本发明专利技术涉及一种用于产生和／或处理场景中的对象的对象签名的设备（２），其中所述对象签名被构造用于描述和／或识别所述对象，所述设备具有特征提取装置（５），所述特征提取装置被构造用于从所述场景中提取所述对象的至少一个特征值，其中，所述特征值可表示在所述特征的特征空间中，所述设备还具有编码装置（８），所述编码装置被构造用于将所述特征值编码成识别数据，其中，所述识别数据形成所述对象签名的一部分，其中，所述识别数据引用所述特征的特征空间的一个分区。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于产生和/或处理一个场景中的对象的对象签名的设备，其中，所述对象签名被构造用于所述对象的描述和/或识别，所述设备具有被构造用于从所述场景中提取出所述对象的至少一个特征值的特征提取装置，其中，所述特征值可表示在所述特征的特征空间中，所述设备还具有被构造用于将所述特征值编码成识别数据的编码装置，其中，所述识别数据构成所述对象签名的一部分。本专利技术还涉及一种监控设备、一种方法以及一种相关的计算机程序。
技术介绍
已知的实施方式中的视频监控系统具有多个监控摄像机，这些监控摄像机也观察复杂的监控区域。在某些实施方式中，汇集并且中央地分析处理来自监控区域的图像数据流。除通过监控人员的分析处理外，同时建立自动化的监控，其中，使用图像处理算法。在此，通常的处理方式是将运动的对象与(基本上静止的)场景背景分开，随时间跟踪运动的对象以及在出现相关运动时触发警报或者继续跟踪。如果监控区域较大，则通常不仅在唯一的摄像机的视野中而且通过监控区域中的整个摄像机网络并且在较长的时间段上跟踪运动的对象。在此情况下，出现在不同地点和在不同时刻重新辨识运动的对象的问题。因为摄像机的视野往往不是重叠的，所以运动的对象离开一个摄像机的视野并且在一个不确定的、稍后的时刻进入到另一个摄像机的视野中。为了实现重新辨识，在运动的对象出现时从所述对象采集尽可能多的信息。这种信息集称为对象签名。现在可以借助于所述对象签名在摄像机网络中重新辨识对象。例如，可能构成最接近的现有技术的文献DE 10 2005 053 148 Al公开了一种用于在视频监控系统中处理内容信息的方法。提出了在网络中提供并且在网络上分布各个对象的内容信息。在不同的等级层面中采集内容信息，其中，可以彼此独立地读取不同的等级层面。此外还建议，对内容信息进行编码，以便将来自低等级层面的内容信息在更高等级层面中压缩成概要信息，从而可以在搜索相关事件时有利地利用更高等级层面的这些概要信息，以便将来自视频数据的图像文档的筛分限制在较短的相关时间段上。
技术实现思路
本专利技术公开了一种具有权利要求1的特征的用于产生和/或处理签名对象的设备，一种具有权利要求10的特征的监控设备，一种具有权利要求11的特征的方法以及一种具有权利要求12的特征的计算机程序。由从属权利要求、以下说明以及附图得出本专利技术的优选的或有利的实施方式。本专利技术涉及一种设备，其适用于和/或被构造用于产生和/或处理(尤其是用于比较)场景中的对象的对象签名。所述对象优选被构造为运动的对象，例如人、汽车等等。 场景是指借助或可借助传感器进行观察的监控区域的一部分。这些传感器优选被构造为摄像机，替换地或补充地，也可以使用其他传感器，例如温度传感器、气味传感器、麦克风等等。对象签名是数据集合，其被构造用于对象的描述和/或识别，尤其是在重复辨识或比较的范围内。所述设备包括特征提取装置，所述特征提取装置可以从场景中提取对象的至少一个特征值，优选提取多个特征值。特征值可表示在特征的特征空间中，其中，所述特征空间由所述特征的很多可能的特征值形成。因此每个特征可以在特征空间中有多个这样特征值。例如，特征空间被构造成彩色直方图，由结构特征、SIFT特征、噪声、气味等展开。此外，还设有编码装置，其被构造用于将特征值编码成识别数据，尤其是无量纲的识别数据，其中，所述识别数据形成对象签名的一部分。在本专利技术的范围内提出，识别数据引用特征的特征空间的分区。特别地，特征的识别数据不是直接描述的，而是经转换的或经映射的值。与已知的现有技术不同，特征值本身不集成到对象签名中。取而代之地，在对象签名中仅仅描绘包括特征值的分区的引用。这种实施方式具有如下优点确保非常高效且紧凑的对象描述。取代有时非常复杂的特征值，仅仅传达对具有特征值的分区的引用一与 C句法中的指针相当。在本专利技术的一个优选实施方式中，识别数据被分别构造为多比特字 (Mehr-Bit-Wort)。根据特征空间的复杂度和其中要考虑的分区的数量，作为对象数据使用 8比特字、16比特字或32比特字，因此对象签名中对应特征的存储需求或传输需求限制在所述字长上。优选如此选择分区，使得所述分区汇总多个特征值。尤其可以提出，特征空间的分区包括数量不同的特征值。优选的是，对象签名不仅包括一个唯一的特征的识别数据，而且具有对应于不同特征的多个识别数据。在此，特征的种类是不受限制的，可以涉及用于描述光学特性的特征——例如颜色、亮度、纹理等，用于描述运动的特征——例如速度或加速度，和/或声学特征——例如对象的脚步声或气味等。原则上，也可以使用电磁辐射——例如手机等的辐射作为对象签名中的特征并且通过识别数据进行引用。在本专利技术的一个优选实施方式中，所述设备包括分区生成器，其被构造用于产生特征空间和/或特征空间中的分区。这些分区可以完全覆盖特征空间，然而优选的是，这些分区在特征空间中彼此间隔开地或者不相交地设置。特征空间和/或分区的产生可以在训练阶段中(例如事先离线地)进行，或者在设备的运行时间期间在线地进行。优选注意，属于每个特征的特征空间被有意义地划分成分区或集群。例如可以通过如下方式实现有意义的聚集(Clusterimg)记录很多测试数据(监控网络中出现的对象)，借助于这些测试数据来展开并且随后聚集特征空间。在特征空间中产生的集群越多，可以从对象提取的区别越细微，但对象签名的传输和/或处理也开销更大或规模更大，因为对于特征空间而言传输所需的识别数据字长随着复杂度的增大而变得更长。优选地，编码装置被如此构造，使得对象从特征空间中最接近特征值的分区获得识别数据。也可以在设备的运行时间期间扩展特征空间，其方式是，在特征值与迄今的分区的距离过大时定义新的分区。在理想情形中，仅仅相互比较对象签名的识别数据，以便辨识或识别相同的对象。 这是可行的，但通常不是最优的，因为对于相同的对象而言特征值会由于仿射畸变、缩放变化、照明变化、定位误差或一般而言由于特征值的噪声而剧烈地变化。出于所述原因，主观想象地未将相同的特征值(在另一时刻针对同一对象计算同一个特征)分配给相同的分区，使得所述特征的识别数据不同。由于所述困难，优选的是，分区发生器被构造用于产生一个唯一的特征空间的分区之间的相似性程度。所述相似性程度是两个分区之间的相似性的评价。弓丨入相似性程度的优点在于，当前对象与参考对象或比较对象之间的比较的结果不仅取决于对象签名的一致性，还取决于对象签名的相似性。在本专利技术的一个可能的实现中，相似性程度被构造为相似性图，其中分区作为节点或集群通过线段连接。两个分区的相似性例如通过两个分区之间的中间节点的数量和/ 或通过两个分区之间优选最短路径上的线段的长度确定。在本专利技术的一个扩展构型中，所述设备包括比较装置，所述比较装置被构造用于基于相似性程度在具有第一识别数据的第一对象签名与具有第二识别数据的第二对象签名之间进行比较。在比较时，尤其是进行每个特征的相似性函数的融合，从而可以实现对象的稳健的重新辨识。在本专利技术的范围内，分别等权重地处置这些特征；在变换的实施方式中，还可以加权地处置这些特征，使得较重要的特征在比较时比不太重要的特征具有更大的权重。本专利技术的另一个主题涉及一种监控设备，尤其是视频监控系统，其具有多个监控摄像机和至少一个根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．用于产生和／或处理场景中的对象的对象签名的设备（２），其中所述对象签名被构造用于描述和／或识别所述对象，所述设备具有特征提取装置（５），所述特征提取装置被构造用于从所述场景中提取所述对象的至少一个特征值，其中，所述特征值可表示在所述特征的特征空间中，所述设备还具有编码装置（８），所述编码装置被构造用于将所述特征值编码成识别数据，其中，所述识别数据形成所述对象签名的一部分，其特征在于，所述识别数据引用所述特征的特征空间的一个分区。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：H·洛斯，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：DE
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