[發(fā)明專利]一種監(jiān)控系統(tǒng)中的多相機數(shù)據(jù)融合方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201911125500.7
• 申請日: 2019-11-18
• 公開（公告）號: CN110866889A
• 公開（公告）日: 2020-03-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 呂云
• 申請（專利權(quán)）人: 成都威愛新經(jīng)濟技術(shù)研究院有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T5/00
• 代理公司: 成都正華專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51229
• 代理人: 陳選中

本發(fā)明公開了一種監(jiān)控系統(tǒng)中的多相機數(shù)據(jù)融合方法，包括S1、對具有重疊監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控圖像進(jìn)行預(yù)處理，形成標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像；S2、確定監(jiān)控圖像的融合需求；若為融合形成全景圖像，進(jìn)入S3；若為融合形成對象跟蹤圖像，進(jìn)入S4；S3、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像的關(guān)聯(lián)性，對其融合形成對應(yīng)的全景圖像；S4、確定跟蹤對象，并將所有具有跟蹤對象的標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像提取出來；S5、將提取出的標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像按照跟蹤對象出現(xiàn)的時間順序進(jìn)行排列，并融合形成對象跟蹤圖像。本發(fā)明針對目前監(jiān)控系統(tǒng)中全景圖像的呈現(xiàn)和特定對象的跟蹤，提供了適用于不同場景下的多相機數(shù)據(jù)融合方法，降低了圖像數(shù)據(jù)融合時的計算量，提高了圖像數(shù)據(jù)融合效率和融合圖像的呈現(xiàn)效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種監(jiān)控系統(tǒng)中的多相機數(shù)據(jù)融合方法。

背景技術(shù)

隨著攝像頭安裝數(shù)量的增多，加上公共安全問題的重要性，采用人工的視頻監(jiān)控方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)在安防的需求，因此智能監(jiān)控技術(shù)得到越來越廣泛的應(yīng)用。

近年來有越來越多的智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用在商業(yè)、法律和軍事等領(lǐng)域，動態(tài)場景的視覺監(jiān)控成為計算機視覺的一個前沿研究方向，具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟價值。隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，攝像頭的價格也越來越便宜。在大多數(shù)情況下，由于單個攝像頭視野(FOV，F(xiàn)ield of View)的有限，以及實時場景中遮擋的存在，使用一個攝像頭來監(jiān)控整個感興趣的場景是不可能的，因此需要多個攝像頭來達(dá)到監(jiān)控目的。在多個攝像頭的監(jiān)控系統(tǒng)中，出現(xiàn)了許多問題，一方面，多個攝像頭單獨監(jiān)控的區(qū)域具有重疊，沒有及時將所有的單個畫面進(jìn)行融合形成一個完整的監(jiān)控畫面，在查看整個監(jiān)控畫面時需要同時對多個單攝像頭畫面進(jìn)行瀏覽，增加了用戶的工作量，耗費了更多的精力；另一方面，在需要對某一特定人物進(jìn)行監(jiān)控時，且該人從一個攝像頭的FOV進(jìn)入另一個攝像頭的FOV時，需要在另一個攝像頭畫面中進(jìn)行識別，不能根據(jù)需要監(jiān)控的對象自動融合所有與該人物相關(guān)的圖像，形成一個完整的跟蹤監(jiān)控畫面。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的監(jiān)控系統(tǒng)中的多相機數(shù)據(jù)融合方法解決了現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)中無法實時對具有重疊區(qū)域的監(jiān)控畫面進(jìn)行融合，和難以針對監(jiān)控目標(biāo)形成對應(yīng)的跟蹤融合畫面的問題。

為了達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種監(jiān)控系統(tǒng)中的多相機數(shù)據(jù)融合方法，包括以下步驟：

S1、獲取若干個具有重疊監(jiān)控區(qū)域的相機的監(jiān)控圖像，并對其進(jìn)行預(yù)處理，形成標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像；

S2、確定監(jiān)控圖像的融合需求；

若為融合形成全景圖像，則進(jìn)入步驟S3；

若為融合形成對象跟蹤圖像，則進(jìn)入步驟S4；

S3、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像的關(guān)聯(lián)性，對其融合形成對應(yīng)的全景圖像，實現(xiàn)多相機的數(shù)據(jù)融合；

S4、在標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像中確定跟蹤對象，并將所有具有跟蹤對象的標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像提取出來，進(jìn)入步驟S5；

S5、將提取出的標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控圖像按照跟蹤對象出現(xiàn)的時間順序進(jìn)行排列，并融合形成對象跟蹤圖像，實現(xiàn)多相機數(shù)據(jù)融合。

進(jìn)一步地，所述步驟S1中對監(jiān)控圖像進(jìn)行預(yù)處理包括依次對監(jiān)控圖像進(jìn)行尺寸標(biāo)準(zhǔn)化處理、灰度化處理、二值化處理和圖像去噪處理。

進(jìn)一步地，對監(jiān)控圖像進(jìn)行尺寸標(biāo)準(zhǔn)化處理的方法具體為：將所述監(jiān)控圖像的大小均標(biāo)準(zhǔn)化為512×512像素；

圖像去噪處理的方法具體為：采用不同大小的圖像塊對待去噪的監(jiān)控圖像中的每個像素點進(jìn)行非局部均值去噪方法進(jìn)行去噪估計，得到待去噪圖像每個像素點在至少兩種不同去噪模式下的去噪估計值，然后對該去噪估計值進(jìn)行再次估計，從而得到圖像每個像素點的最終去噪估計值，實現(xiàn)圖像去噪處理。

進(jìn)一步地，所述步驟S3具體為：