[发明专利]广角或超广角全方位视觉监控方法和系统

摘要

广角或超广角全方位智能化视觉监控方法，根据第一视觉图像信息或其附加信息的变化来检测目标物体的改变或运动，如在检测图像变化时直接使用连续的全方位图像，对先后图像相减运算，如果余量图像任一像素“DIFF”都大于预先设定的下限值，则对此像素小范围邻近的可疑象素作检验论证或进行报警；本发明提出了一系列广角或超广角全方位视觉智能监控方法和系统；本发明只用一只摄像头，便可以连续实时观察其周围360度全方位范围内所发生的所有事件，将这种超广角全方位视觉系统与稿精度转球相机结合，可以实现全方位高分辨率视觉监控，将这种系统与其他监控检测和高性能视觉监控算法相结合，可以获得高可靠性智能监控系统。

主权项

1、广角或超广角全方位智能化视觉监控方法，根据第一视觉图像信息或其附加信息的变化来检测目标物体的改变或运动，其特征在于以下述之一方法：在检测图像变化时直接使用连续的全方位图像，将在先得到的一幅为参照帧，记作I₀，储存起来；对每一幅连续的图像I_i，作图像相减运算：DIFF＝I₀-I_i如果余量图像任一像素“DIFF”都大于预先设定的下限值，则对此像素小范围邻近的可疑象素作检验论证或进行报警或将像素点转变为不变形的透视图像，从图像表面上检查状况；或在直接在检测图像变化时采用”自适应”目标检测的方法超限值像素进行计算：对于第N帧图像中每一象素p_n，用一个”滑动平均”p_n和一个标准方差σ_pn来定义一个时序滤波器：p_n+1＝σp_n+(1-σ)p_n，σ_n+1＝σ|p_n+1-p_n+1|+(1-σ)σ_n这一统计模型应用对噪声的统计测量来确定象素下限值的取值；或在直接检测图像变化时每幅图像之间匹配代价函数对目标进行跟踪：其方法是对于每一个可疑目标的图像”板块”，记录以下数据：·按图像坐标来描述位置p(t)和速度v(t)构成的运动轨迹·对摄像头标定参数，因而将目标运动轨迹在一个绝对坐标系中进行归一化和·图像“板块”本身参数：大小S，中心位置C，颜色统计H在上一步t_last时刻T_i的位置和速度被用来确定预测到的当前时刻t_now的位置：p^i(tnow)≈p^i(tlast)+v^i(tlast)×(tnow-tlast)]]>利用这一信息，用匹配代价函数来确定一个已知图像”板块”T_i是否与当前运动的图像”板块”R_i匹配：C(Ti,Ri)=f(|p^i-p^j|,|si-sj|,|ci-cj|,|hi-hj|)]]>匹配的目标轨迹被继续跟踪，以建立运动轨迹档案；在全方位图像中确定可疑区域的中心，通过计算可疑象素的重心确定：i0=Σi=1NiiN,]]>j0=Σi=1NjiN,]]>上述检测到的目标物体的改变或运动的参数用于精确控制第二视觉图像监控的摄像头，第二视觉图像监控的摄像头是高分辨率相机或摄像头，用于控制摄像头旋转俯仰平台和焦距控制，用于实施精确目标监测，跟踪，识别和监控。