本发明专利技术公开了回收机器内置摄像头拍照控制方法，通过建立多相机空间模型，分别获取多摄像头之间的单应性矩阵，以确定多个摄像头监控区域下目标的相对位置关系，对监控区域下的运动目标进行分别检测，计算每个目标在空间中的位置与运动信息，通过多个摄像头之间的单应性矩阵对机器内的多摄像头的同一目标的位置进行确定，对运动目标的关联区域进行颜色纹理匹配识别并对同一目标的识别与匹配，将不同视角的拍摄画面进行像素坐标转换，以实现目标再多摄像头的不同视角下的定位。通过同一运动目标在不同摄像头下拍摄画面的空间约束关系，对同一目标进行识别跟踪与跟踪丢失补偿，实现多摄像头下的运动目标识别定位于跟踪，使得系统具有高度的鲁棒性。具有高度的鲁棒性。具有高度的鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
一种回收机器内置摄像头拍照控制方法、装置及系统
[0001]本专利技术属于相机拍照
，具体涉及一种回收机器内置摄像头拍照控制方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]智能视频监控系统能够在不依赖人的情况下，通过计算机自动检测与跟踪目标，精准采集场景信息，实现目标的识别与跟踪，但在监控区域视野范围较小、监控设备智能化水平较低、监控视野狭窄、视野范围受限、运动目标交接失败、多视角协同监控较差等场景中对运动目标进行检测和跟踪时，容易导致运动目标丢失，出现追踪失败，不能实现目标跟踪。现阶段，采用单摄像头进行目标跟踪时实现较好的目标跟踪，但在多视角协同的地理场景中进行目标跟踪时跟踪效果较差，难以实现运动目标的连续跟踪。由于现有的多摄像头监控系统存在诸多问题：一方面，多摄像头之间的信息交互依赖人工，多摄像头之间的信息联系不足，缺乏快速有效的智能整合机制；另一方面，多摄像头系统采集的视频信息较多，如何有效地提取信息、高效利用多摄像头监控视频之间的关联信息仍然存在困难。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种回收机器内置摄像头拍照控制方法、装置及系统，通过每个摄像头对监控区域进行实时监控，提取运动目标并跟踪，对多个摄像头下的运动目标位置进行判定，若为同一目标再进行颜色纹理匹配，从而将空间中的一个运动目标再不同摄像头的监控画面中进行匹配，确定为同一目标，当某一个摄像头下的运动目标发生丢失或遮挡时，可以通过其他摄像头拍摄的目标位置进行位置标注，从而实现对多摄像头监控区域下的同一运动目标的持续跟踪，具体采用以下技术方案来实现。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种回收机器内置摄像头拍照控制方法，包括以下步骤：
[0005]建立多相机空间模型，分别获取多摄像头之间的单应性矩阵，以确定多个摄像头监控区域下目标的相对位置关系，对监控区域下的运动目标进行分别检测；
[0006]计算每个目标在空间中的位置与运动信息，通过多个摄像头之间的单应性矩阵对机器内的多摄像头的同一目标的位置进行确定，通过目标的空间位置进行约束，以人体行走时的模型外接矩形框下边界中点作为是否为同一目标的判定条件，选取合适的阈值；
[0007]当不同角度监控图像中目标的空间位置距离小于阈值时，判断为同一目标，当满足空间位置关系时，通过对相邻的摄像头下的同一目标区域进行颜色特征匹配，进行同一目标再判断，完成对目标的持续跟踪；
[0008]对运动目标的关联区域进行颜色纹理匹配识别并对同一目标的识别与匹配，将不同视角的拍摄画面进行像素坐标转换，以实现目标再多摄像头的不同视角下的定位。
[0009]作为上述技术方案的进一步改进，当满足空间位置关系时，再通过对相邻的摄像头下的同一目标区域进行颜色特征匹配，包括：
[0010]通过RGB颜色空间获取目标的颜色特征，并转换到HSV颜色空间进行颜色特征量
化，选择合适的颜色名对颜色特征进行量化降维处理，建立颜色名量化表，对目标进行颜色名量化以达到快速颜色特征匹配；
[0011]从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换的表达式为
[0012][0013]S＝(max(R,G,B)
‑
min(R,G,B))/max(R,G,B)，V＝max(R,G,B)/255，其中H∈[0,360]，S∈[0,1]，V∈[0,1]，max(R,G,B)为RGB颜色空间下像素的最大值，min(R,G,B)为RGB颜色空间下像素的最小值，当max(R,G,B)＝ min(R,G,B)时，设定H＝S＝0，V＝R/255。
[0014]作为上述技术方案的进一步改进，分别选取不同颜色对应的HSV阈值，建立颜色名与HSV三个特征分量之间的相互关系，建立HSV颜色空间下的颜色名量化表；
[0015]将图像中得颜色特征映射到颜色名特征中建立占比直方图进行目标匹配，其中颜色名CN的表达式为CN＝{P(cn1|x),P(cn2|x),..P(cn
i
|x)}，其中 x为每个像素点的值，P(cn
i
}x)为该像素点映射到第i(i＝1,2...11)个颜色名中的概率，建立颜色直方图表示颜色名特征。
[0016]作为上述技术方案的进一步改进，建立颜色直方图表示颜色名特征，包括：
[0017]构建颜色名直方图并对采集的颜色名直方图进行归一化处理，采用欧氏距离对颜色名直方图数据进行计算，对训练集的每张图像提取特征并与测试图像的特征进行匹配；
[0018]求取欧氏距离，值越低表示相似度越大，欧式距离的表达式为其中H
A
(K)和H
B
(K)分别为原图像A和对比图像B的直方图，L为颜色名直方图中的颜色种类。
[0019]作为上述技术方案的进一步改进，当目标发生遮挡时，从两个目标的空间位置进行判断，当某一摄像头下的两个目标外界矩形发生一定程度的重叠时，发生遮挡现象，对比同一目标原本的颜色特征，求取颜色特征的欧式距离；
[0020]当该目标的欧式距离大于阈值时，判定目标发生遮挡，通过其他角度的摄像头对目标进行跟踪补偿，标记出该目标在被遮挡摄像头中得相对未知，完成目标的识别和定位。
[0021]作为上述技术方案的进一步改进，通过对相邻的摄像头下的同一目标区域进行颜色特征匹配，进行同一目标再判断，包括：
[0022]采用角点响应函数R的值对视频帧像素点进行判断，判断该特征是否为角点，当视频帧图像中的外界条件变化强度大时，特征角点检测出现不敏感；
[0023]通过设置阈值判断窗口内灰度值变化范围与阈值进行对比，当比较差值为正时，得出该窗口存在特征角点；当比较差值为负时，得出该窗口不存在特征角点。
[0024]作为上述技术方案的进一步改进，通过图像连续变换所产生的尺度参数得到空间序列，将特征向量用该在尺度空间所提取序列的主轮廓进行表示，已实现图像中特征点的检测和提取，其中尺度空间在图像中时，F(x,y,σ) 表示变化尺度在图像中得高斯函数G(x,y,σ)与未处理的原图像I(x,y)的卷积，则F(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y),其中*表示卷积运
算，则算，则图像的像素位置为 (x,y)，尺度表示图像中的特征信息，σ表示空间因子，尺度空间所在因子值与图像平滑程度成正比，高斯模板维度为m、n。
[0025]作为上述技术方案的进一步改进，计算每个目标在空间中的位置与运动信息，包括：
[0026]采用摄像头计算求得摄像头的内外参数，对其内外参数进行相机标定，以实现世界坐标系与其他坐标系之间的相互转换，建立标定信息与坐标系之间的数学模型；
[0027]对目标所在的第一帧图像建立相对应的目标模型，通过计算当前目标的数据点密集特征概率密度，计算多个目标概率模型和目标特征值向量，通过目标在初始帧和真实位置之间的目标移动向量之间的相似度。
[0028]第二方面，本专利技术还提供了一种回收机器内置摄像头拍照控制装置，包括：
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种回收机器内置摄像头拍照控制方法，其特征在于，包括以下步骤：建立多相机空间模型，分别获取多摄像头之间的单应性矩阵，以确定多个摄像头监控区域下目标的相对位置关系，对监控区域下的运动目标进行分别检测；计算每个目标在空间中的位置与运动信息，通过多个摄像头之间的单应性矩阵对机器内的多摄像头的同一目标的位置进行确定，通过目标的空间位置进行约束，以人体行走时的模型外接矩形框下边界中点作为是否为同一目标的判定条件，选取合适的阈值；当不同角度监控图像中目标的空间位置距离小于阈值时，判断为同一目标，当满足空间位置关系时，通过对相邻的摄像头下的同一目标区域进行颜色特征匹配，进行同一目标再判断，完成对目标的持续跟踪；对运动目标的关联区域进行颜色纹理匹配识别并对同一目标的识别与匹配，将不同视角的拍摄画面进行像素坐标转换，以实现目标再多摄像头的不同视角下的定位。2.根据权利要求1所述的回收机器内置摄像头拍照控制方法，其特征在于，当满足空间位置关系时，再通过对相邻的摄像头下的同一目标区域进行颜色特征匹配，包括：通过RGB颜色空间获取目标的颜色特征，并转换到HSV颜色空间进行颜色特征量化，选择合适的颜色名对颜色特征进行量化降维处理，建立颜色名量化表，对目标进行颜色名量化以达到快速颜色特征匹配；从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换的表达式为，，，其中，，，为RGB颜色空间下像素的最大值，为RGB颜色空间下像素的最小值，当时，设定，。3.根据权利要求2所述的回收机器内置摄像头拍照控制方法，其特征在于，还包括：分别选取不同颜色对应的HSV阈值，建立颜色名与HSV三个特征分量之间的相互关系，建立HSV颜色空间下的颜色名量化表；将图像中得颜色特征映射到颜色名特征中建立占比直方图进行目标匹配，其中颜色名CN的表达式为，其中x为每个像素点的值，为该像素点映射到第个颜色名中的概率，，建立颜色直方图表示颜色名特征。4.根据权利要求3所述的回收机器内置摄像头拍照控制方法，其特征在于，建立颜色直方图表示颜色名特征，包括：构建颜色名直方图并对采集的颜色名直方图进行归一化处理，采用欧氏距离对颜色名
直方图数据进行计算，对训练集的每张图像提取特征并与测试图像的特征进行匹配；求取欧氏距离，值越低表示相似度越大，欧式距离的表达式为,其中和分别为原图像A和对比图像B的直方图，L为颜色名直方图中的颜色种类。5.根据权利要求4所述的回收机器内置摄像头拍照控制方法，其特征在于，当目标发生遮挡时，从两个目标的空间位置进行判断，当某一摄像头下的两个目标外界矩形发生一定程度的重叠时，发生遮挡现象，对比同一目标原本的颜色特征，求取颜色特征的欧式距离；当该目标的欧式距离大于阈值时，判定目标发生遮挡，通过其他角度的摄像头...
【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：深圳闪回科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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