一种基于双目PTZ相机的主从跟踪方法

借鉴变色龙视觉的高度独立性、对称性、全局性与选择性兼顾等特点,该文提出一种基于双PTZ(Pan-Tilt-Zoom)相机的主从跟踪方法。由于两个相机的对称性和参数可变性、可控性,这种方法相对于静止加主动相机的主从跟踪系统,可以增大监控范围;相对于多静止加主动相机的系统,可减小硬件开销;相对于全向加主动相机的系统,更有利于信息融合。该文设计了基于球面坐标模型的主从控制方法,可方便实现两相机在任意pan-tilt-zoom参数下的主从模式跟踪,实现对目标的多尺度视觉关注。在室外场景中进行的多组实验验证了所提方法的有效性。

道路场景下相机自动标定及优化算法

当前交通相机的自标定算法大多基于灭点或道路中的几何标识进行标定,但多灭点的检测存在不稳定及趋于无穷的"病态"条件,标识先验条件获取不精确等因素,造成自标定算法的实际应用受限.为了改进上述问题,首先根据典型道路场景,建立较稳定的单灭点标定模型;然后动态获取道路中的可标定区域及其中的几何标识,并在钻石空间中求取最佳灭点;最后利用场景中的冗余信息构造非线性约束条件,对标定参数在约束空间中进行迭代求最优,以消除标定初始条件不精确造成的标定误差.在云台相机监控的实际弯曲道场景中进行实验,同时改变相机视角及焦距进行实时算法处理,结果表明,该算法在多交通场景下的标定准确率达95%以上,优于现有算法,尤其适用于云台全方位交通相机的自标定.

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法:建立全新的路况PTZ摄像机成像模型;根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的"白盒"标定,并给出了自动化标定的实现方案;摘录实际路况试验结果,计算标定误差.该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.

三维跟踪扫描影像分析方法的实现与精度分析

三维影像分析是运动生物力学的重要研究手段之一,广泛地应用于运动技术分析和诊断中。三维跟踪扫描影像分析方法就是摄像机跟踪运动目标来记录运动的图像,并通过专门的图像解析系统解算得到运动目标空间实际三维坐标的方法。应用SIMI Motion的Pan/Tilt/Zoom功能来实现三维跟踪扫描录像分析,并对所得到的三维测量数据的精度进行评价和分析。研究结果表明,在相同的坐标参考系下,由全站仪和影像分析测量得到的24个点的三维空间绝对坐标的平均相差值为0.018±0.003 m,三维跟踪扫描影像测量的相对误差可以达到1.97%,这样的测量精度可满足运动技术分析的要求。介绍了实现三维跟踪扫描影像分析的全过程,对影响测量精度的因素进行了初步的分析,并提出了应采取的相应措施。

复杂环境下变电站运动目标跟踪技术研究

背景光线变化、树木摇动、下雨下雪等自然环境变化会给运动运动目标检测带来的很大影响。本文介绍一种背景动态生成算法,利用此算法实时动态地生成背景图像,在一定程度上解决了自然环境变化给运动目标检测带来的影响。然后使用背景差分法来检测运动目标,当存在运动目标时,根据连续2帧图像与背景图像差分的结果来确定运动目标的运动方向、运动目标的位置坐标。最后给出了一种云台转动角度的计算公式,根据此计算公式计算出云台的水平旋转角度和垂直旋转角度,实现运动目标检测和自动跟踪功能。

基于主动视觉的人脸检测与跟踪算法研究

基于融合Kalman滤波的Camshift算法与Adaboost算法相结合的方法,提出了一种基于主动视觉的人脸检测与跟踪算法。利用Adaboost算法与融合的Camshift算法实现人脸自主检测与跟踪;根据目标形心与视场中心的位置关系以及人脸区域与视场的面积关系,设计了云台控制算法。该控制算法通过对云台摄像机进行水平、垂直和变焦控制,达到自动调整云台摄像机参数的目的。基于硬件平台对所提出的主动视觉算法进行实验验证,实验结果显示,主动视觉算法具有较高的运行效率,能够实时的检测和跟踪人脸目标,扩大了摄像机的跟踪范围。

基于自动识别系统的长江控制河段船舶视觉伺服跟踪方法

针对狭窄弯曲的控制河段目标船舶跟踪监视难度大,直接采用现有海事视频跟踪监视方法存在跟踪滞后、对准误差,乃至目标丢失的问题,提出了采用船舶自动识别系统(AIS)与多个云台摄像机联动的方式对控制河段船舶进行主动跟踪监视。云台摄像机根据目标船舶的经纬度进行初始对准;同时结合船舶航速、航向进行动态预测跟踪以平滑图像并消除跟踪滞后;进一步运用目标船舶图像识别进行误差校正,以保证目标船舶始终处于最佳监视区域。仿真结果表明,该算法可对目标船舶进行连续、动态跟踪,实时性好,准确性高。

利用Java实现对云台和镜头的远程控制

结合我国实际情况和未来的发展趋势,开发出基于Java的视频监控系统,实现对云台和镜头的远程控制.系统包括RS-232/RS-485的转换,解码器和云台、镜头以及它们与计算机串口的硬件连接,通过Pelco-D协议,采用Java的扩展类库comm.jar库进行串口通信.客户端通过套接字对服务器端的云台和镜头进行控制,对于同时来自服务器端和多个远程客户端对云台和镜头的控制所产生的冲突提出了解决方法.系统具有跨平台性.

一种基于尺度不变特征点的运动目标检测算法

针对PTZ(Pan/Tiit/Zoom)摄像机的运动目标检测,提出了一种基于尺度不变(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)特征点的运动补偿解决方案.首先,采用相邻两幅图像特征点匹配的方法获得运动补偿,从而解决了PTZ摄像机的自主运动带来的问题;然后利用时间差分法得到运动目标的区域;晟后利用形态学中的腐蚀和膨胀方法去除噪声.测试结果验证了算法的实用性和有效性.

基于里程计和PTZ视觉的移动机器人自定位

针对机器人长距离运行时里程计定位存在累积误差问题,提出一种基于里程计和PTZ视觉的移动机器人自定位算法。提出了中断式S形搜索策略的概念,设计了基于有限自动机的视觉定位方法;分析了里程计和视觉定位误差来源,分别建立了其定位信度模型;并基于该模型建立里程计和PTZ视觉定位的框架。针对视觉定位及里程计视觉复合定位分别进行了实验,结果验证了该方法的有效性和实用性。

基于分道线的道路云台摄像机参数自动标定

为实现基于道路视频摄像机视频处理的运动车辆精确测速,提出基于分道线长度、车道宽度和分道线消失点的道路云台摄像机参数自动标定方法,以对摄像机焦距、俯仰角、旋转角、离地高度等参数进行自动标定。实验结果表明,在应用于基于视频处理的运动车辆速度检测时,所提方法与雷达测速在平均误差以及误差标准差方面远小于我国公路测速允许的误差上限,验证了方法的准确性和有效性。

高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

针对智能监控中基于高速球形摄像机的PTZ跟踪功能模块,设计了一种PTZ跟踪控制策略。该策略在球机机械参数未知的情况下,一方面能控制球机实时地跟踪目标使目标始终处于视野中央,另一方面可自动进行变倍动作来放大拍摄目标的局部细节。针对球机Zoom控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题,利用SIFT算法设计了一种计算球机变倍率的方法。利用VS2005和OpenCV软件平台实现了PTZ跟踪的整体流程。实验表明,该策略能有效、稳定地进行PTZ跟踪。

利用单片机实现对云台的转动控制

以单片机为核心,将单片机的串口通过RS-485与云台相连,采用RS-485总线标准,通过PELCO-P协议,在C51环境中编制程序,实现了对(多台)云台的方位转动控制。

视频监控系统中云台控制模块的设计与实现

介绍了一种基于ARM嵌入式系统和飞思卡尔单片机的网络视频监控系统中摄像头云台控制模块的设计与实现。云台控制模块属于整个系统的一个功能模块,首先ARM端发送一组云台转动的控制命令,经ARM芯片的GPIO引脚传送到单片机,单片机采集到信号之后将云台转动命令转换成云台控制信号,从而完成整个控制过程。

跳高技术的三维跟踪扫描影像分析方法

由于研究方法的限制,通常采用三维定点影像分析的方法来研究跳高助跑倒三步之后的技术动作。以我国优秀跳高选手郑幸娟在训练中试跳1.85m的技术动作为例,分析如何使用三维跟踪扫描影像分析方法研究跳高全程技术动作,获得助跑的步长、弧线的半径等技术参数,并对跳高助跑阶段的主要技术指标及其作用进行了探讨,以期为跳高全程的技术分析研究提供参考。

采用地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法

在视频监控领域,包含PTZ(pan-tilt-zoom)相机的双目主从系统可以同时获取跟踪目标的全景信息和高分辨率信息,因此得到了广泛研究与应用。针对智能视频监控的需求,提出了一种基于地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法。该方法分为离线标定和在线实时跟踪两个阶段。离线阶段,利用两相机不同视角间的目标匹配关系计算地平面所诱导的单应矩阵,提出了一种从两相机同步视频流中自动估计单应矩阵的方法,该方法与传统方法相比具有不需要标定物和人工干预的优点,然后采用匹配特征点的方法估计相机的主点和等效焦距。在线实时跟踪时,通过单应变换建立主从相机之间的坐标关联,并利用离线阶段标定的主点和等效焦距估计从相机控制参数,从而实现主从跟踪。与其他算法相比,该方法可以应用于宽基线的情形,能够适应目标深度的变化,满足了实时性的要求。室内、外场景的多组实验验证了所提方法的有效性。

恒定光照下基于LFPL的APTZ调节

为提高光照恒定情况下视觉系统中PTZ调节的主动性和稳定性,提出恒定光照下基于LFPL的APTZ调节方法。采用基于局部粒子滤波的目标预定位方法,对运动目标实现自动估计的标定,提高系统调节的主动性,解决非线性跟踪问题。动态选取光照不变特征滤波粒子克服了光照变化和噪声等因素对目标预定位方法的影响,增强视觉系统的鲁棒性。对水平角和抑角采用Fuzzy控制方法,提高视觉跟踪系统的稳定性。实验结果表明,该方法是正确有效的,使用该系统对变速运动目标的长距离跟踪结果较传统方法更稳定,在光照变化和噪声条件下的运动目标跟踪实验也取得较好的结果。

高速路监视器云台设计及其动力学仿真

设计了适用于高速路监视器云台的机械系统,使得该系统能够满足垂直转速和水平转速以及保持扭矩等性能要求,为验证所设计云台系统的有效性,采用ADAMS软件对其进行动力学仿真分析,仿真结果表明所设计高速路监视器云台能够满足系统性能要求。

大型摄像监控系统的单片机实时控制

介绍了单片机在摄像机、云台电机控制方面的应用 ,利用单片机的软、硬件资源实现对云台电机、摄像头的自动控制 ,以及对输入量的控制 ,着重阐述了其组成结构。

基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统

针对四旋翼无人机跟拍过程中视角固定,易丢失目标的问题,设计了一种基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统。首先,使用云台相机对地面移动目标进行拍摄,通过对目标的颜色特征和形状特征进行检测识别,使用核相关滤波(KCF:Kernel Correlation Filter)方法进行视觉跟踪,得到地面移动目标在图像坐标系的位置。然后,通过建立针孔模型,解算出在云台相机带有俯仰角时的无人机与地面目标的相对位置关系。最后,设计了离散串级比例-积分-微分(PID:Proportion-Integral-Differential)踪控制器,实现对无人机的位移控制,使四旋翼无人机可对地面移动目标进行稳定跟踪。同时设计了串级比例-微分(PD:Proportion-Differential)控制器以实现云台相机的视角跟踪,增大了无人机的跟踪范围,降低了丢失目标的风险。实验结果表明,所设计的四旋翼无人机跟踪控制系统可实现对地面移动目标的稳定跟踪。