视频监控图像中的人员形态提取方法及装置制造方法及图纸

一种视频监控图像中的人员形态提取方法及装置，一个实施例中方法包括：获取视频监控图像；识别出视频监控图像中的第一站立点、第一人体形态特征点、第一边界点；基于摄像机线性成像模型，确定现实视频监控区域的地面平面上与第一站立点对应的第二站立点、与第一人体形态特征点对应的第二人体形态特征点基于视频监控设备的投影方向的第二特征点投影点、与第一边界点对应的第二边界点；从建筑信息模型中获取视频监控设备的安装角度；根据视频监控设备的设备坐标点、第二边界点、第二特征点投影点、安装角度以及第二特征点，确定对应的人体形态特征信息。本实施例可以准确地提取出视频图像监控图像中的人员形态特征，且成本低、简单实用。

【技术实现步骤摘要】
视频监控图像中的人员形态提取方法及装置
本专利技术涉及信息处理
，特别是涉及一种视频监控图像中的人员形态提取方法以及一种视频监控图像中的人员形态提取装置。
技术介绍
随着安防技术的发展，在安防领域进行安防定位已经成为安防中的一项重要
技术实现思路
，而室内安防定位是安防定位的一项重要组成部分。在进行室内安防定位时，较为常用的是室内地图服务，室内地图服务利用室内定位技术使得用户在建筑物内也能被精确的定位，同时还能提供精确位置的导航功能。常见的室内定位方式包括红外定位、WiFi((WirelessFidelity)定位、惯性导航定位、二维码定位和RFID(RadioFrequencyIdentification，射频识别)定位等。然而，这些定位方式都只能定位到位置坐标，无法获得被定位的用户的人员形态。随着3D(三维空间)技术的发展，3D摄像机渐渐走进大众视野，3D摄像机由于其空间成像属性，能获取到摄影画面内容的三维空间信息。人们利用这些三维信息在很多领域进行了应用，例如人脸识别、VR(VirtualRealit，虚拟实境)拍摄、3D试装体验等。在一些重要的安防监控领域，也同样应用到了3D摄像机，在这些区域中，通过3D摄像机，能获取到监控区域内物体的三维信息，进一步对该区域进行安防监控。尽管3D摄像机在安防监控领域中进行了引用，但是由于其成本高的问题，目前只是应用到一些重点监控区域，无法在安防监控领域普遍应用。
技术实现思路
基于此，本实施例的目的在于提供一种视频监控图像中的人员形态提取方法以及一种视频监控图像中的人员形态提取装置，以简单实用且准确地提取出视频监控图像中的人员形态。为达到上述目的，本实施例采用以下技术方案：一种视频监控图像中的人员形态提取方法，包括步骤：获取视频监控设备拍摄得到的视频监控图像；识别出所述视频监控图像中的人物的第一人体形态特征点以及与该第一人体形态特征点对应的第一站立点；根据与所述视频监控设备对应的现实视频监控区域的地面平面成像至所述视频监控设备的成像面的线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一站立点对应的第二站立点、与所述第一人体形态特征点对应的第二特征点投影点，所述第二特征点投影点为所述人物所在平面上与所述第一人体特征点对应的第二人体形态特征点基于所述视频监控设备的投影方向的投影点；获取所述视频监控图像中从所述第一站立点到所述第一人体形态特征点的延长线方向上的第一边界点，并基于所述线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一边界点对应的第二边界点；从建筑信息模型中获取所述视频监控设备的安装角度、安装位置信息，所述安装角度为所述视频监控设备的摄像角度与水平面的夹角；根据所述视频监控设备的安装位置信息、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度以及所述第二特征点，确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离，并将该距离确定为与所述第一人体形态特征点的类型对应的人体形态特征信息。一种视频监控图像中的人员形态提取装置，包括：监控图像获取模块，用于获取视频监控设备拍摄得到的视频监控图像；监控图像特征点识别模块，用于识别出所述视频监控图像中的人物的第一人体形态特征点以及与该第一人体形态特征点对应的第一站立点，并识别出所述视频监控图像中从所述第一站立点到所述第一人体形态特征点的延长线方向上的第一边界点；区域图像投影点确定模块，用于根据与所述视频监控设备对应的现实视频监控区域的地面平面成像至所述视频监控设备的成像面的线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一站立点对应的第二站立点、与所述第一人体形态特征点对应的第二特征点投影点，所述第二特征点投影点为所述人物所在平面上与所述第一人体特征点对应的第二人体形态特征点基于所述视频监控设备的投影方向的投影点，并基于所述线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一边界点对应的第二边界点；建筑模型信息获取模块，用于从建筑信息模型中获取所述视频监控设备的安装角度、安装位置信息，所述安装角度为所述视频监控设备的摄像角度与水平面的夹角；形态特征确定模块，用于根据所述视频监控设备的安装位置信息、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度以及所述第二特征点，确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离，并将该距离确定为与所述第一人体形态特征点的类型对应的人体形态特征信息。如上所述的实施例中的方案，其根据普通的视频监控设备拍摄得到的视频监控图像，基于与所述视频监控设备对应的现实视频监控区域的地面平面成像至所述视频监控设备的成像面的线性成像模型，确定出现实视频监控区域的地面平面上的对应的相关特征点，并从建筑信息模型中获得视频监控设备的安装角度和安装位置信息后，结合该安装角度、安装位置信息以及现实视频监控区域的地面平面上的对应的相关特征点计算确定出具体的人体形态特征信息，其不仅可以准确地提取出视频图像监控图像中的人员形态特征，而且无需采用成本高昂的3D摄影机，可以普遍应用于目前已有的各种视频监控领域，成本低且简单实用。附图说明图1是一个实施例中的本专利技术方案的应用环境的示意图；图2是一个实施例中的终端的组成结构示意图；图3是一个实施例中的视频监控图像中的人员形态提取方法的流程示意图；图4是一个实施例中的视频监控设备的成像基本原理示意图；图5是一个实施例中的成像模型的确定方式的原理示意图；图6是一个具体应用示例中的视频监控图像的示意图；图7是图6所示示例对应的现实视频监控区域的地面平面的示意图；图8是图6所示的示例中选取的一个人体形态特征点的示意图；图9是与图8所示示例对应的现实视频监控区域的地面平面的示意图；图10是图9所示示例确定人体形态特征信息的原理示意图；图11是一个具体示例中确定与左肩点对应的第一站立点的原理示意图；图12是一个具体示例中确定与右肩点对应的第二站立点的原理示意图；图13是一个实施例中的视频监控图像中的人员形态提取装置的结构示意图；图14是一个具体应用示例中的形态特征确定模块的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。需要说明的是，在下述各实施例的说明中，将视频监控设备的成像面上的点以第一命名，将现实视频监控区域的地面平面上的点以第二命名，其仅仅是以平面的不同进行的名称的区分，并不用以对具体的点进行区分。图1示出了本专利技术一个实施例中的工作环境示意图，如图1所示，其工作环境涉及人员对象10以及视频监控设备(摄像设备)11，还可能涉及终端12和终端13，视频监控设备11对其监控范围进行监控，在有用户或者人物进入了视频监控设备11的监控范围时，视频监控设备11进行监控得到的视频监控图像将会包含该出现在其监控范围内的人的图像。视频监控设备11将该视频监控图像发送给终端12、13，终端12、13对该视频监控图像进行分析，从中分析出该人物的人体形态特征。当然，可以理解的是，如果视频监控设备11的处理能力足够，例如给视频监控设备增加了相关的处理器，也可以是由视频监控设备11自身对视频监控图像进行分析。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，包括步骤：获取视频监控设备拍摄得到的视频监控图像；识别出所述视频监控图像中的人物的第一人体形态特征点以及与该第一人体形态特征点对应的第一站立点；根据与所述视频监控设备对应的现实视频监控区域的地面平面成像至所述视频监控设备的成像面的线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一站立点对应的第二站立点、与所述第一人体形态特征点对应的第二特征点投影点，所述第二特征点投影点为所述人物所在平面上与所述第一人体特征点对应的第二人体形态特征点基于所述视频监控设备的投影方向的投影点；获取所述视频监控图像中从所述第一站立点到所述第一人体形态特征点的延长线方向上的第一边界点，并基于所述线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一边界点对应的第二边界点；从建筑信息模型中获取所述视频监控设备的安装角度、安装位置信息，所述安装角度为所述视频监控设备的摄像角度与水平面的夹角；根据所述视频监控设备的安装位置信息、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度以及所述第二特征点，确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离，并将该距离确定为与所述第一人体形态特征点的类型对应的人体形态特征信息。...

【技术特征摘要】
1.一种视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，包括步骤：获取视频监控设备拍摄得到的视频监控图像；识别出所述视频监控图像中的人物的第一人体形态特征点以及与该第一人体形态特征点对应的第一站立点；根据与所述视频监控设备对应的现实视频监控区域的地面平面成像至所述视频监控设备的成像面的线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一站立点对应的第二站立点、与所述第一人体形态特征点对应的第二特征点投影点，所述第二特征点投影点为所述人物所在平面上与所述第一人体特征点对应的第二人体形态特征点基于所述视频监控设备的投影方向的投影点；获取所述视频监控图像中从所述第一站立点到所述第一人体形态特征点的延长线方向上的第一边界点，并基于所述线性成像模型，确定所述现实视频监控区域的地面平面上与所述第一边界点对应的第二边界点；从建筑信息模型中获取所述视频监控设备的安装角度、安装位置信息，所述安装角度为所述视频监控设备的摄像角度与水平面的夹角；根据所述视频监控设备的安装位置信息、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度以及所述第二特征点，确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离，并将该距离确定为与所述第一人体形态特征点的类型对应的人体形态特征信息。2.根据权利要求1所述的视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，根据所述视频监控设备的安装位置信息、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度以及所述第二特征点，确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离的方式包括：根据所述视频监控设备的安装位置信息确定所述视频监控设备在所述现实视频监控区域的地面平面上的设备坐标点；根据所述设备坐标点、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度，确定所述第二人体形态特征点到所述视频监控设备的连线相对于所述视频监控设备的投影范围上边界的边界角度；根据所述安装角度和所述边界角度确定所述第二人体形态特征点到所述第二特征点投影点的连线与水平面的投影角度；根据所述投影角度、所述第二站立点、第二特征点投影点确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离。3.根据权利要求2所述的视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，包括下述各项中的至少一项：根据所述设备坐标点、所述第二边界点、所述第二特征点投影点、所述安装角度，确定所述第二人体形态特征点到所述视频监控设备的连线相对于所述视频监控设备的投影范围上边界的边界角度的方式包括：根据所述设备坐标点、所述第二边界点，确定所述设备坐标点与所述第二边界点之间的第一距离；根据所述第二边界点、所述第二特征点投影点，确定所述第二边界点与所述第二特征点投影点之间的第二距离；基于三角函数关系，根据所述第一距离、所述第二距离、所述安装角度确定所述边界角度；所述投影角度为所述安装角度和所述边界角度的和值；基于三角函数关系，根据所述投影角度、所述第二站立点、所述第二特征点投影点确定所述第二人体形态特征点与所述第二站立点之间的距离。4.根据权利要求1至3任意一项所述的视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，包括下述各项中的至少一项：所述第一人体形态特征点包括头顶点，与头顶点对应的第一站立点为所述视频监控图像中的人物的脚部区域的脚部中心点，对应的所述人体体态特征信息包括人体高度；所述第一人体形态特征点包括左肩点，对应的所述人体体态特征信息包括左肩高度，识别出所述视频监控图像中的人物的与左肩点对应的第一站立点的方式包括：识别出所述视频监控图像中的人物的头顶点和脚部区域的脚部中心点，确定通过所述头顶点与脚部中心点的第一直线，并确定通过所述脚部中心点且与所述第一直线垂直的第二直线、以及通过所述左肩点且与所述第一直线平行的第三直线，将所述第二直线与所述第三直线的交点确定为所述视频监控图像中的人物的与左肩点对应的第一站立点；所述第一人体形态特征点包括右肩点，对应的所述人体体态特征信息包括右肩高度，识别出所述视频监控图像中的人物的与右肩点对应的第一站立点的方式包括：识别出所述视频监控图像中的人物的头顶点和脚部区域的脚部中心点，确定通过所述头顶点与脚部中心点的第四直线，并确定通过所述脚部中心点且与所述第四直线垂直的第五直线、以及通过所述右肩点且与所述第四直线平行的第六直线，将所述第五直线与所述第六直线的交点确定为所述视频监控图像中的人物的与右肩点对应的第一站立点。5.根据权利要求1至3任意一项所述的视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，所述第一人体形态特征点包括左肩点和右肩点；识别出所述视频监控图像中的人物的与左肩点对应的第一站立点的方式包括：识别出所述视频监控图像中的人物的头顶点和脚部区域的脚部中心点后，确定通过所述头顶点与脚部中心点的第一直线，并确定通过所述脚部中心点且与所述第一直线垂直的第二直线、以及通过所述左肩点且与所述第一直线平行的第三直线，将所述第二直线与所述第三直线的交点确定为所述视频监控图像中的人物的与左肩点对应的第一站立点；识别出所述视频监控图像中的人物的与右肩点对应的第一站立点的方式包括：识别出所述视频监控图像中的人物的头顶点和脚部区域的脚部中心点后，确定通过所述头顶点与脚部中心点的第四直线，并确定通过所述脚部中心点且与所述第四直线垂直的第五直线、以及通过所述右肩点且与所述第四直线平行的第六直线，将所述第五直线与所述第六直线的交点确定为所述视频监控图像中的人物的与右肩点对应的第一站立点；确定的与左肩点和右肩点对应的人体形态特征信息包括左肩高度、右肩高度和肩宽，所述左肩高度为左肩点对应的第二人体形态特征点与第二站立点之间的距离，所述右肩高度为右肩点对应的第二人体形态特征点与第二站立点之间的距离，所述肩宽为左肩点对应的第二人体形态特征点与右肩点对应的第二人体形态特征点之间的距离。6.根据权利要求1至3任意一项所述的视频监控图像中的人员形态提取方法，其特征在于，所述现实视频监控区域的地面平面成像至所述视频监控设备的成像面的线性成像模型通过下述方式确定：从所述建筑信息模型中获取所述视频监控设备的安装高度以及所述安装角度；根据所述安装高度、所述安装角度确定所述现实视频监控区域的地面平面；获取所述视频监控设备的成像平面与镜头之间的像距；根据所述现实视频监控区域的地面平面、所述像距，确定以所述镜头为光心的、根据所述视频监控设备的成像平面上的成像点确定所述现实视频监控区域的地面平面的平面点的转换关系，并将该转换关系确定为所述线性成像模型。7.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，陈紫杰，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44