[发明专利]一种动态环境监控系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于智能监控及图像处理技术领域，涉及一种对动态环境进行实时高效监控技术，具体涉及一种动态环境监控系统及方法。

背景技术

随着图像处理、行为识别等信息处理技术的发展，基于视频监控的行为自动监控技术被应用到越来越多的领域。根据不同场合不同的应用需求，对监控系统的功能需求也有较大差别，比如对于交通违章行为的监控，就需要系统能够获得包括车辆车牌号在内的车辆身份的清晰照片。而在某些特定场合，对监控的需求可能仅仅需要判断目标对象的有/无状态即可。

比如，在车站、机场等场合，由于接送站的人流众多，形成了极大的车流量。如果前车不能及时离开，很容易导致道路拥堵。为了解决该场合的拥堵问题，通过对违停行为的执法管理是有效解决途径之一。

不同于普通的路边违章停车执法，该场合具有违停时间短、违章对象多等特点，如果采用针对普通违章停车的人工执法方式，难以完成上述执法需求。为了解决此类问题，现有技术提出了一种通过监控拍摄违章车辆并结合图像处理技术，完成对车辆身份信息的自动提取，实现违章证据的自动记录。该方案提高了执法效率。但是，由于需要获得车辆的身份信息(如车牌号)，对监测相机的要求较高，相应的相机的拍摄范围极其有限。为了完成对较大范围的监控，一方面可以驱动相机以扫描的方式对拟监控区域进行抓拍，另一方面可以设置多组相机进行全区域全时段实时监测。对于第一种方案，其弊端是存在扫描盲区(对特定区域而言，本次扫描周期结束至下一次扫描周期到来之间，该区域不被监控)，也就可能存在抓拍遗漏的问题。对于第二种方案，其弊端是设备安装成本高，系统信息处理量大；同时，由于很多场合安装位置有限，难以实现通过多摄像头达到无扫描盲区的效果。

相比于上述相机，另一种全景摄像机具备摄像角度广(覆盖区域宽)的特点，但是其弊端是能够呈现清晰图像的距离有限，应用于监控系统，难以获得车牌号等较小目标的清晰图像信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用于背景技术中所述的交通执法环境及其他类似监控环境的动态环境监控系统，以及应用所述监控系统解决背景技术问题的监控方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种动态环境监控系统，包括第一摄像组件、第二摄像组件和控制处理单元；所述第一摄像组件包括广角摄像单元，所述广角摄像单元可识别出静止背景中目标对象的有和无两种状态；所述控制处理单元包括预设参数，所述预设参数包括第一摄像组件与第二摄像组件的相对坐标，以及相对于背景的坐标；所述第二摄像组件包括第二摄像单元，所述第二摄像单元可获取所述目标对象的清晰的图像信息。

优选方案，所述控制处理单元包括第二摄像组件姿态控制程序，所述姿态控制程序通过分析获得所述第一摄像组件获取的图像信息中目标对象相对于背景的二维坐标，将所述二维坐标与所述预设参数作为条件计算获得目标对象相对于第二摄像组件的相对坐标，依据所述目标对象相对于第二摄像组件的相对坐标生成第二摄像组件的姿态控制信号，所述姿态控制信号可用于控制所述第二摄像组件进行姿态调整，使第二摄像组件能够获得目标对象的清晰的图像信息。

一种动态环境监控方法，包括以下步骤：

S1、所述第一摄像组件不间断获取监控区域全景图像信息；

S2、所述控制处理单元对所述第一摄像组件获取的全景图像信息进行实时分析并监测可能出现的目标对象；

S3、当出现目标对象时，所述控制处理单元计算获得所述目标对象的坐标，并转换为第二摄像组件方位控制信号；

S4、所述第二摄像组件方位控制信号驱动所述第二摄像组件进行方位调整，以使所述第二摄像组件具备获得所述目标对象的清晰的图像信息的方位条件。

根据权利要求3所述的一种动态环境监控方法，其特征在于，包括目标对象识别方法，所述目标对象识别方法包括以下步骤：

a1、生成静态背景模型；

a2、将实时采集的图像信息与所述静态背景模型实时比对，将相对于背景模型出现变化的色块通过筛选处理后确定为目标对象。

优选方案，所述对色块的筛选处理包括：色块出现路径的连续性判断。

优选方案，所述对色块的筛选处理包括：色块尺寸阈值比较。

优选方案，所述控制处理单元包括第一预警方法，所述第一预警方法包括以下步骤：

b1、设置预警的目标对象筛选参数；

b2、根据所述筛选参数对预警的目标对象进行筛选，并统计筛选后的目标对象即时密度；