[發明專利]一種全景位自適應學生圖像分析控制方法在審
| 申請號: | 201710735501.8 | 申請日: | 2017-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN107396059A | 公開(公告)日: | 2017-11-24 |
| 發明(設計)人: | 黃勇 | 申請(專利權)人: | 杭州凡龍科技有限公司 |
| 主分類號: | H04N7/18 | 分類號: | H04N7/18;H04N5/232;G06T7/207 |
| 代理公司: | 杭州天欣專利事務所(普通合伙)33209 | 代理人: | 丁少華 |
| 地址: | 310012 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 全景 自適應 學生 圖像 分析 控制 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種全景位自適應學生圖像分析控制方法,用于課堂學生視頻拍攝。
背景技術
現在教學錄制環境當中,需要攝像頭對學生課堂的活動進行拍攝,拍攝內容包括學生全景圖像,學生近景圖像。而傳統的方式一種是采用人工的方式進行拍攝,人工拍攝不僅耗時耗力,拍攝效果跟蹤個人水平高低而水平不一,并且還會嚴重的影響到正常的教學流程,干擾老師教學和學生聽課;另一種方式是使用紅外,超聲波等技術進行輔助拍攝,這種方式需要另外添加設備,并且增加了成本和日常維護的難度。
因此需要一種全自動的,不安裝任何第三方輔助攝設備的技術方案,通過圖像內容分析出學生的各種動作,在無人工干預的情況下,輔助攝像機進行跟蹤拍攝。
中國發明專利公開號“103093654A”公開了“一種雙攝像機交互式智能跟蹤教學系統”,包括圖像采集模塊、攝像機控制模塊、用戶界面交互模塊、線程交互模塊、教師跟蹤模塊、學生檢測模塊、學生跟蹤模塊。在教學過程中,控制主機通過雙路圖像采集卡實時獲取教師與學生攝像機的拍攝圖像,通過利用基于圖像處理技術的跟蹤算法和檢測算法的計算結果,選擇適當的控制策略,合理安排信號之間的相互切換,并快速靈活準確的實現現場攝像機的搖擺和俯仰、縮放和聚焦等功能,保證教師時刻處于拍攝畫面的適當位置,實現了對教師自動跟蹤定位、學生全景顯示及提問檢測和板書時給予特寫鏡頭等功能,從而實現了跟蹤抗外界干擾、動作無特定限制、拍攝無專人值守的自動智能跟蹤教學系統。該專利公開的技術方案所涉及的硬件模塊較多,主要涉及七個模塊,引入了需要手動操作的用戶界面交互模塊和攝像機控制模塊,且運用的技術也較為繁瑣,需要預設一些數值,例如老師的身高,教室的尺寸,攝像頭的位置和角度等非常具體的數據參數,這些都使得產品顯得不夠智能化,實際運用中會嚴重影響用戶體驗。
發明內容
本發明目的在于提供一種能夠解決現有技術中存在的上述問題,結構簡單,連接方便,分析判斷兩個攝像頭傳來的數據,并根據分析到的數據控制多個景位的切換動作。
本發明目的通過以下技術方案實現:
一種全景位自適應學生圖像分析控制方法,其系統包括嵌入式主機、顯示器、一個全景攝像頭和一個近景攝像頭,嵌入式主機用于分析判斷攝像頭傳來的數據,并通過顯示器顯示主畫面,兩個攝像頭分別拍攝課堂內學生全景和近景,其特征是,嵌入式主機對于攝像頭傳來的圖像數據進行實時記錄,并進行分析后剔除干擾,若發現目標起立,則控制攝像頭完成遠景和近景之間的切換動作,進一步判斷目標是否坐下,進入下一個工作周期。
作為優選,嵌入式主機對于攝像頭的分析控制方法如下:
控制一,對課堂內所有學生動作進行跟蹤和記錄,生成可回溯的圖像隊列;
控制二,對控制一產生的數據進行組裝和拆分,將多個有關聯的細小目標組裝成一個完整的運動目標;同時根據人體外形特征將大目標拆分成多個運動目標,并且拋棄不符合人體外形特征的大目標;
控制三,將控制二中所得到的目標和控制一中記錄的該目標的圖像隊列進行聯合特征分析,判斷是否在一定時間段時目標沒有發生明顯的特征變化,消除明顯變化的目標,以此來避免干擾;
控制四,跟蹤目標尺寸分析出目標到攝像機的距離,根據計算出目標起立時運動的幅度;
控制五,將控制三中所得到的目標和控制一中記錄的該目標的圖像隊列進行聯合分析,計算出運行幅度符合控制四中結果的目標,并且標注為起立再進行鎖定;
控制六,鎖定起立目標后,發送全景切換命令,同時控制發送近景攝像頭轉動命令,控制近景攝像頭運行;
控制七,根據近景攝像頭命令回饋,判斷近景攝像頭轉動到指定位置后,發送近景切換命令;
控制八,如果檢測到多個目標起立,發送全景切換命令,切換到全景攝像頭;
控制九,控制五中鎖定的目標如果出現向下運行,認為目標已經坐下;
控制十,學生坐下后,交出攝像機控制權,切換為其它場景。
作為優選,控制一,采用跨幀差異比較法,跨域4幀對圖像差異進行比較,擴大差異閾值;比較方式采用R、G、B差異最大值方式,盡最大可能找出可能發生的變化;采集3*3的矩陣模型對計算的結果進行腐蝕操作,消除孤立的噪點,然后使用5*5的矩陣對結果膨脹操作,放大變化值。
作為優選,控制一是將錯誤數據扔掉到,重新放入隊列,生成可回溯2秒的圖像隊列。
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