基于标定信息的PTZ相机主动跟踪算法研究.pdf

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1、第31卷第6期(下)赤峰学院学报(自然科学版)Vo1．31No．62015年6月JournalofChifengUniversity(NaturalScienceEdition)Jun．2015基于标定信息的PTZ相机主动跟踪算法研究吴瑶，郑爱华一，罗斌1,2(1．安徽大学计算机科学与技术学院，安徽合肥230601；2．安徽省工业图像处理与分析重点实验室，安徽合肥230039)摘要：PTZ相机主动跟踪方法能够根据运动目标的位置信息不断调整相机自身角度，使得跟踪过程中目标始终处于相机监控视野的中心区域．由于目标运动的复杂性和相机机械条件受限。现有方法大多数不能快速准确地调整PT

2、Z相机的角度．针对这一问题，本文介绍了一种基于标定信息的PTZ相机主动跟踪方法．首先对相机进行自标定．获取相机内参数．即标定信息．在跟踪过程中，若目标当前位置偏离相机视野中心区域，则利用相机内参数和目标坐标，计算出相机应调整的角度．实验结果表明。本文算法能准确实时的主动跟踪运动目标．关键词：PTZ相机：相机自标定；主动跟踪中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673—260X(2015)06—0020—040引言监控视野中心区域，从而实现PTZ相机对目标的主动跟踪．近年来，随着计算机科技的不断发展进步，人们生活水该算法复杂度低，计算效率较高，通常情况下能够准确实时平

3、的不断提高，特别是近来，公共安全防护及建设智慧城市的主动跟踪运动目标”】．的需求日益增长，视频监控越来越被人们所重视．在现有的1标定信息的获取视频监控系统中，大多都采用固定摄像头，但固定摄像头监在计算机视觉中，标定信息包括相机内参数和外参数．控视野窄，灵活度低，而且不能自由控制，使得相机对运动通过内外参数能够实现相机成像平面中的二维坐标与真实目标不能进行连续的跟踪，为我们提供的相关信息也很有场景中三维坐标之间的变换．在针孔模型I-21中，假设三维空限．基于PTZ相机的智能监控系统能弥补上述缺点．PTZ相间中一点x：(x，Y，Z，1)，在相机成像平面上所成的像点为m-机(智能一

4、体化球型相机)即Pan、Tilt和Zoom的简写，是集(x，Y，1)，则有如下关系式：高分辨率摄像头、变速云台和光学变焦镜头等部件于一体rv]ffuDo11I的监控设备，它能监控的视野范围更大，且能主动跟踪运动m=10￡0V1oI[RT】I【；JI(1)目标对运动目标进行分析．式(1)中，K为相机内参数矩阵，其矩阵中元素即为要标PTZ相机下的主动目标跟踪，由于目标尺寸的不断变定的相机模型参数；fu，￡是图像坐标系中U轴与v轴的尺度化以及背景的不断更新，使得PTZ相机主动跟踪目标有很因子；是倾斜因子，是由U轴与v轴的不成交产生的，一般多困难．近年来，不少研究人员都做了很多研究．

5、文献【1—2]给为O；v0)为主点坐标，即相机光轴与像平面的交点坐标；出一种模糊控制算法，把云台转动分为八个方向，然后根据fR33为相机外参数矩阵，R是世界坐标系转换到相机坐标目标位置与图像中心点的位移偏移量作为模糊控制距离，系的旋转矩阵，T是世界坐标系到相机坐标系的平移矢量．与设定阈值比较，根据比较结果判断相机的转动方向，这种本文所做研究是基于PTZ相机纯旋转运动的，即相机只绕方法能满足主动跟踪，但跟踪结果不够准确．文献[31通过对其光心做旋转运动，没有平移向量，T为0，且相机不进行缩相机方向、焦距与在3D场景下目标与相机之间的距离进行放等变化．预测，对相机进行调整，跟踪目

6、标．文献[4—5】先对背景进行全通过PTZ相机拍摄一系列图像，然后根据图像间对应景拼接，再通过背景减法获取目标，该方法跟踪效果较好，关系求出图像的单应矩阵，求出单应矩阵后再根据公式求但计算量大，不能实现实时跟踪目标．出相机内参数矩阵K，完成相机自标定．本文对PTZ相机主动目标跟踪方法进行了研究，首选具体过程如下：通过相机自标定方法t6-~]获得PTZ相机的标定信息，然后利当PTZ相机做旋转运动时，相机运动前图像m与运动用标定信息，根据目标在图像坐标系中的位移，计算出PTZ后的图像mz满足如下关系：相机的偏转角度，根据该角度调整相机使得目标始终相机基金项目：863项目(2014

7、AA015104)；国家自然科~(614720o2)一20—sm2=Hm(2)标不在图像中心区域时，就使用本文提出的算法来调整相式(2)中，s是非零常数，矩阵H即为两幅图像间的单应机，使目标回到图像中心区域．性矩阵，可由多组图像对应点求得．如果限定H的行列式即下面介绍如何求解P，T的值，如下图2所示，设图像中Det(H)=l，则：心的坐标为O，目标已偏离图像中心，在当前帧图像的坐标H=KRK-’(3)为x，设要使目标重新回到图像中心，相机从中心点O转到x将式(3)进行转置并分别右乘式(3)的两边，则得到