多监控画面下的远程目标对象跟踪系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及图像监控技术领域，尤其涉及多监控画面下的远程目标对象跟踪系统和方法，所述方法包括：拍摄显示屏幕以采集屏幕画面并将屏幕画面转化为灰度图；将所述灰度图裁剪为多个子图像；基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值；收集每个子图像的亮度值的时间序列数据；计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，并将其中相关度符合要求的其他一个或多个子图像所对应的监控画面确定为目标监控画面；仅将第二屏幕画面中目标对象所在的监控画面以及目标监控画面分别编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端。本发明专利技术可解决海量监控画面下目标跟踪困难等问题，提高跟踪效率。提高跟踪效率。提高跟踪效率。

【技术实现步骤摘要】
多监控画面下的远程目标对象跟踪系统和方法


[0001]本专利技术涉及图像监控
，尤其涉及多监控画面下的远程目标对象跟踪系统和方法。

技术介绍

[0002]在现有技术中，一个监控中心设备虽然可以通过网络获取海量监控摄像头对应的海量监控画面，但因为网络运力有限，当传递大量画面时容易出现画面卡顿，因此，当需要查看监控画面以对某个目标对象的移动轨迹进行跟踪时，通常需要多个人同时汇聚到监控中心设备前，每个人同时紧盯多个监控画面，以便确定该目标对象下一步移动到哪个监控画面中，因此，整个跟踪过程极为耗费人力和时间，跟踪效率极低。

技术实现思路

[0003]针对以上问题，本申请一方面提出多监控画面下的远程目标对象跟踪方法，包括：拍摄监控中心设备上的显示屏幕以采集所述显示屏幕上的第一屏幕画面，以及将所述第一屏幕画面编码为网络视频流后将其通过网络发送至远程监控端供所述远程监控端解码显示，所述第一屏幕画面包含至少两个监控画面；接收来自所述远程监控端的目标对象跟踪指令并进行响应，所述目标对象跟踪指令包含目标对象所在的监控画面信息，所述进行响应包括：S1.拍摄所述显示屏幕以采集所述显示屏幕上的第二屏幕画面，并将所述第二屏幕画面转化为灰度图；S2.将所述灰度图裁剪为多个子图像，其中，每个子图像对应一个所述监控画面；S3.基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值；S4.收集每个子图像的亮度值的时间序列数据；S5.计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，并将其中相关度符合要求的其他一个或多个子图像所对应的监控画面确定为对应于目标对象正在进入的目标监控画面；S6.仅将第二屏幕画面中目标对象所在的监控画面以及目标对象正在进入的目标监控画面分别编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端，供所述远程监控端解码显示；S7.当确定所述目标对象所在的子图像的亮度值不再变化时，仅将所述的目标对象正在进入的目标监控画面编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端，供所述远程监控端解码显示。
[0004]根据本专利技术的一些实施例，所述的基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值包括：基于每个子图像的边缘区域的每个像素的灰度值计算每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值并以每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值总和作为每个子图像的亮度值，或者基于每个子图像的边缘区域的每个像素的灰度值计算每个
子图像的边缘区域的每个像素的亮度值并以每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值的平均值作为每个子图像的亮度值。
[0005]根据本专利技术的一些实施例，所述相关度符合要求包括：所述相关度大于一个预设阈值，或者所述相关度大于所有其他相关度。
[0006]根据本专利技术的一些实施例，所述的计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，包括：S51.收集每个子图像的亮度值的时间序列数据，确保它们在相应时间点上对应匹配；S52.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的平均值：S53.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的协方差；S54.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的标准差；S55.基于所述协方差和所述标准差计算目标对象所在的子图像的时间序列数据与其他子图像的时间序列数据的皮尔逊相关系数。
[0007]根据本专利技术的一些实施例，S6还包括生成第一黑色图像形成指令以及将所述第一黑色图像形成指令通过网络发送至所述远程监控端，以使所述远程监控端根据所述第一黑色图像形成指令在第二屏幕画面中的所述目标对象所在的监控画面以及所述目标监控画面外的其他监控画面区域绘制黑色画面；以及S7还包括生成第二黑色图像形成指令以及将所述第二黑色图像形成指令通过网络发送至所述远程监控端，以使所述远程监控端根据所述第二黑色图像形成指令在第二屏幕画面中的所述目标监控画面外的其他监控画面区域绘制黑色画面。
[0008]本申请还提供一种多监控画面下的远程目标对象跟踪系统，其包括：监控中心设备、至少两个摄像头、图像采集和处理设备和远程监控端；监控中心设备连接各个摄像头, 用于汇聚各个摄像头拍摄的监控画面并将其输出到显示屏幕上；图像采集和处理设备用于拍摄监控中心设备上的显示屏幕以采集所述显示屏幕上的第一屏幕画面，以及将所述第一屏幕画面编码为网络视频流后将其通过网络发送至远程监控端，供所述远程监控端解码显示，所述第一屏幕画面包含至少两个监控画面；所述图像采集和处理设备还用于接收来自所述远程监控端的目标对象跟踪指令并进行响应，所述目标对象跟踪指令包含目标对象所在的监控画面信息，所述进行响应包括：S1.拍摄所述显示屏幕以采集所述显示屏幕上的第二屏幕画面，并将所述第二屏幕画面转化为灰度图；S2.将所述灰度图裁剪为多个子图像，其中，每个子图像对应一个所述监控画面；S3.基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值；S4.收集每个子图像的亮度值的时间序列数据；S5.计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，并将其中相关度符合要求的其他一个或多个子图像所对应的监控画面确定为对应于目标对象正在进入的目标监控画面；S6.仅将第二屏幕画面中目标对象所在的监控画面以及目标对象正在进入的目标
监控画面分别编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端，供所述远程监控端解码显示；S7.当确定所述目标对象所在的子图像的亮度值不再变化时，仅将所述的目标对象正在进入的目标监控画面编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端，供所述远程监控端解码显示；远程监控端用于接收所述网络视频流并进行解码显示，以及还用于向所述图形采集和处理设备发送所述目标对象跟踪指令。
[0009]根据本专利技术的一些实施例，所述的基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值包括：基于每个子图像的边缘区域的每个像素的灰度值计算每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值并以每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值总和作为每个子图像的亮度值，或者基于每个子图像的边缘区域的每个像素的灰度值计算每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值并以每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值的平均值作为每个子图像的亮度值。
[0010]根据本专利技术的一些实施例，所述的计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，包括：S51.收集每个子图像的亮度值的时间序列数据，确保它们在相应时间点上对应匹配；S52.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的平均值：S53.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的协方差；S54.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的标准差；S55.基于所述协方差和所述标准差计算目标对象所在的子图像的时间序列数据与其他子图像的时间序列数据的皮尔逊相关系数。
[0011]根据本专利技术的一些实施例，S6还包括生成第一黑色图像形成指令以及将所述第一黑色图像形成指令通过网络发送至所述远程监控端，以使所述远程监控端根据所述第一黑色图像形成指令在第二屏幕画面中的所述目标对象所在的监控画面以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多监控画面下的远程目标对象跟踪方法，其特征在于，包括：拍摄监控中心设备上的显示屏幕以采集所述显示屏幕上的第一屏幕画面，以及将所述第一屏幕画面编码为网络视频流后将其通过网络发送至远程监控端供所述远程监控端解码显示，所述第一屏幕画面包含至少两个监控画面；接收来自所述远程监控端的目标对象跟踪指令并进行响应，所述目标对象跟踪指令包含目标对象所在的监控画面信息，所述进行响应包括：S1.拍摄所述显示屏幕以采集所述显示屏幕上的第二屏幕画面，并将所述第二屏幕画面转化为灰度图；S2.将所述灰度图裁剪为多个子图像，其中，每个子图像对应一个所述监控画面；S3.基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值；S4.收集每个子图像的亮度值的时间序列数据；S5.计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，并将其中相关度符合要求的其他一个或多个子图像所对应的监控画面确定为对应于目标对象正在进入的目标监控画面；S6.仅将第二屏幕画面中目标对象所在的监控画面以及目标对象正在进入的目标监控画面分别编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端，供所述远程监控端解码显示；S7.当确定所述目标对象所在的子图像的亮度值不再变化时，仅将所述的目标对象正在进入的目标监控画面编码为网络视频流后通过网络将其发送至所述远程监控端，供所述远程监控端解码显示。2.根据权利要求1所述的多监控画面下的远程目标对象跟踪方法，其特征在于，所述的基于每个子图像的预定边缘区域的灰度值计算每个子图像的亮度值包括：基于每个子图像的边缘区域的每个像素的灰度值计算每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值并以每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值总和作为每个子图像的亮度值，或者基于每个子图像的边缘区域的每个像素的灰度值计算每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值并以每个子图像的边缘区域的每个像素的亮度值的平均值作为每个子图像的亮度值。3.根据权利要求1所述的多监控画面下的远程目标对象跟踪方法，其特征在于，所述相关度符合要求包括：所述相关度大于一个预设阈值，或者所述相关度大于所有其他相关度。4.根据权利要求1所述的多监控画面下的远程目标对象跟踪方法，其特征在于，所述的计算目标对象所在的子图像的亮度值变化与其他子图像的亮度值变化的相关度，包括：S51.收集每个子图像的亮度值的时间序列数据，确保它们在相应时间点上对应匹配；S52.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的平均值：S53.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的协方差；S54.计算每个子图像的亮度值的时间序列数据的标准差；S55.基于所述协方差和所述标准差计算目标对象所在的子图像的时间序列数据与其他子图像的时间序列数据的皮尔逊相关系数。5.根据权利要求1
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4之一所述的多监控画面下的远程目标对象跟踪方法，其特征在于，S6还包括生成第一黑色图像形成指令以及将所述第一黑色图像形成指令通过网络发送至所述远程监控端，以使所述远程监控端根据所述第一黑色图像形成指令在第二屏幕画面中
的所述目标对象所在的监控画面以及所述目标监控画面外的其他监控画面区域绘制黑色画面；以及S7还包括生成第二黑色图像形成指令以及将所述第二黑色图像形成指令通过网络发送至所述远程监控端，以使所述远程监控端根据所述第二黑色图像形成指令在第二屏幕画面中的所述目标监控画面外的其他监控画面区域绘制黑色画面。6.一种多监控画面下的远程目标对象跟踪系统，其特征在于，包括：图像采集和处理设备，至少两个摄像头，监控中心设备和远程监控端；监控中心设备连接各个摄像头, 用于汇聚各个摄像t...

【专利技术属性】
技术研发人员：项士锋，王象，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京仁光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：