本發(fā)明涉及智能視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，更具體的說，涉及一種跟蹤控制方法及跟蹤控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)往往需要監(jiān)控人員長時間的人工觀測，然后由監(jiān)控人員根據(jù)自己的主觀意識對監(jiān)控視頻中的異常事件進(jìn)行干預(yù)。由于監(jiān)控人員不可能長時間處于高度集中的狀態(tài)，因此導(dǎo)致該種視頻監(jiān)控系統(tǒng)的使用范圍受到限制。

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的使用不斷增加，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)已無法滿足需求，在這種背景下，跟蹤控制系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。跟蹤控制系統(tǒng)一般采用球形攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控任務(wù)，具有監(jiān)控視野廣闊、多重聚焦等優(yōu)勢，與此同時，視頻監(jiān)控系統(tǒng)集成了很多人工智能算法，不僅可以實(shí)現(xiàn)公共場所智能化管理，而且還可以降低監(jiān)控人員的勞動強(qiáng)度，有效減少監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)營成本。

然而，現(xiàn)有的跟蹤控制系統(tǒng)對跟蹤目標(biāo)的大尺度變化(如跟蹤目標(biāo)為某一車輛，那么車輛在駛向和駛離球形攝像機(jī)的過程中，車輛于球形攝像機(jī)之間的距離會發(fā)生大尺度變化)以及背景雜波的魯棒性不強(qiáng)，導(dǎo)致對球形攝像機(jī)的控制精度不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明公開一種跟蹤控制方法及跟蹤控制系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，增強(qiáng)對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能，保證待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間。

一種跟蹤控制方法，包括：

獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息；

從球形攝像機(jī)采集的當(dāng)前視頻幀圖像中，篩選出與所述特征信息的匹配度最高的目標(biāo)，并將所述匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)；

記錄所述待跟蹤目標(biāo)的位置信息和區(qū)域大小信息；

根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

根據(jù)所述區(qū)域大小信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在所述當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將所述面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到所述待跟蹤目標(biāo)在所述當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，其中，所述預(yù)設(shè)比例參數(shù)為所述待跟蹤目標(biāo)的預(yù)設(shè)固定面積在視頻幀圖像中所占的面積比例；

對所述位置偏差和所述比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到控制所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)，所述最優(yōu)速度參數(shù)用于保證所述待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于所述球形攝像機(jī)的視野中間，包括：最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度和最優(yōu)聚焦；

將所述最優(yōu)速度參數(shù)除以跟蹤時間間隔，得到所述球形攝像機(jī)的速度數(shù)值；

從預(yù)存儲的速度量化查找表中，查找所述速度數(shù)值相對應(yīng)的所述球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，所述速度等級參數(shù)包括：水平轉(zhuǎn)動速度等級、垂直轉(zhuǎn)動速度等級以及鏡頭變倍速度等級；

利用所述水平轉(zhuǎn)動速度等級和所述垂直轉(zhuǎn)動速度等級控制所述球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度，并利用所述鏡頭變倍速度等級控制所述球形攝像機(jī)的聚焦，實(shí)現(xiàn)對所述待跟蹤目標(biāo)的跟蹤。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差具體包括：

利用公式(1)，根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，公式具體如下：

式中，(x1(t),y1(t))為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置在所述當(dāng)前視頻幀圖像中的坐標(biāo)，(x0,y0)為所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置坐標(biāo)，e(t)為所述位置偏差，t為對所述待跟蹤目標(biāo)的采集時刻。

優(yōu)選的，所述對所述位置偏差和所述比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到控制所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)具體包括：

根據(jù)公式(2)，對所述位置偏差采用pid算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度u(t)，公式(2)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e(t)為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

根據(jù)公式(3)，對比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)聚焦u′(t)，公式(3)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e′(t)為所述比例變化率。

優(yōu)選的，所述獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息的過程包括：

判斷所述球形攝像機(jī)是否預(yù)先設(shè)置有跟蹤任務(wù)；

若所述球形攝像機(jī)預(yù)先設(shè)置有跟蹤任務(wù)，則從所述跟蹤任務(wù)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息；

若所述球形攝像機(jī)預(yù)先沒有設(shè)置有跟蹤任務(wù)，則從所述球形攝像機(jī)采集的視頻流信息中，獲取視頻幀圖像；

從所述視頻幀圖像中確定跟蹤目標(biāo)；

利用跟蹤算法，從確定的跟蹤目標(biāo)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息。

優(yōu)選的，所述特征信息包括角點(diǎn)信息。

一種跟蹤控制系統(tǒng)，包括：

獲取單元，用于獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息；

篩選單元，用于從球形攝像機(jī)采集的當(dāng)前視頻幀圖像中，篩選出與所述特征信息的匹配度最高的目標(biāo)，并將所述匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)；

記錄單元，用于記錄所述待跟蹤目標(biāo)的位置信息和區(qū)域大小信息；

第一計(jì)算單元，用于根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

第二計(jì)算單元，用于根據(jù)所述區(qū)域大小信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在所述當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將所述面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到所述待跟蹤目標(biāo)在所述當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，其中，所述預(yù)設(shè)比例參數(shù)為所述待跟蹤目標(biāo)的預(yù)設(shè)固定面積在視頻幀圖像中所占的面積比例；

第三計(jì)算單元，用于對所述位置偏差和所述比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到控制所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)，所述最優(yōu)速度參數(shù)用于保證所述待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于所述球形攝像機(jī)的視野中間，包括：最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度和最優(yōu)聚焦；

獲取單元，用于將所述最優(yōu)速度參數(shù)除以跟蹤時間間隔，得到所述球形攝像機(jī)的速度數(shù)值；

查找單元，用于從預(yù)存儲的速度量化查找表中，查找所述速度數(shù)值相對應(yīng)的所述球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，所述速度等級參數(shù)包括：水平轉(zhuǎn)動速度等級、垂直轉(zhuǎn)動速度等級以及鏡頭變倍速度等級；

控制單元，用于利用所述水平轉(zhuǎn)動速度等級和所述垂直轉(zhuǎn)動速度等級控制所述球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度，并利用所述鏡頭變倍速度等級控制所述球形攝像機(jī)的聚焦，實(shí)現(xiàn)對所述待跟蹤目標(biāo)的跟蹤。

優(yōu)選的，所述第一計(jì)算單元具體包括：

利用公式(1)，根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，公式具體如下：

式中，(x1(t),y1(t))為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置在所述當(dāng)前視頻幀圖像中的坐標(biāo)，(x0,y0)為所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置坐標(biāo)，e(t)為所述位置偏差，t為對所述待跟蹤目標(biāo)的采集時刻。

優(yōu)選的，所述第三計(jì)算單元包括：

第一計(jì)算子單元，用于根據(jù)公式(2)，對所述位置偏差采用pid算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度u(t)，公式(2)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e(t)為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

第二計(jì)算子單元，用于根據(jù)公式(3)，對比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)聚焦u′(t)，公式(3)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e′(t)為所述比例變化率。

優(yōu)選的，所述獲取單元包括：

判斷子單元，用于判斷所述球形攝像機(jī)是否預(yù)先設(shè)置有跟蹤任務(wù)；

第一獲取子單元，用于在所述判斷子單元判斷為是的情況下，從所述跟蹤任務(wù)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息；

第二獲取子單元，用于在所述判斷子單元判斷為否的情況下，從所述球形攝像機(jī)采集的視頻流信息中，獲取視頻幀圖像；

確定子單元，用于從所述視頻幀圖像中確定跟蹤目標(biāo)；

第三獲取子單元，用于利用跟蹤算法，從確定的跟蹤目標(biāo)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息。

優(yōu)選的，所述特征信息包括角點(diǎn)信息。

從上述的技術(shù)方案可知，本發(fā)明公開了一種跟蹤控制方法及跟蹤控制系統(tǒng)，將當(dāng)前視頻幀圖像中與跟蹤目標(biāo)的特征信息匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)，實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將該面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，通過對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，得到控制球形攝像機(jī)以保證待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間的最優(yōu)速度參數(shù)，根據(jù)最優(yōu)速度參數(shù)確定球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，從而得到用于控制球形攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)角度的水平轉(zhuǎn)動速度等級和垂直轉(zhuǎn)動速度等級，以及控制球形攝像機(jī)聚焦的鏡頭變倍速度等級。本發(fā)明通過實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，并對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，從而保證了待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間，增強(qiáng)了對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)公開的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例公開的一種跟蹤控制方法的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例公開的一種獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息的方法流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例公開的一種跟蹤控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例公開的一種獲取單元的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種跟蹤控制方法及跟蹤控制系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，增強(qiáng)對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能，保證待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間。

參見圖1，本發(fā)明實(shí)施例公開的一種跟蹤控制方法的方法流程圖，該方法包括步驟：

步驟s101、獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息；

需要說明的是，本發(fā)明中的跟蹤目標(biāo)主要針對的是高速目標(biāo)，如高速上行駛的車輛，當(dāng)然，也適用于低速目標(biāo)，如行人。

跟蹤目標(biāo)的特征信息指的是跟蹤目標(biāo)的角點(diǎn)信息。

步驟s102、從球形攝像機(jī)采集的當(dāng)前視頻幀圖像中，篩選出與所述特征信息的匹配度最高的目標(biāo)，并將所述匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)；

具體的，本發(fā)明利用球形攝像機(jī)采集視頻幀圖像。球形攝像機(jī)可以進(jìn)行旋轉(zhuǎn)(包括水平旋轉(zhuǎn)和垂直旋轉(zhuǎn))和聚焦控制，由于球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)和聚焦控制分為多個速度檔位，因此，可以根據(jù)不同情況選用不同的速度檔位，實(shí)現(xiàn)對跟蹤目標(biāo)的實(shí)時跟蹤。

從當(dāng)前視頻幀圖像中，篩選與特征信息的匹配度最高的目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)方案為：可以從當(dāng)前視頻幀圖像中，初步篩選出多個與特征信息匹配度高于預(yù)設(shè)值(如40％)的目標(biāo)，然后將篩選出的多個目標(biāo)中，將與特征信息匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)。

步驟s103、記錄所述待跟蹤目標(biāo)的位置信息和區(qū)域大小信息；

具體的，因?yàn)榇櫮繕?biāo)在不同時刻的視頻幀圖像中大小不一，因此，為方便確定待跟蹤目標(biāo)的位置信息，可以將待跟蹤目標(biāo)的中心位置在視頻幀圖像中的坐標(biāo)位置，作為待跟蹤目標(biāo)的位置信息。

待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域大小信息指的是：待跟蹤目標(biāo)在視頻幀圖像中的區(qū)域面積。

步驟s104、根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

可以理解的是，同一球形攝像機(jī)采集的各個時刻的視頻幀圖像大小相同，因此，待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，也即待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于視頻幀圖像的中心位置的位置偏差。

步驟s105、根據(jù)所述區(qū)域大小信息，得到所述待跟蹤目標(biāo)在所述當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率；

具體的，根據(jù)所述區(qū)域大小信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在所述當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將所述面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到所述待跟蹤目標(biāo)在所述當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率。

其中，預(yù)設(shè)比例參數(shù)為：待跟蹤目標(biāo)的預(yù)設(shè)固定面積在視頻幀圖像中所占的面積比例。

本發(fā)明的發(fā)明人經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間時，比如，待跟蹤目標(biāo)始終占視頻幀圖像的三分之一，有利于對待跟蹤目標(biāo)的實(shí)時跟蹤。本步驟中，將跟蹤目標(biāo)在視頻幀圖像中所占的固定比例，定義為預(yù)設(shè)比例參數(shù)，在獲取到待跟蹤目標(biāo)的實(shí)際區(qū)域面積后，將該實(shí)際區(qū)域面積除以當(dāng)前視頻幀圖像的總面積，可得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占的面積比例，通過將該面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，即可得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，從而為后續(xù)對待跟蹤目標(biāo)進(jìn)行控制提供依據(jù)。

其中，步驟s104和步驟s105在實(shí)際執(zhí)行過程中的執(zhí)行順序，包括但不局限于圖1所示的實(shí)施例，也可以先執(zhí)行步驟s105，后執(zhí)行步驟s104，或是兩個步驟同時執(zhí)行。

步驟s106、對所述位置偏差和所述比例變化量采用pid控制算法，計(jì)算得到控制所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)；

其中，所述最優(yōu)速度參數(shù)用于保證所述待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于所述球形攝像機(jī)的視野中間，最優(yōu)速度參數(shù)包括：最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度和最優(yōu)聚焦。

pid控制是根據(jù)跟蹤目標(biāo)的相對位置誤差，利用比例、積分和微分原理，計(jì)算出控制量，實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的最優(yōu)控制。pid的控制標(biāo)準(zhǔn)公式如下所示：

其中，kp是比例放大系數(shù)，ti是積分系數(shù)，td是微分系數(shù)，e(t)和e(τ)表示控制模塊的輸入，u(t)表示控制模塊的輸出。

步驟s107、將所述最優(yōu)速度參數(shù)除以跟蹤時間間隔，得到所述球形攝像機(jī)的速度數(shù)值；

具體的，假設(shè)每一次跟蹤時間間隔為△t，則將最優(yōu)速度參數(shù)除以跟蹤時間間隔△t，可以得到球形攝像機(jī)的一個具體速度數(shù)值。

步驟s108、從預(yù)存儲的速度量化查找表中，查找所述速度數(shù)值相對應(yīng)的所述球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，所述速度等級參數(shù)包括：水平轉(zhuǎn)動速度等級、垂直轉(zhuǎn)動速度等級以及鏡頭變倍速度等級；

具體的，球形攝像機(jī)的速度等級一般可細(xì)分為0-255，本實(shí)施例中，球形攝像機(jī)包含的速度等級具體依據(jù)該球形攝像機(jī)的型號而定。

通過對球形攝像機(jī)的運(yùn)動速度性能做大量實(shí)驗(yàn)，可以得到包含該球形攝像機(jī)各速度等級參數(shù)的速度量化查找表，這樣，通過將計(jì)算得到的速度數(shù)值與各速度等級參數(shù)進(jìn)行匹配，即可查找到該速度數(shù)值相對應(yīng)的速度等級參數(shù)。

步驟s109、利用所述水平轉(zhuǎn)動速度等級和所述垂直轉(zhuǎn)動速度等級控制所述球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度，并利用所述鏡頭變倍速度等級控制所述球形攝像機(jī)的聚焦，實(shí)現(xiàn)對所述待跟蹤目標(biāo)的跟蹤。

綜上可知，本發(fā)明公開的跟蹤控制方法，將當(dāng)前視頻幀圖像中與跟蹤目標(biāo)的特征信息匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)，實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將該面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，通過對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，得到控制球形攝像機(jī)以保證待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間的最優(yōu)速度參數(shù)，根據(jù)最優(yōu)速度參數(shù)確定球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，從而得到用于控制球形攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)角度的水平轉(zhuǎn)動速度等級和垂直轉(zhuǎn)動速度等級，以及控制球形攝像機(jī)聚焦的鏡頭變倍速度等級。本發(fā)明通過實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，并對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，從而保證了待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間，增強(qiáng)了對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能。

需要說明的是，上述實(shí)施例中，跟蹤目標(biāo)的特征信息可以根據(jù)監(jiān)控人員認(rèn)為框定的目標(biāo)確定，也可以根據(jù)預(yù)先設(shè)定的跟蹤任務(wù)確定。

如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例公開的一種獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息的方法流程圖，該方法包括步驟：

步驟s201、判斷球形攝像機(jī)是否預(yù)先設(shè)置有跟蹤任務(wù)，如果是，則執(zhí)行步驟s202，否則，執(zhí)行步驟s203；

步驟s202、從所述跟蹤任務(wù)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息；

本實(shí)施例中，跟蹤目標(biāo)的特征信息指的是跟蹤目標(biāo)的角點(diǎn)信息。

步驟s203、從球形攝像機(jī)采集的視頻流信息中，獲取視頻幀圖像；

步驟s204、從所述視頻幀圖像中確定跟蹤目標(biāo)；

具體的，可以由監(jiān)控人員從視頻幀圖像中人為框定跟蹤目標(biāo)，或是采用傳統(tǒng)的背景建模方法或者構(gòu)造對應(yīng)的目標(biāo)檢測器，從視頻幀圖像中檢測出符合要求(也即感興趣的)的跟蹤目標(biāo)。

步驟s205、利用跟蹤算法，從確定的跟蹤目標(biāo)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息。

具體的，將確定跟蹤目標(biāo)的視頻幀作為初始幀，將當(dāng)前采用跟蹤算法的視頻幀作為當(dāng)前幀，將位于當(dāng)前幀前面的一幀作為前一幀；

對當(dāng)前視頻幀進(jìn)行特征檢測，提取當(dāng)前幀的角點(diǎn)特征，將當(dāng)前幀的角點(diǎn)特征和初始幀的角點(diǎn)特征進(jìn)行一一配對，并保存配對結(jié)果；采用光流算法跟蹤前一幀的特征點(diǎn)，并獲得前一幀的跟蹤結(jié)果；將配對結(jié)果和跟蹤結(jié)果進(jìn)行融合得到跟蹤目標(biāo)的特征信息。

需要說明的是，當(dāng)?shù)玫礁櫮繕?biāo)的特征信息后，通過對該特征信息按照預(yù)設(shè)算法即可得到當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)參數(shù)和尺度參數(shù)，最后采用投票方式選擇當(dāng)前幀的有效特征點(diǎn)，對該有效特征點(diǎn)采用聚類算法得到跟蹤目標(biāo)的在圖像中的具體坐標(biāo)。

其中，當(dāng)跟蹤目標(biāo)為車輛時，對車輛的特征的選取采用harris角點(diǎn)檢測，公式如下：

式中，e為角點(diǎn)響應(yīng)強(qiáng)度，i(x，y)為車牌圖像(x，y)像素點(diǎn)的像素灰度值，(u，v)為偏移向量。

上述實(shí)施例中，待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，可以采用傳統(tǒng)的歐氏距離度量公式。

因此，上述實(shí)施例中的步驟s104具體包括：

利用公式(1)，根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，公式具體如下：

式中，(x1(t),y1(t))為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置在所述當(dāng)前視頻幀圖像中的坐標(biāo)，(x0,y0)為所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置坐標(biāo)，e(t)為所述位置偏差，t為對所述待跟蹤目標(biāo)的采集時刻。

需要說明的是，上述實(shí)施例中，需要分別針對位置偏差和比例變化量采用pid算法，才能得到控制球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)。

因此，為進(jìn)一步優(yōu)化上述實(shí)施例，步驟s106具體包括：

根據(jù)公式(2)，對所述位置偏差采用pid算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度u(t)，公式(2)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e(t)為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

根據(jù)公式(3)，對比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)聚焦u′(t)，公式(3)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e′(t)為所述比例變化率。

本實(shí)施例中，最優(yōu)速度參數(shù)包括：最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度u(t)和最優(yōu)聚焦u′(t)。

綜上可知，本發(fā)明通過實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，并對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，從而保證了待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間，增強(qiáng)了對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能。

與上述方法實(shí)施例相對應(yīng)，本發(fā)明還公開了一種跟蹤控制系統(tǒng)。

參見圖3，本發(fā)明實(shí)施例公開的一種跟蹤控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，該跟蹤控制系統(tǒng)包括：

獲取單元301，用于獲取跟蹤目標(biāo)的特征信息；

需要說明的是，本發(fā)明中的跟蹤目標(biāo)主要針對的是高速目標(biāo)，如高速上行駛的車輛，當(dāng)然，也適用于低速目標(biāo)，如行人。

跟蹤目標(biāo)的特征信息指的是跟蹤目標(biāo)的角點(diǎn)信息。

篩選單元302，用于從球形攝像機(jī)采集的當(dāng)前視頻幀圖像中，篩選出與所述特征信息的匹配度最高的目標(biāo)，并將所述匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)；

從當(dāng)前視頻幀圖像中，篩選與特征信息的匹配度最高的目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)方案為：可以從當(dāng)前視頻幀圖像中，初步篩選出多個與特征信息匹配度高于預(yù)設(shè)值(如40％)的目標(biāo)，然后將篩選出的多個目標(biāo)中，將與特征信息匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)。

記錄單元303，用于記錄所述待跟蹤目標(biāo)的位置信息和區(qū)域大小信息；

待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域大小信息指的是：待跟蹤目標(biāo)在視頻幀圖像中的區(qū)域面積。

第一計(jì)算單元304，用于根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

第二計(jì)算單元305，用于根據(jù)所述區(qū)域大小信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在所述當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將所述面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到所述待跟蹤目標(biāo)在所述當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，其中，所述預(yù)設(shè)比例參數(shù)為所述待跟蹤目標(biāo)的預(yù)設(shè)固定面積在視頻幀圖像中所占的面積比例；

本發(fā)明的發(fā)明人經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間時，比如，待跟蹤目標(biāo)始終占視頻幀圖像的三分之一，有利于對待跟蹤目標(biāo)的實(shí)時跟蹤。本步驟中，將跟蹤目標(biāo)在視頻幀圖像中所占的固定比例，定義為預(yù)設(shè)比例參數(shù)，在獲取到待跟蹤目標(biāo)的實(shí)際區(qū)域面積后，將該實(shí)際區(qū)域面積除以當(dāng)前視頻幀圖像的總面積，可得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占的面積比例，通過將該面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，即可得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，從而為后續(xù)對待跟蹤目標(biāo)進(jìn)行控制提供依據(jù)。

第三計(jì)算單元306，用于對所述位置偏差和所述比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到控制所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)，所述最優(yōu)速度參數(shù)用于保證所述待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于所述球形攝像機(jī)的視野中間，包括：最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度和最優(yōu)聚焦；

獲取單元307，用于將所述最優(yōu)速度參數(shù)除以跟蹤時間間隔，得到所述球形攝像機(jī)的速度數(shù)值；

查找單元308，用于從預(yù)存儲的速度量化查找表中，查找所述速度數(shù)值相對應(yīng)的所述球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，所述速度等級參數(shù)包括：水平轉(zhuǎn)動速度等級、垂直轉(zhuǎn)動速度等級以及鏡頭變倍速度等級；

具體的，球形攝像機(jī)的速度等級一般可細(xì)分為0-255，本實(shí)施例中，球形攝像機(jī)包含的速度等級具體依據(jù)該球形攝像機(jī)的型號而定。

通過對球形攝像機(jī)的運(yùn)動速度性能做大量實(shí)驗(yàn)，可以得到包含該球形攝像機(jī)各速度等級參數(shù)的速度量化查找表，這樣，通過將計(jì)算得到的速度數(shù)值與各速度等級參數(shù)進(jìn)行匹配，即可查找到該速度數(shù)值相對應(yīng)的速度等級參數(shù)。

控制單元309，用于利用所述水平轉(zhuǎn)動速度等級和所述垂直轉(zhuǎn)動速度等級控制所述球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度，并利用所述鏡頭變倍速度等級控制所述球形攝像機(jī)的聚焦，實(shí)現(xiàn)對所述待跟蹤目標(biāo)的跟蹤。

綜上可知，本發(fā)明公開的跟蹤控制系統(tǒng)，將當(dāng)前視頻幀圖像中與跟蹤目標(biāo)的特征信息匹配度最高的目標(biāo)作為待跟蹤目標(biāo)，實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像中所占的面積比例，并將該面積比例除以預(yù)設(shè)比例參數(shù)，得到待跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，通過對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，得到控制球形攝像機(jī)以保證待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間的最優(yōu)速度參數(shù)，根據(jù)最優(yōu)速度參數(shù)確定球形攝像機(jī)的速度等級參數(shù)，從而得到用于控制球形攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)角度的水平轉(zhuǎn)動速度等級和垂直轉(zhuǎn)動速度等級，以及控制球形攝像機(jī)聚焦的鏡頭變倍速度等級。本發(fā)明通過實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，并對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，從而保證了待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間，增強(qiáng)了對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能。

需要說明的是，上述實(shí)施例中，跟蹤目標(biāo)的特征信息可以根據(jù)監(jiān)控人員認(rèn)為框定的目標(biāo)確定，也可以根據(jù)預(yù)先設(shè)定的跟蹤任務(wù)確定。

參見圖4，本發(fā)明實(shí)施例公開的一種獲取單元的結(jié)構(gòu)示意圖，獲取單元包括：

判斷子單元401，用于判斷所述球形攝像機(jī)是否預(yù)先設(shè)置有跟蹤任務(wù)；

第一獲取子單元402，用于在所述判斷子單元401判斷為是的情況下，從所述跟蹤任務(wù)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息；

第二獲取子單元403，用于在所述判斷子單元402判斷為否的情況下，從所述球形攝像機(jī)采集的視頻流信息中，獲取視頻幀圖像；

確定子單元404，用于從所述視頻幀圖像中確定跟蹤目標(biāo)；

具體的，可以由監(jiān)控人員從視頻幀圖像中人為框定跟蹤目標(biāo)，或是采用傳統(tǒng)的背景建模方法或者構(gòu)造對應(yīng)的目標(biāo)檢測器，從視頻幀圖像中檢測出符合要求(也即感興趣的)的跟蹤目標(biāo)。

第三獲取子單元405，用于利用跟蹤算法，從確定的跟蹤目標(biāo)中獲取所述跟蹤目標(biāo)的特征信息。

上述實(shí)施例中，待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，可以采用傳統(tǒng)的歐氏距離度量公式。

因此，上述實(shí)施例中的第一計(jì)算單元304具體包括：

利用公式(1)，根據(jù)所述位置信息，計(jì)算所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，公式具體如下：

式中，(x1(t),y1(t))為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置在所述當(dāng)前視頻幀圖像中的坐標(biāo)，(x0,y0)為所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置坐標(biāo)，e(t)為所述位置偏差，t為對所述待跟蹤目標(biāo)的采集時刻。

需要說明的是，上述實(shí)施例中，需要分別針對位置偏差和比例變化量采用pid算法，才能得到控制球形攝像機(jī)的最優(yōu)速度參數(shù)。

因此，為進(jìn)一步優(yōu)化上述實(shí)施例，

第三計(jì)算單元306包括：

第一計(jì)算子單元，用于根據(jù)公式(2)，對所述位置偏差采用pid算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度u(t)，公式(2)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e(t)為所述待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于所述當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差；

第二計(jì)算子單元，用于根據(jù)公式(3)，對比例變化率采用pid控制算法，計(jì)算得到所述球形攝像機(jī)的最優(yōu)聚焦u′(t)，公式(3)具體如下：

式中，kp為比例放大系數(shù)，ti為積分系數(shù)，td為微分系數(shù)，t為攝像時間，e′(t)為所述比例變化率。

綜上可知，本發(fā)明通過實(shí)時計(jì)算待跟蹤目標(biāo)的中心位置相對于當(dāng)前視頻幀圖像的中心位置的位置偏差，以及待跟蹤目標(biāo)的區(qū)域面積在當(dāng)前視頻幀圖像所占面積的比例變化率，并對位置偏差和比例變化率采用pid控制算法，實(shí)現(xiàn)對球形攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度和聚焦的精確控制，從而保證了待跟蹤目標(biāo)始終以固定大小處于球形攝像機(jī)的視野中間，增強(qiáng)了對待跟蹤目標(biāo)的跟蹤性能。

需要說明的是，系統(tǒng)實(shí)施例中，各組成部分的具體工作原理，請參見方法實(shí)施例對應(yīng)部分，此處不再贅述。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實(shí)體或者操作與另一個實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本說明書中各個實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。

對所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對這些實(shí)施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。