[发明专利]使用热图像坐标的安防摄像机追踪和监控系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于安防的摄像机追踪和监视系统及方法，并且更具体地，涉及一种借此能够获得具有用于识别的高分辨率图像的用于安防的摄像机追踪和监测系统及方法，在该图像中可在监视区域内精确识别人物并且可精确检测该人物身份。 

背景技术

在工业领域最近已经使用采用摄像机的各种类型的监视系统，并且这些摄像机监视系统已经有效地应用于安防和治理（crackdown）。 

虽然用于汽车治理的某些摄像机安装在路上以用来通过控制摄像机的位置（调整图像捕捉方向）来捕捉必要区域的图像，但是大多数通过捕捉当前特定位置的图像来对访客或入侵者进行监视的安防监视摄像机是在特定距离及视角范围内捕捉整个监视区域的图像的全区域监视摄像机。 

由于这些全区域监视摄像机作为固定摄像机监视预定宽度的区域，所以它们具有有限的分辨率。因此，在大多数情况下，仅利用全区域监视摄像机捕捉的图像并不能精确识别在监视区域内的人物面部。 

因此，最近已经开发出利用摄像机动态追踪人物的系统。然而，追踪技术水平仍然很低，因此很难在实际地点中应用追踪技术。由于有非常多的目标在屏幕上移动，因此不能够利用取决于根据相关技术的基于电荷耦合器件（CCD）的图像的追踪算法有效地追踪单个人物。 

因此，需要用于精确追踪单个人物并捕捉该人物的图像的技术。而且，当存在多个监视对象时，用于监视多个目标的技术发展是重要问题。 

下面是根据相关技术的代表性追踪方法和其技术问题： 

1）关于背景和对象分布的代表性方法（差分图像算法/背景模型） 

-差分图像算法 

这是一种通过比较延迟预定时间量的两幅图像来从背景中分离对象，由此能够有效检测在固定背景中移动的对象的方法。 

图1示出利用根据相关技术的差分图像算法得到的对象分布图像。 

-背景模型 

这是一种通过检查当前图像的每个先前帧从而将当前帧的图像添加到作为基底的背景图像的方法，并且该方法主要用于生成背景图像。 

·时间平均（Temporal mean）:其利用先前帧的像素值的平均值。 

·时间中值（Temporal median）:其利用在任意像素处的先前帧中示出的值。 

-技术问题 

当存在微小运动或没有运动时，不能检测对象（被认为是背景），以及当在对象之间的边界与背景相似时，发生错误的识别，以及当摄像机和背景同时移动或仅当背景移动时，背景和对象分布是不可能的。 

2）移动对象的检测和追踪（基于特征的方法/基于区域的方法） 

-基于特征的方法 

·利用光流的方法：其利用在短时间内获得的两个连续帧中仅有空间变化的特征并保存像素自身的光能。 

·利用直线的方法：其具有在一个图像中的直线数目少以及直线自身清楚的特征，并因此能够减小潜在匹配机会的数目。 

·利用拐角点的方法：其基于基于流的特征信息通过对移动对象的形状特征化（featuring）来追踪对象。 

-基于区域的方法：其使用在利用包括图像特征点的预定区域中的一块图像的图像和下一图像之间的相关性来追踪对象。 

-块匹配方法：利用像素的均方值之间的差以及在绝对值之间的差的和来获得相关性。 

图2示出利用根据相关技术的对象特征点提取的追踪方法。 

-技术问题 

用于特征或块匹配的算法操作是复杂的（实时处理延迟），并且需要将关于对象特征的数据库放在系统上以检测对象。 

3）基于立体的对象追踪（光学JTC追踪/BPEJTC追踪） 

这是一种用于通过获取关于在左/右立体输入图像和要追踪的对象之间距离的信息以及通过利用坐标控制两个摄像机来追踪对象的技术。 

-光学联合变换相关器（JTC）追踪系统：其通过将两个目标图像信号定位在光学JTC输入平面上，基于帧位置的变化的测量来追踪图像的移动轨迹。 

-二值相位提取JTC（BPEJTC）追踪系统：其使用具有在相似图像上具有优秀分辨能力的二值相位形状的光学JTC。 

图3示出根据相关技术的利用立体的追踪方法。 

-技术问题 

当存在大量背景噪音、或者左和右图像的背景彼此不同、或者由于摄像机运动导致发生背景变化时，不能进行追踪。