[发明专利]一种监控场景中摄像机网络拓扑关系估算方法及系统

权利要求书

1.一种监控网络中摄像机网络拓扑关系估算方法，其特征在于，所述方法包括：

将监控网络中每台摄像机拍摄到的视频流中的监控场景分解为网格；

针对每个监控场景，获取所述监控场景中各网格的光流的颜色直方图信息；

针对每个监控场景，根据所述监控场景中各网格的光流的颜色直方图信息对所述监控场景中的网格进行聚类，得到所述监控场景的语义区域分割结果；

根据每个监控场景的语义区域分割结果确定监控网络中各台摄像机之间的网络拓扑关系；

所述获取所述监控场景中各网格的光流的颜色直方图信息具体为：

定义摄像机拍摄到的视频流为I_n(X)，其中X为所述视频流的监控场景中的网格的坐标，X＝(x；y)^T，所述x为所述网格的横坐标，所述y为所述网格的纵坐标，所述T表示矩阵的转置，所述n为所述视频流包含的视频帧的编号；

定义

其中，W表示可变性模板，p＝(p1，p2，p3，p4，p5，p6)^T,所述p1、p2、p3、p4为0，所述p5、p6为网格的光流信息；

定义

其中，Δp表示两次迭代的p之差，T(x)表示视频流第一帧分解的网格；

按照(3)、(4)、(5)进行迭代，直到满足Δp小于预设阈值ε；

$\▿I=W(\mathrm{\Δ}x;p)=\left(\begin{array}{c}Ix+p5\\ Iy+p6\end{array}\right);---\left(3\right)$

其中，所述Ix表示网格在x轴方向上的梯度图，所述Iy表示网格在y轴方向上的梯度图，所述表示网格在经过可变性模板W(X；p)变换后的梯度图；

$H=\underset{x}{\Σ}{\[\▿I\]}^T\[\▿I\];---\left(4\right)$

$\mathrm{\Δ}p=H^{-1}*\underset{x}{\Σ}{\[\▿I\]}^T\[T\left(x\right)-I\left(W\right(x;p\left)\right)\];---\left(5\right)$

计算出满足Δp小于预设阈值ε时的p5、p6；

从网格的光流信息的RGB三个分量获取光流得到网格的颜色光流信息；

根据所述网格的颜色光流信息，计算光流在8个方向的直方图信息，所述光流在8个方向的直方图信息是网格的光流的颜色直方图特征，所述网格的光流的颜色直方图特征包括水平方向上的光流u’_b和垂直方向上的光流v’_b。