[发明专利]基于立体匹配的实时三维视频监控方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控方法，具体是一种基于立体匹配的实时三维视频监控方法。

背景技术

近年来，视频监控在日常生活和特殊场合都扮演越来越重要的工作。传统的视频监控目的在于检测视频中的二维物体，没有考虑物体间的空间关系或物体与特定区域的空间关系。这样在处理受保护区域(物体)与周围环境中运动物体的相对位置关系上有很大制约，面对遮挡问题也难以处理。此外，现有视频监控系统用视频中帧的差值或者I帧和P帧的差值来检测物体，视频监控的实时性较差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于立体匹配的实时三维视频监控方法。

本发明的具体技术方案为：

一种基于立体匹配的实时三维视频监控方法，其包括以下步骤：

S1、用场景图像中的若干点对两个摄像机自标定获得各自的投影模型；

S2、分别用所述两个摄像机获取静态场景图像构建各自的基础帧；

S3、通过将当前帧与基础帧比对，分别获取两个摄像机输出的两个当前帧中的监控对象；

S4、分别计算两个当前帧中的监控对象的中心点；

S5、分别将两个当前帧中的监控对象的中心点通过对应摄像机的投影模型反向投影获得两条三维直线；

S6、通过所述两条三维直线计算监控对象的三维位置；

重复步骤S3-S6，实现对场景的实时监控。

在上述的基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，为了克服诸如光照、白噪声等因素对物体检测的影响，快速找出当前帧中的监控对象，优选地，每个摄像机的基础帧包括若干帧静态场景图像，所述若干帧静态场景图像分别在不同的光照条件下拍摄；相应地，所述步骤S3包括：将当前帧分别与所述若干帧静态场景图像比对，从比对结果中选择最小残差的图像块，将其进行过滤，然后从中选出最大的图像块作为当前帧中的监控对象。

在上述的基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，优选地，所述步骤S4包括：对当前帧中的监控对象进行边缘检测，获得对象区域；计算所述对象区域内所有像素点的坐标的平均值，作为当前帧中监控对象中心点的坐标。

在上述的基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，优选地，该监控方法还包括定制场景中的三维报警范围，将计算到的监控对象的三维位置与该三维报警范围比较，落入其中时产生报警信号。

在上述的基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，为了解决遮挡时无法监控的问题，该监控方法进一步还包括运动轨迹预测步骤，该运动轨迹预测步骤包括：当出现遮挡情况时，根据已知点用简单运动模型来预测当前帧中监控对象的中心点。

在本发明的一些基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，所述两个摄像机到场景的距离不等。

在本发明的一些基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，所述两个摄像机的镜头至少在一些时间采集不到监控对象的相同特征点。

在本发明的一些基于立体匹配的实时三维视频监控方法中，所述两个摄像机到场景的距离不等，并且所述两个摄像机的镜头至少在一些时间采集不到监控对象的相同特征点。

本发明具有以下优点：

1.实时性好，对多个视角的视频综合处理能力达到每秒30帧，符合人眼观测的实时性要求。

2.可以应用于以下不利监控环境：a、两个摄像机到场景的距离不等，一个远一个近，对于较远的摄像机，图像上微小的像素误差会造成空间中较大的位置误差；b、所述两个摄像机的镜头至少在一些时间采集不到监控对象的相同特征点，例如两个摄像机镜头和物体几乎在同一直线，因为找不到相同的特征点，所以利用双目特征点空间匹配的方法行不通；c、仅仅知道摄像机的位置信息，对于摄像机焦距等内参数以及旋转角度等外参数都不知晓。

3.能够解决物体监控中的遮挡问题。

附图说明

图1为一实施例基于立体匹配的实时三维视频监控方法的流程图；

图2为空间点和面的映射关系。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。这些更详细的描述旨在帮助理解本发明，而不应被用于限制本发明。根据本发明公开的内容，本领域技术人员明白，可以不需要一些或者所有这些特定细节即可实施本发明。而在其它情况下，为了避免将发明创造淡化，未详细描述众所周知的操作过程。

如图1所示，本基于立体匹配的实时三维视频监控方法包括以下步骤：

步骤S1、用场景图像中的若干点对两个摄像机自标定获得各自的投影模型。