[发明专利]一种基于摄像机网络的室内单目标定位方法在审
申请号: | 201510107438.4 | 申请日: | 2015-03-11 |
公开(公告)号: | CN104700408A | 公开(公告)日: | 2015-06-10 |
发明(设计)人: | 李毅;吴振锋;刘兴川;姜晓涛;贲伟;冯程 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/20;H04N7/18 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人: | 胡建华 |
地址: | 210007 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 摄像机 网络 室内 目标 定位 方法 | ||
技术领域
本发明涉及的是一种室内定位技术领域的方法,特别是一种基于摄像机网络的室内单目标定位方法。
背景技术
室内定位是指定在建筑物和封闭的环境内定位和跟踪目标的技术,其在室内导航、安全监控、基于位置的服务、医疗监护等领域具有重要应用。近年来,随着移动互联网迅速发展,数据和多媒体业务快速增加,人们对于室内定位的需求日益增加。实现低成本且高精度的室内定位,具有非常重要的现实意义。
根据使用的无线通信技术不同,目前室内定位技术主要包括超声波、红外线、超宽带、射频识别等四类。超声波定位技术可以实现全方位定位,但超声波容易受到空气密度、温度等因素影响,产生较大的误差;红外线技术具有相对较高的室内定位精度,但红外线只适合短距离传播,且容易被荧光灯或房间内的灯光干扰,在精确定位上有局限性;超宽带技术具有对信道衰落不敏感、安全性高、测距精度高等优点,但实现超宽带通信需要特制的射频器件,成本昂贵;射频识别技术的优点是标签的体积小、成本低,但该技术的定位精度不高,不适用于需要精确位置信息的应用场景。实现成本低、可靠性高的室内定位成为需要迫切解决的问题。
随着摄像机硬件技术和计算机视觉技术的发展,基于摄像机的室内定位技术研究取得进展。相对于无线通信技术方法,基于摄像机的目标定位方法具备立体图像信息量大、判断精度较高、成本较低等特点。目前基于摄像机的室内目标定位方法主要包括基于单摄像机的目标定位和基于多摄像机的目标定位两类。
(1)基于单摄像机的目标定位通过目标检测识别的方法寻找目标在图像平面中的位置和尺寸大小,目标位置可以用目标的中心位置表示。Hakan和Kemal借助目标的高度信息,基于单目视觉成像模型,利用单摄像机实现对目标的定位(文献1.HakanOztarak,Kemal Akkaya,Adnan Yazici.Lightweight object localization with a single camera in wireless multimedia sensor networks.IEEE Global Telecommunications Conference.Honolulu,Hl,USA,2009:649-654.)。该类方法定位精度低,难以准确获取目标的实际物理位置,且无法实现目标位置的连续定位,无法满足实际应用需求。
(2)基于多摄像机的目标定位方法根据目标与摄像机之间的角度关系、摄像机之间的标定关系和相对位置,通过融合多个摄像机之间的定位结果得到目标在公共平面的位置信息。Sharif和Jeoti提出利用3个以上的节点通过成像模型对目标进行测距,然后通过三边或多变进行定位(文献2.Sharif S A M,Jeoti V.Video wireless sensor network:co-operative vision based localization method.Proceedings of the Second Asia International Conference on Modeling&Simulation.Lumpur,Malaysia,2008:570-573)得到目标位置。Liu和Ma利用多个节点之间的互信息对目标实现定位(文献3.Liu Liang,Ma Huadong,Zhang Xi.Collaborative target localization in camera sensor networks.IEEE Wireless Communications and Networking Conference.Las Vegas,USA,2008:2403-2407)。但该类方法需要准确的摄像机标定,常由于标定误差导致几何计算无解,系统稳定性差。
发明内容
发明目的:本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种基于摄像机网络的室内单目标定位方法,从而实现单目标室内连续稳定跟踪。
为了解决上述技术问题,本发明公开了基于摄像机网络的室内单目标定位方法,包括以下步骤:
步骤1,摄像机映射关系建模:采用基于特征点识别的摄像机映射关系建模方法,建立摄像机网络中C个摄像机的映射关系模型,C取值为自然数;
步骤2,视频采集:采集摄像机网络中C个摄像机的视频Vc,c=1,2,...,C;
步骤3,目标发现:采用基于图像块相关性的目标检测方法,对采集得到的C个视频进行目标检测,如果有目标则执行步骤4,否则返回步骤2;
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