[发明专利]基于视频拼接的跨区域运动目标检测方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于视频拼接的跨区域运动目标检测方法和装置，所述方法包括：同时读取多路实时视频流作为视频流的输入；将所述多路实时视频流进行拼接，得到拼接视频流并存入拼接视频流数据区；同时从拼接视频流数据区读取该数据的拼接视频流，进行运动目标检测。本发明利用多线程机制对拼接视频流进行处理，提高了运动目标检测效率。

技术领域

本发明涉及监控视频处理领域，尤其涉及一种基于视频拼接的跨区域运动目标检测方法和装置。

背景技术

在智慧城市以及人工智能日益发展的过程中，基于监控视频的智能分析在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色。而运动目标检测是监控视频智能分析的基础，视频智能分析中的许多功能都是依赖于运动目标检测的结果，例如，人群密度统计、智能避障、目标检索、逆行、闯入闯出、徘徊等，所以基于监控视频的运动目标检测有着较强的研究价值。但是目前监控领域的运动目标检测都是基于单监控区域(即单摄像头监控的区域)来实现，从而对视频的智能分析的视野也局限于单监控区域，无法扩大运动目标检测的视野。

随着计算机视觉技术的不断发展，目前的视频拼接技术以及其应用已经很成熟，图像拼接就是把多幅具有一定的重叠区域的单张图片合成为一个大场景的图片，从而扩大了单张图片的场景视野和内容。而在视频监控领域，为了迅速对视频中的内容进行识别和分析，对于不同的视频流的拼接效率具有很高的要求。

同时，在计算机视觉技术的应用不断拓展的过程中，对于运动目标检测的结果也有着高准确率、高时间效率的要求。而基于传统的机器学习的运动目标检测算法无法满足检测的需求。

因此，如何提高跨视频区域的运动目标识别效率，是本领域技术人员目前迫切解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于视频拼接的跨域区运动目标检测方法，能利用视频拼接技术实现基于多监控区域的视频拼接从而扩大监控视野，在此基础上应用深度学习技术实现运动目标检测，达到运动目标检测的高准确率、高时间效率的要求，消除单监控区域目标检测的局限性，扩大了运动目标检测的区域视野，从而实现了跨区域运动目标检测。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于视频拼接的跨区域运动目标检测方法，包括以下步骤：

同时读取多路实时视频流作为视频流的输入；

将所述的多路实时视频流进行拼接，得到拼接视频流并存入拼接视频流数据区；同时从拼接视频流数据区读取该数据的拼接视频流，进行运动目标检测。

进一步地，所述方法进行运动目标检测后还包括：将检测到的运动目标在视频流中实时标出并显示。

进一步地，将多路实时视频流进行拼接包括：

对读入的多路视频流进行配准，计算配准参数并保存；

对于后续读入的多路视频流，读取配准参数，基于所述配准参数进行融合。

进一步地，所述对读入的多路视频流进行配准包括：

(1)对读入的多路视频流进行特征提取；

(2)对提取的特征进行匹配；

(3)根据特征的匹配结果，计算相机参数和单应性矩阵；

(4)根据单应性矩阵将不同视频流的图像坐标系映射到同一个第三方的球形坐标系；

(5)根据不同视频流单应性变换映射到同一个坐标系中，计算不同视频流之间的重叠区域；

(6)采用最大流最小割算法在重叠区域动态寻找不同视频流之间的拼接缝，计算后续配准参数并保存。

进一步地，对后续读入的多路视频流融合包括：