可疑目標檢測跟蹤與識別方法，包括以下步驟：步驟一：利用全景監(jiān)控攝像機進行全景攝像，獲取視頻圖像信號；步驟二：采用改進的混合高斯建模方法進行前景檢測，解決前景與背景分離問題，檢測并提取出運動目標基本參數(shù)；步驟三：利用Kalman濾波器預估特定運動目標團塊運動軌跡；步驟四：全景監(jiān)控攝像頭空間坐標系、特寫監(jiān)控攝像頭空間坐標系以及世界坐標系之間的轉換與校正；步驟五：由雙攝像機協(xié)同策略，控制特寫跟蹤攝像頭對運動目標進行特寫跟蹤；步驟六：特寫跟蹤攝像頭采集目標面部特征進行人臉識別，并與數(shù)據(jù)庫比對，有異常則發(fā)出警報。?

進一步，在步驟二中具體包括以下步驟：21：建立混合高斯背景模型表征圖像幀中的每一個像素點的特征；22：自適應更新背景模型，計算前景掩膜；23：對前景掩膜進行形態(tài)學開運算和閉運算濾波；24：基于前景掩膜連通區(qū)域的團塊檢測算法識別目標團塊。?

進一步，所述步驟三中利用Kalman濾波器預估特定運動目標團塊運動軌跡，結合速度分析提高檢測效率和檢測精度，更有效識別特定目標，鎖定可疑目標。?

進一步，所述步驟四中采用基于攝像頭標定的全景監(jiān)控攝像頭空間坐標系、特寫監(jiān)控攝像頭空間坐標系以及世界坐標系之間的轉換，并運用反饋校正不斷修正雙攝像頭的中心坐標，使跟蹤目標快速準確。?

進一步，所述步驟五中采用基于PID控制原理的云臺轉動控制策略實現(xiàn)雙攝像頭協(xié)同的運動目標特寫跟蹤。?

進一步，所述步驟六中采用基于分塊PCA算法的人臉識別算法并結合海量數(shù)據(jù)庫快速識別特定目標，若為特定目標，即發(fā)出預警。?

進一步，步驟二中所述的團塊基本參數(shù)包括：運動目標個數(shù)、運動速度、運動方向及其各自位置。?