利用特征識別的攝像機校準制造技術

被公開的內容是一些方法、系統、計算機可讀媒介和其它實現方式，其中包括有校準攝像機的方法，所述校準攝像機的方法包括：通過攝像機捕獲場景的幀；識別出現在所捕獲到的幀中的特征，所述特征與代表一個或多個對象的物理特性的預先確定的值相關聯；以及，基于出現在捕獲到的幀中的被識別特征和與被識別特征相關聯的預先確定的值來確定攝像機的參數。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】【專利說明】利用特征識別的攝像機校準
技術介紹
攝像機校準通常被用于視頻監控應用，該視頻監控應用需要確定所關注對象的物 理特性，諸如移動速度、對象高度、尺寸等。精確校準通常需要精密的測量，所述測量是對由 觀察場景的攝像機所捕獲的場景執行的。這種測量操作可能是費時的，并且如果要實現涉 及許多攝像機的大規模的監控操作，這種測量還有可能是不現實的。
技術實現思路
因此，實用、易操作且有效的攝像機校準方法、程序和技術將在本文中描述。在 一些實施方式中，攝像機校準方法被提供用于視頻安全應用，其被配置來通過處理由在平 面上方且朝向下方安裝的攝像機所捕獲的視頻流來檢測和跟蹤在平面（例如地面、樓層地 板）上停留或移動的通常類型的對象（例如，人、車輛）。本文描述的校準方法需要用戶極 少費力地或甚至完全不費力地對攝像機進行校準。在一些實現方式中，用戶可以簡單地指 定或識別對象（例如，具有已知高度的人、具有已知長度的車）；和/或在攝像機視場中的 幾個位置處識別這類對象的特征；或指明在受監控平面上的線條（例如平面上的平行線、 正交于平面的垂線、在線條之間具有已知角度的平面上的線條）之間已知的幾何形狀/結 構模型。利用這些被識別特征，觀察該場景的攝像機能夠根據所述被識別特征來校準。在 一些實現方式中，攝像機校準可以自動地根據例如下面列出的基于聚類的方法來實現：1) 檢測并跟蹤出現在攝像機視野內的對象；2)通過聚類操作來學習獲得對象特征的模型，并 且自動地執行對象分類；以及，3)識別被分類對象的特征，以便提取用于使用攝像機自動 校準的約束數據。 因此，在一些實施方式中提供了校準攝像機的方法。該方法包括：通過攝像機捕獲 場景的幀；識別出現在捕獲到的幀中的特征，所述特征與代表一個或多個對象的物理屬性 的預先確定的值相關聯；以及，基于出現在捕獲到的幀中的被識別特征和與這些被識別特 征相關的預先確定的值來確定攝像機的參數。 該方法的實施方式可以包括本公開內容中所描述的特征中的至少一些特征，其中 包括一個或多個下列特征。 識別出現在捕獲到的幀中的特征可以包括：自動地檢測出現在一個或多個幀中的 至少一個對象；自動地分類出現在一個或多個幀中的被檢測的至少一個對象；以及，自動 地識別被分類的至少一個對象的特征，這些被自動地識別的特征與代表關于至少一個被分 類對象的物理屬性的預先確定的值相關聯。 自動地分類被檢測的至少一個對象可包括：根據至少一個被檢測的對象的尺寸來 確定高寬比；根據被確定的高寬比來為至少一個對象確定對象類型；以及，比較至少一個 對象的尺寸和對應于被確定的對象類型的聚類中所存儲的統計測量結果。 比較至少一個對象的尺寸可以包括：根據至少一個對象的尺寸來更新關于被持續 跟蹤的對象所訪問的位置的對象尺寸的局部模型；以及，通過將局部模型與全局聚類相關 聯來更新全局聚類，所述局部模型具有匹配和全局聚類相關聯的對象尺寸的對象尺寸。 被分類的至少一個對象可以包括以下項中的一個或多個，例如，與預先確定的平 均高度相關的人和/或與預先確定的平均長度相關的車輛。 確定攝像機的參數可以包括：確定以下項中的一個或多個，例如，攝像機的焦距 f、攝像機的傾角Φ、攝像機的偏轉角β，和/或在對應于捕獲到的幀的場景平面上方的攝 像機的高度h。 根據被識別特征來確定攝像機的參數可以包括：將關于被識別特征的約束條件的 誤差函數最小化。確定攝像機的參數還可以包括：利用RANSAC(隨機抽樣一致性算法）程 序移除噪聲約束（離群值）。 被識別特征可以包括以下項中的一個或多個，例如，在場景的捕獲到的幀中的兩 個點之間的距離、從捕獲到的幀的平面延伸出的垂線、和/或在捕獲到的幀中的兩對點之 間延伸的兩條線，其中這兩條線中的一條線相對于這兩條線中的另一條線成一角度。 在捕獲到的幀中的兩個點之間的距離可以包括：在場景的捕獲到的幀中的車輛的 長度，該車輛與一近似的預先確定的長度相關聯。 從場景的平面延伸出的垂線可以包括：場景中人物的高度，該人物與一近似的預 先確定的尚度相關聯。 該方法還可包括：根據出現在一個或多個捕獲到的幀中的對象的圖像的攝像機坐 標并且根據被確定的攝像機參數來確定位于場景中的對象的屬性。 對象的被確定屬性可以包括以下項中的一個或多個，例如，所述對象中的至少一 個對象在場景中的空間位置、速度、和/或所述對象中的至少一個對象在特定方向上的長 度。 在一些實施方式中，提出了一種系統。該系統包括：至少一個攝像機，其用于捕獲 幀數據；以及，一個或多個處理器，其被配置為執行校準所述至少一個攝像機的操作。所述 一個或多個處理器被配置來執行的操作包括：通過至少一個攝像機來捕獲場景中的幀；識 別出現在捕獲到的幀中的特征，所述特征與代表一個或多個對象的物理屬性的預先確定的 值相關聯；根據出現在捕獲到的幀中的被識別特征和與被識別特征相關聯的預先確定的值 來確定所述至少一個攝像機的參數。 系統的實施方式可以包括本公開內容所描述的特征中的至少一些特征，其中包括 以上關于方法所描述的特征中的至少一些特征。 在一些實施方式中，提出了一種非易失性的計算機可讀媒介。該計算機可讀媒介 用一組可在處理器上執行的計算機指令來進行程序化，當所述計算機指令執行時將引發下 列操作，所述操作包括：由攝像機捕獲場景的幀；識別出現在捕獲到的幀中的特征，所述特 征與代表一個或多個對象的物理屬性的預先確定的值相關聯；以及，基于出現在捕獲到的 幀中的被識別特征和關于被識別特征的預先確定的值來確定攝像機的參數。 計算機可讀媒介的實施方式可以包括本公開內容所描述的特征中的至少一些特 征，其中包括以上關于方法和系統所描述的特征中的至少一些特征。 如本文中所用的，術語"大約"是指與標準值存在+/-10%的變化。要理解的是，上 述變化通常被包括在本文提供的給定值中，而無論其是否被特別指定。 如在本文中（包括在權利要求中）所使用的，以"至少一個"或"一個或多個"限定 的術語項的列表中使用的"和"或者"或"，其指明所列舉的術語項的任意組合都是可以使用 的。例如，"A、B和C中的至少一個"的列表包括以下項的任意組合：A或B或C或AB或AC 或BC和/或ABC (即A并B并C)。此外，多于一次地出現或使用術語項A、B或C有可能進 行擴展，A、B和/或C的重復使用可以形成期望組合的一部分。例如，"A、B和C中的至少 一個"的列表還可以包括AA、AAB、AAA、BB等。 除非定義了其它形式，否則本文所使用的所有技術和科學術語全部和本公開內容 所屬領域的任何一個普通技術人員所理解的普遍意思是相同的。 -個或多個實現方式的詳細內容，都在下文的附圖和說明書中進行闡述。進一步 的技術特征、方面內容、和優點從說明書、附圖和權利要求的描述中會變得清楚。【附圖說明】 圖IA是攝像機網絡的框圖。 圖IB是攝像機的示例性實施方式的原理圖。 圖2是校準攝像機的示例性程序的流程圖。 圖3是包括了俯視一場景的攝像機的示例性系統的框圖，其中對象位于所述場景 的實質平展的平面上。 圖4是由攝像機捕獲的示例性2D圖像平面視圖。 圖5是自動地檢測對象、為其分類、并從被分類的對象識別/提取特征的示例性程 序的流程圖。 圖6是示出了方向格的框圖。 圖7是2D圖像平本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種校準攝像機的方法，所述方法包括：通過攝像機捕獲場景的幀；識別出現在所捕獲到的幀中的特征，所述特征與代表一個或多個對象的物理特性的預先確定的值相關聯；以及基于出現在所捕獲到的幀中的所識別的特征以及與所識別的特征相關聯的預先確定的值來確定所述攝像機的參數。

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】...

【專利技術屬性】
技術研發人員：朱紅衛，法曾·艾格達斯，格雷格·米勒，
申請(專利權)人：派爾高公司，
類型：發明
國別省市：美國;US