[发明专利]地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法及系统

权利要求书

1.地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、获取接入监控探头的视频序列图像信息，并在视频图像和三维地理场景模型采集同名点对，获取同名点的图像坐标和地理坐标；

(2)、基于同名点对坐标数据，建立视频图像与地理空间的映射关系；

(3)、生成相机-场景空间映射模型，定位相机视域；

(4)、基于视频图像与地理空间的相互映射关系，实现视频目标的地理空间定位；

(5)、基于相机位置、视线方向、视频目标位置，实现视频目标子图在虚拟地理场景模型中的可视化表达；

(6)、重复步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)，对实时视频流的每一帧图像循环处理，得到每一帧视频图像中的视频目标位置与子图，与三维场景模型进行融合表达。

2.根据权利要求1所述的地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中的视频图像为截取监控视频的第一帧图像。

3.根据权利要求1所述的地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中的三维地理场景模型指根据真实地理场景量测信息构建的三维场景模型，所述视频图像和虚拟地理场景上采集同名点对的数量不少于3对，且不能全部共线。

4.根据权利要求1所述的地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法，其特征在于，所述的步骤(2)的建立视频图像与地理空间的映射关系，包括以下步骤：

(21)：记选取图像平面的某一点q坐标为q(x，y)，q在三维地理空间所对应的点Q坐标为Q(X，Y，Z)，将q和Q写为齐次坐标形式：

q＝[xy1]^T

Q＝[XYZ1]^T

(22)：将映射关系表达模型通过单应矩阵M、q与Q的关系的数学形式进行表达：

q＝MQ

(23)：把经过了放缩、平移、旋转三种变化的视频图像平面到三维地理空间对应的单映矩阵M进行分解，经简化矩阵M后的数学表达式为：

M＝s·W·R

s为缩放系数；W为相机平移变换矩阵；R为3×4维旋转变换矩阵；

对W，R进行分析：

R＝[r₁r₂r₃e]

式中，f_u、f_v分别表示透镜物理焦距长度与传感器在每个单元横轴、纵轴方向的尺寸乘积；u、v分别图像成像中心相对于主光轴在横轴、纵轴的偏移量；r₁、r₂、r₃分别表示坐标系在物理空间中X轴、Y轴、Z轴方向的旋转关系；e表示坐标系间的平移关系；

在使用单应矩阵法时，假设地理空间中相机视域平面为水平面，即假定该平面处Z＝0，由此可以将像空间到地理空间的映射关系视为一个平面到另一个平面的映射，为简化计算，将Q中的Z与R中表示绕Z轴旋转的r₃去除，将单应矩阵M简化为：

根据矩阵M的解，即可求出视频目标轨迹的地理空间坐标。