[发明专利]无人拍摄自动变焦方法及系统、无人摄像机及存储介质

权利要求书

1.一种无人拍摄自动变焦方法，其特征在于，包括如下步骤，

步骤S110、接收用户输入的变焦控制指令；

步骤S120、实时检测摄像机拍摄影像内的目标人像，获取所述目标人像的目标人像边界框；

步骤S130、基于深度卷积神经网络获取目标人像边界框的尺度；

步骤S140、计算目标人像边界框的尺度与变焦控制指令对应的预设命令尺度的尺度误差；

步骤S150、判断所述尺度误差是否处于预设误差范围内，若否，执行步骤S160；若是，执行步骤S170；

步骤S160、根据所述尺度误差控制摄像机的变焦马达转动，返回执行步骤S120；

步骤S170、控制摄像机的变焦马达停止转动，完成自动变焦；

其中，在步骤S130、基于深度卷积神经网络获取目标人像边界框的尺度的步骤前还包括：

步骤S210、构建由人物图像及每张人物图像对应的标记数据组成的人物图像数据集，其中，所述标记数据包括：人物图像中每个人物的人像边界框、人物躯干在人物图像中的像素面积及人物离镜头的距离；

步骤S220、利用所述人物图像数据集对深度卷积神经网络进行迭代训练，得到训练好的深度卷积神经网络。

2.根据权利要求1所述的无人拍摄自动变焦方法，其特征在于，所述根据所述尺度误差控制摄像机的变焦马达转动的方法为：

根据尺度误差e来计算变焦马达的运动速率v，

v＝K_p·f(e)，e＝s_ref-s_e

其中，定义变焦马达向长焦端移动的速率为正，向广角端移动的速率为负；尺度误差e＝预设命令尺度s_ref-目标人像边界框的尺度s_e；Kp为速率控制的增益系数；δ是误差截止值；f(e)为误差映射的函数，

根据所述运动速率v控制摄像机的变焦马达转动；

其中，预设误差范围为[-δ，+δ]。

3.根据权利要求1所述的无人拍摄自动变焦方法，其特征在于，所述步骤S130、基于深度卷积神经网络获取目标人像边界框的尺度的方法具体包括：

步骤S131、利用深度卷积神经网络对拍摄影像进行计算，得到与所述拍摄影像相同大小的尺度响应图；

步骤S132、获取所述目标人像边界框在所述尺度响应图对应位置的最高响应值，以所述最高响应值作为目标人像边界框的尺度。

4.根据权利要求3所述的无人拍摄自动变焦方法，其特征在于，所述步骤S220中用所述人物图像数据集对深度卷积神经网络进行迭代训练，得到训练好的深度卷积神经网络的方法包括：

步骤S221、通过公式计算得到人物图像中每个人物的人像边界框的相对尺度S；其中w为人物图像的像素宽度，h为人物图像的像素高度；As为人物绝对尺度的量，其中，d为人物离镜头的距离，a为人物躯干在人物图像中的像素面积；

步骤S222、使用深度卷积神经网络处理人物图像，得到一幅与人物图像相同大小的尺度响应图；

步骤S223、根据所述相对尺度S生成一幅与人物图像尺度一样的高斯响应图，其中高斯响应图的极值点位于人像边界框的中心，所述极值点的大小等于相对尺度S；

步骤S224、将步骤S223生成的高斯响应图与步骤S222获得的尺度响应图进行欧几里得距离损失计算，并将计算结果使用反向传播算法对深度卷积神经网络的参数进行调节；

步骤S225、对人物图像数据集中的每一张人物图像不断重复步骤S221-步骤S224，直到计算的欧几里得距离损失不再下降时，结束对深度卷积神经网络的训练，得到训练好的深度卷积神经网络。

5.根据权利要求1所述的无人拍摄自动变焦方法，其特征在于，所述接收用户输入的变焦控制指令包括：

接收用户通过移动终端APP输入的变焦控制指令；

或接收用户通过手势识别方式输入的变焦控制指令。