基于运动重心的跟焦方法、系统及摄像系统技术方案

本发明专利技术基于运动重心的跟焦方法、系统及摄像系统，一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，包括，步骤S1，获取初始时间段内摄像头拍摄的视频数据；步骤S2，获取初始时间段内只有活体对象的视频数据；步骤S3，根据运动重心库从只有活体对象的视频数据中获取运动重心图像；步骤S4，计算初始时间段内运动重心图像的初始运动方向与初始运动速度；本发明专利技术能够拍摄到清晰的图像数据，实现对活体对象实时的、清晰的跟焦。本发明专利技术根据运动重心跟焦的方法大大减少了计算量，而且本发明专利技术将复杂的数据简单化求解出活体对象的运动重心，能够实现在较差的硬件条件下实现基于运动重心的跟焦，能够达到低成本、大批量生产硬件的要求。大批量生产硬件的要求。大批量生产硬件的要求。

【技术实现步骤摘要】
基于运动重心的跟焦方法、系统及摄像系统


[0001]本专利技术属于宠物摄影
，涉及运动物体摄影跟焦技术，具体涉及基于运动重心的跟焦方法、系统及摄像系统。

技术介绍

[0002]摄影摄像的关键技术之一是能准确对焦到被拍摄的目标上。如果目标是运动的，则需要在拍摄的过程中对运动目标保持跟随状态，即跟焦。运动对象的拍摄通常对摄影师的跟焦水平要求较高。基于该需求，自动跟焦技术被发展并在不少场景中被应用。
[0003]对于运动物体的跟焦拍摄，通常采用两种做法。一种是对相机获取的图像进行目标识别提取，并计算对象的位置进行反馈式跟焦调节；一种是对特定轨迹的目标，根据预设轨迹进行跟焦的主动调节控制。
[0004]但应用于动物、宠物等活体对象时，目标提取识别进行反馈式跟焦调节的方案存在以下不足：（1）反馈式跟焦调节需要摄像系统具有较强的图像识别运算能力以及调焦响应速度，且在对象运动速度较高或者对跟焦要求较高时难以满足要求；（2）动物宠物等活体本身作为目标时其形态是非固定的（动物不同的姿态如蹲、站、跑、跳、蜷缩等作为图片对象时差异较大），且呈变化类型多、变化速度快的特点，这将给目标识别过程本身带来较大的难度。

技术实现思路

[0005]为解决上述现有技术问题，本专利技术提供一种基于运动重心的跟焦方法、系统及摄像系统。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：提供一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，包括，步骤S1，获取初始时间段内摄像头拍摄的视频数据；步骤S2，获取初始时间段内只有活体对象的视频数据；步骤S3，根据运动重心库从只有活体对象的视频数据中获取运动重心图像；步骤S4，计算初始时间段内运动重心图像的初始运动方向与初始运动速度；步骤S5，根据步骤S4中的数据计算活体对象的运动轨迹；步骤S6，计算活体对象的运动轨迹与跟焦的对应函数关系。
[0007]优选的，步骤S3中，步骤S31，建立运动重心库；步骤S32，获取活体对象离开地面且只受重力的原始数据，所述原始数据具有视频数据和图像数据；步骤S33，获取原始数据中只有活体对象的参考视频图像；步骤S34，从参考视频图像中获取活体对象在第一时刻的局部身体的相对速度；
步骤S35，将第一时刻局部身体在水平方向上的相对速度进行拟合，计算得到活体对象在水平方向上的平均速度；步骤S36，获取参考视频图像中与平均速度相同的二维图像块，所述二维图像块所在的坐标为运动重心图像的坐标；步骤S37，将所述二维图像块保存到运动重心库中。
[0008]优选的，活体对象在水平方向上的平均速度为，（1）其中，所述局部身体具有头、眼睛、前爪、后爪；其中，vm为第一时刻局部身体在水平方向的速度，m为大于1的整数；其中，F（）为平均速度的拟合函数。
[0009]优选的，步骤S3中，将只有活体对象的视频数据中的每一帧图像划分为运动重心区域与非运动重心区域；根据运动重心库从运动重心区域中获取运动重心图像；其中，运动重心区域具有活体对象的背部图像与腹部图像，非运动重心区域具有活体对象的头部图像、腿部图像与尾部图像。
[0010]优选的，将只有活体对象的视频数据中的每一帧图像划分为3*3的九格区域，运动重心区域位于九格区域的第二列第二排。
[0011]优选的，步骤S4中，初始移动方向具有平面移动方向与深度移动方向；其中，所述平面移动方向为活体对象在拍摄的二维图像上的运动方向，深度移动方向为活体对象在垂直于拍摄的二维平面的方向上的运动方向。
[0012]优选的，初始移动速度具有平面移动速度与深度移动速度；其中，所述平面移动速度为活体对象在拍摄的二维图像上的运动速度，所述深度移动速度为活体对象在拍摄的垂直于二维平面方向上的运动速度；初始移动速度为平面移动速度与深度移动速度的和速度。
[0013]优选的，计算在初始时间段内的运动重心图像尺寸变化的比例，计算出活体对象的深度移动速度的方向；且，若初始时间段内运动重心图像尺寸变大，则表示活体对象在靠近摄像头的方向运动；若初始时间段内运动重心图像尺寸不变，则表示活体对象与摄像头的距离不变；若初始时间段内运动重心图像尺寸变小，则表示活体对象在远离摄像头的方向运动。
[0014]优选的，计算在初始时间段内的运动重心图像中毛发斑点形状的变化计算出活体对象的深度移动速度的方向。
[0015]优选的，步骤S6中，活体对象的运动重心图像的坐标与拍摄的二维图像宽边的距离<1/7D时图像，调
整摄像头的方向，所述D为拍摄得到的二维图像的长边的长度；活体对象的运动重心图像的坐标与拍摄的二维图像长边的距离<1/7F时，调整摄像头的方向度，所述F为拍摄得到的二维图像的宽边的长度的长度，长边的长度不低于宽边的长度。
[0016]一种基于运动重心的跟焦系统，其特征在于，包括，可执行程序，所述可执行程序可执行一种基于运动重心的跟焦方法。
[0017]一种基于运动重心的摄像系统，其特征在于，包括，成像模块；存储模块；处理模块；其中，所述成像模块用于获取图像信息；其中，所述存储模块用于存储图像信息与所述的一种基于运动重心的跟焦系统；其中，所述处理模块可执行所述的一种基于运动重心的跟焦系统。
[0018]本专利技术的有益效果体现在，提供一种基于运动重心的跟焦方法、系统及摄像系统。本专利技术根据运动重心的跟焦方法大大减少了计算量，而且本专利技术将复杂的数据简单化求解出活体对象的参考运动重心，能够实现在较差的硬件条件下实现基于运动重心的跟焦，能够达到低成本、大批量生产硬件的要求。
附图说明
[0019]图1为一种基于运动重心的跟焦方法流程图；图2为一种建立运动重心库的流程图；图3为一种活体对象示意图；图4为一种运动重心图像示意图；图5为一种拍摄画面示意图；图6为一种摄像系统框架图。
具体实施方式
[0020]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]请参阅图1
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图6所示，本专利技术提供的具体实施例如下：实施例1：一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，包括，步骤S1，获取初始时间段内摄像头拍摄的视频数据；步骤S2，获取初始时间段内只有活体对象的视频数据；步骤S3，根据运动重心库从只有活体对象的视频数据中获取运动重心图像；步骤S4，计算初始时间段内运动重心图像的初始运动方向与初始运动速度；步骤S5，根据步骤S4中的数据计算活体对象的运动轨迹；
步骤S6，计算活体对象的运动轨迹与跟焦的对应函数关系。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，包括，步骤S1，获取初始时间段内摄像头拍摄的视频数据；步骤S2，获取初始时间段内只有活体对象的视频数据；步骤S3，根据运动重心库从只有活体对象的视频数据中获取运动重心图像；步骤S4，计算初始时间段内运动重心图像的初始运动方向与初始运动速度；步骤S5，根据步骤S4中的数据计算活体对象的运动轨迹；步骤S6，计算活体对象的运动轨迹与跟焦的对应函数关系。2.根据权利要求1所述的一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，步骤S3中，步骤S31，建立运动重心库；步骤S32，获取活体对象离开地面且只受重力的原始数据，所述原始数据具有视频数据和图像数据；步骤S33，获取原始数据中只有活体对象的参考视频图像；步骤S34，从参考视频图像中获取活体对象在第一时刻的局部身体的相对速度；步骤S35，将第一时刻局部身体在水平方向上的相对速度进行拟合，计算得到活体对象在水平方向上的平均速度；步骤S36，获取参考视频图像中与平均速度相同的二维图像块，所述二维图像块所在的坐标为运动重心图像的坐标；步骤S37，将所述二维图像块保存到运动重心库中。3.根据权利要求2所述的一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，活体对象在水平方向上的平均速度为，（1）其中，所述局部身体具有头、眼睛、前爪、后爪；其中，vm为第一时刻局部身体在水平方向的速度，m为大于1的整数；其中，F（）为平均速度的拟合函数。4.根据权利要求3所述的一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，将只有活体对象的视频数据中的每一帧图像划分为运动重心区域与非运动重心区域；根据运动重心库从运动重心区域中获取运动重心图像；其中，运动重心区域具有活体对象的背部图像与腹部图像，非运动重心区域具有活体对象的头部图像、腿部图像与尾部图像。5.根据权利要求4所述的一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，将只有活体对象的视频数据中的每一帧图像划分为3*3的九格区域，运动重心区域位于九格区域的第二列第二排。6.根据权利要求5所述的一种基于运动重心的跟焦方法，其特征在于，步骤S4中，初始移动方向具有平面移动方向与深度移动方向；其中，所述平面移动方向为活体对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世亮，代世明，高国豪，
申请(专利权)人：成都唐米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：