一种基于安防监控的智能定位方法技术

本发明专利技术涉及监控定位技术领域，具体涉及一种基于安防监控的智能定位方法。该方法包括：将每个监控探头作为一个节点，根据节点的位置生成监控定位区域的监控节点网络；选取初始节点，识别初始节点的监控视频中的行人包围框，当目标行人消失在初始节点的视野范围时，根据目标行人的移动方向确定该目标行人再次出现的第二节点，进而通过目标行人的消失位置和再次出现位置拟合目标行人的移动轨迹；将不同行人的移动轨迹的交点作为热度点，根据热度点的热度值生成监控盲区的热度区域，并依据热度区域的中心点位置调节监控探头的角度；通过调节后的监控节点网络获取行人的实际移动轨迹。本发明专利技术实施例能够提高人员定位精度和定位效率。发明专利技术实施例能够提高人员定位精度和定位效率。发明专利技术实施例能够提高人员定位精度和定位效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于安防监控的智能定位方法


[0001]本专利技术涉及监控定位
，具体涉及一种基于安防监控的智能定位方法。

技术介绍

[0002]随着经济的发展，现代化安防监控技术水平逐渐提高，已经由传统的视频监控技术向智能化技术监控领域发展。目前，通过安防监控进行定位的方法主要包括：视频监控定位和无线通讯定位。主要的实现方法为：利用无线定位传感器的射频信号传输实现对人员的定位；或者通过视频监控获取人员的特征信息，例如服装，人脸等实现对人员的位置更新，实现人员定位。
[0003]利用无线定位设备的人群类型较为局限，不能实现对指定目标人员的定位需求，且无线定位设备的位置信息存在滞后性和不确定性，无法实现准确实时定位。而通过视频监控直接对识别人员位置更新的方法，受限于监控盲区的影响，导致定位信息不能实时更新。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种一种基于安防监控的智能定位方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]本专利技术提供一种一种基于安防监控的智能定位方法，该方法包括以下步骤：
[0006]将每个监控探头作为一个节点，根据所述节点的位置生成监控定位区域的监控节点网络；
[0007]选取初始节点，识别所述初始节点的监控视频中的行人包围框，当目标行人消失在所述初始节点的视野范围时，根据所述目标行人的移动方向确定该目标行人再次出现的第二节点，进而通过所述目标行人的消失位置和再次出现位置拟合所述目标行人的移动轨迹；
[0008]将不同行人的移动轨迹的交点作为热度点，根据所述热度点的热度值生成监控盲区的热度区域，并依据所述热度区域的中心点位置调节所述监控探头的角度；通过调节后的监控节点网络获取行人的实际移动轨迹。
[0009]优选的，所述监控节点网络的生成方法为：
[0010]将所述监控定位区域的边缘上的所述节点相连，从边缘节点出发，与最近的内部节点相连，生成所述监控节点网络。
[0011]优选的，所述行人包围框的识别方法为：
[0012]对所述监控视频中的每一帧视频图像进行目标检测，由存在行人图像特征的像素点组成的最小矩形框作为所述行人包围框。
[0013]优选的，所述第二节点的获取方法为：
[0014]将出现所述行人包围框的视频图像作为关键帧图像保留，在所述初始节点的监控视频中获取相邻关键帧图像中属于同一目标行人的行人包围框，通过对所述目标行人在所
述初始节点的视野范围消失之前的预设数量的关键帧图像中的行人包围框进行稀疏光流分析，获取所述目标行人的光流方向，从所述初始节点出发，在所述光流方向上延伸，在延伸方向上的最近的节点作为所述第二节点。
[0015]优选的，所述属于同一目标行人的行人包围框的获取方法为：
[0016]保留所述关键帧图像中所述行人包围框内的像素值，生成包围框图像，选取所述包围框图像中所述目标行人的行为包围框，计算其特征向量，将所述特征向量与相邻帧包围框图像中每个行人包围框的特征向量进行相似度对比，得到属于同一目标行人的所述行人包围框。
[0017]优选的，所述移动轨迹的获取步骤还包括：
[0018]将所述目标行人在所述初始节点的监控视频中的行人包围框的位置拟合成一条轨迹曲线，由所述轨迹曲线与所述关键帧图像的边缘组成所述目标行人的途经范围，当所述途经范围的面积小于所述关键帧图像面积的预设比例时，拟合所述移动轨迹。
[0019]优选的，所述移动轨迹的获取方法为：
[0020]获取所述消失位置和所述再次出现位置之间的直线距离和所述目标行人的行走时间，根据所述直线距离和所述行走时间拟合出所述目标行人在所述消失位置和所述再次出现位置之间的轨迹曲线。
[0021]优选的，所述热度区域的获取方法为：
[0022]以所述初始节点和所述第二节点之间热度值最高的热度点作为聚类中心，设置热度差异阈值作为最小密度，对所有热度点进行密度聚类，得到所述热度区域。
[0023]优选的，该方法还包括以下步骤：
[0024]当某个节点出现异常时，根据异常节点的位置确定该异常节点的补偿节点，通过调节所述补偿节点的角度预测所述异常节点的视野范围内行人的预测移动轨迹。
[0025]优选的，所述补偿节点的获取方法为：
[0026]当所述异常节点为所述边缘节点时，该异常节点没有补偿节点；当所述异常节点为所述监控节点网络的内部节点时，以该异常节点的所有相邻节点作为所述补偿节点。
[0027]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
[0028]通过监控探头位置生成监控节点网络，根据监控节点网络各节点监控视频得到目标行人的轨迹曲线，依据轨迹曲线获取热度区域，然后调节监控探头的角度，得到目标行人的实际移动轨迹。本专利技术实施例能够实现监控网络对人员定位之间的关联性分析，利用定位轨迹曲线获取人员在监控盲区的粗定位信息和监控探头的角度调节，进而获取行人的实际移动轨迹，提高人员定位精度和定位效率。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0030]图1为本专利技术一个实施例提供的一种基于安防监控的智能定位方法的步骤流程图；
[0031]图2为本专利技术一个实施例提供的位置估计区域中位置点的位置概率获取示意图。
具体实施方式
[0032]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于安防监控的智能定位方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0033]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0034]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于安防监控的智能定位方法的具体方案。
[0035]需要说明的是，本专利技术实施例适用于枪型监控。监控探头的位置分布固定，监控视角固定，能够实现对任意人员的定位记录，本专利技术实施例默认监控视频质量能够满足实现人员检测和视频分析的要求。
[0036]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于安防监控的智能定位方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
[0037]步骤S001，将每个监控探头作为一个节点，根据节点的位置生成监控定位区域的监控节点网络。
[0038]具体的，将监控定位区域的边缘上的节点相连，从边缘节点出发，与最近的内部节点相连，生成监控节点网络。
[0039]将每一个监控探头看作是监控节点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于安防监控的智能定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：将每个监控探头作为一个节点，根据所述节点的位置生成监控定位区域的监控节点网络；选取初始节点，识别所述初始节点的监控视频中的行人包围框，当目标行人消失在所述初始节点的视野范围时，根据所述目标行人的移动方向确定该目标行人再次出现的第二节点，进而通过所述目标行人的消失位置和再次出现位置拟合所述目标行人的移动轨迹；将不同行人的移动轨迹的交点作为热度点，根据所述热度点的热度值生成监控盲区的热度区域，并依据所述热度区域的中心点位置调节所述监控探头的角度；通过调节后的监控节点网络获取行人的实际移动轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控节点网络的生成方法为：将所述监控定位区域的边缘上的所述节点相连，从边缘节点出发，与最近的内部节点相连，生成所述监控节点网络。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行人包围框的识别方法为：对所述监控视频中的每一帧视频图像进行目标检测，由存在行人图像特征的像素点组成的最小矩形框作为所述行人包围框。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二节点的获取方法为：将出现所述行人包围框的视频图像作为关键帧图像保留，在所述初始节点的监控视频中获取相邻关键帧图像中属于同一目标行人的行人包围框，通过对所述目标行人在所述初始节点的视野范围消失之前的预设数量的关键帧图像中的行人包围框进行稀疏光流分析，获取所述目标行人的光流方向，从所述初始节点出发，在所述光流方向上延伸，在延伸方向上的最近的节点作为所述第二节点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述属于同一目标行人的行人包围框的获取方法为：保...

【专利技术属性】
技术研发人员：张向东，
申请(专利权)人：江苏寰宇智能消防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：