專利名稱：一種運動目標三維立體定位系統及方法
技術領域：
本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種運動目標坐標檢測系統，尤其涉及一種運動目標三維立體定位系統；同時，本發明還涉及一種運動目標三維立體定位方法。
背景技術：
現有對運動目標檢測的技術采用單一攝像機，僅能獲得目標中心點在攝像機投影平面的二維信息以及目標在投影平面上的大小，無法確定目標相對于攝像機的距離信息(深度信息)和實際尺寸(三維坐標)，檢測出的目標信息實際是目標在攝像機投影面的二維信息，而非三維空間中目標本身。
由于單攝像機畫面中將實際三維信息變成二維信息，無法確定目標實際尺寸大小，從而無法實現與實際空間位置信息進行比較判斷。有鑒于此，如今迫切需要設計一種新的運動目標位置檢測系統，以便檢測到運動目標的三維坐標。

發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種運動目標三維立體定位系統，可檢測到運動目標的三維坐標，提高檢測精確度。此外，本發明還提供一種運動目標三維立體定位方法，可檢測到運動目標的三維坐標，提聞檢測精確度。為解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案一種運動目標三維立體定位系統，所述系統包括第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元、運動目標檢測單元、運動目標分割單元、多目標提取單元、三維信息融合單元；所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻息;所述運動目標檢測單元連接第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元，檢測第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元對該運動目標進行分割；所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理；若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域；所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標；所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。一種運動目標三維立體定位系統，所述系統包括第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元、運動目標檢測單元、運動目標分割單元、多目標提取單元、三維信息融合單元；所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻息;
所述運動目標檢測單元連接第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元，檢測第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元對該運動目標進行分割；所述多目標提取單元合并提取完整的運動區域，獲得各個運動區域在投影平面內的相應二維投影坐標；所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。作為本發明的一種優選方案，所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理；若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域；作為本發明的一種優選方案，所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標。一種上述運動目標三維立體定位系統的定位方法，所述方法包括如下步驟步驟SI、所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息；步驟S2、所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理；
若判斷存在包含異常或運動目標的區域，則運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域；步驟S3、所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標；步驟S4、所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。 一種上述運動目標三維立體定位系統的定位方法，所述方法包括如下步驟步驟SI、所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息；步驟S2、所述運動目標檢測單元連接第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元，檢測第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元對該運動目標進行分割；步驟S3、所述多目標提取單元合并提取完整的運動區域，獲得各個運動區域在投影平面內的相應二維投影坐標；步驟S4、所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。作為本發明的一種優選方案，所述步驟S2具體包括所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理；若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域；作為本發明的一種優選方案，步驟S3具體包括所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標。本發明的有益效果在于本發明提出的運動目標三維立體定位系統及方法，可檢測到運動目標的三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位，獲取其實際空間位置信息，提高檢測精確度。


圖I為本發明運動目標三維立體定位系統的組成示意圖。圖2為本發明運動目標三維立體定位方法的流程圖。
具體實施例方式下面結合附圖詳細說明本發明的優選實施例。實施例一請參閱圖1，本發明揭示了一種運動目標三維立體定位系統，所 述系統包括第一圖像獲取單元21、第二圖像獲取單元22、運動目標檢測單元11、運動目標分割單元12、多目標提取單元13、三維信息融合單元14。其中，運動目標檢測單元11、運動目標分割單元12、多目標提取單元13、三維信息融合單元14可以設置于一服務器10中，第一圖像獲取單元21、第二圖像獲取單元22分別連接該服務器，可以有限連接、可以通過有線網絡連接、也可以通過無線網絡連接。所述第一圖像獲取單元21、第二圖像獲取單元22用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息。第一圖像獲取單元21、第二圖像獲取單元22可以為兩部相鄰設置的攝像機，鏡頭覆蓋面幾乎相同。所述運動目標檢測單元11連接第一圖像獲取單元21、第二圖像獲取單元22，檢測第一圖像獲取單元21、第二圖像獲取單元22獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元12對該運動目標進行分割。具體地，所述運動目標檢測單元11分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理。若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元12將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域。所述多目標提取單元13對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標。所述三維信息融合單元14用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位，同時可以得到各運動目標的實際大小尺寸。各運動目標實際大小尺寸的計算方法為分別獲取組成運動目標輪廓中各像素的三維坐標，根據運動目標輪廓中各像素的三維坐標得到運動目標的實際大小尺寸。
以上介紹了本發明運動目標三維立體定位系統的組成，本發明在揭示上述系統的同時，還揭示一種上述運動目標三維立體定位系統的定位方法；請參閱圖2，所述方法包括如下步驟步驟SI視頻信息獲取步驟。所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息。通常，獲取的是視頻信息，當然，也可以分別獲取短時間間隔的圖像信息。步驟S2運動目標檢測及分割步驟。所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理； 若判斷存在包含異常或運動目標的區域，則運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域；步驟S3多目標提取步驟。所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標；步驟S4三維信息融合步驟。所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位，同時可以得到各運動目標的實際大小尺寸。各運動目標實際大小尺寸的計算方法為分別獲取組成運動目標輪廓中各像素的三維坐標，根據運動目標輪廓中各像素的三維坐標得到運動目標的實際大小尺寸。綜上所述，本發明提出的運動目標三維立體定位系統及方法，可檢測到運動目標的三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位，獲取其實際空間位置信息，提高檢測精確度。這里本發明的描述和應用是說明性的，并非想將本發明的范圍限制在上述實施例中。這里所披露的實施例的變形和改變是可能的，對于那些本領域的普通技術人員來說實施例的替換和等效的各種部件是公知的。本領域技術人員應該清楚的是，在不脫離本發明的精神或本質特征的情況下，本發明可以以其它形式、結構、布置、比例，以及用其它組件、材料和部件來實現。在不脫離本發明范圍和精神的情況下，可以對這里所披露的實施例進行其它變形和改變。
權利要求
1.一種運動目標三維立體定位系統，其特征在于，所述系統包括第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元、運動目標檢測單元、運動目標分割單元、多目標提取單元、三維信息融合單元； 所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息； 所述運動目標檢測單元連接第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元，檢測第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元對該運動目標進行分割； 所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理； 若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域； 所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標； 所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。
2.一種運動目標三維立體定位系統，其特征在于，所述系統包括第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元、運動目標檢測單元、運動目標分割單元、多目標提取單元、三維信息融合單元； 所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息； 所述運動目標檢測單元連接第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元，檢測第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元對該運動目標進行分割； 所述多目標提取單元合并提取完整的運動區域，獲得各個運動區域在投影平面內的相應二維投影坐標； 所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。
3.根據權利要求2所述的運動目標三維立體定位系統，其特征在于 所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理； 若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域。
4.根據權利要求2所述的運動目標三維立體定位系統，其特征在于 所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標。
5.一種權利要求I所述運動目標三維立體定位系統的定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟 步驟SI、所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖 像或視頻信息； 步驟S2、所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理； 若判斷存在包含異常或運動目標的區域，則運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域； 步驟S3、所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標； 步驟S4、所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。
6.一種權利要求2所述運動目標三維立體定位系統的定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟 步驟SI、所述第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元用以分別獲取設定監控區域的圖像或視頻信息； 步驟S2、所述運動目標檢測單元連接第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元，檢測第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息判斷是否有運動目標；若存在運動目標，運動目標分割單元對該運動目標進行分割； 步驟S3、所述多目標提取單元合并提取完整的運動區域，獲得各個運動區域在投影平面內的相應二維投影坐標； 步驟S4、所述三維信息融合單元用以將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系；采用目標三維信息融合算法計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位。
7.根據權利要求6所述的定位方法，其特征在于 所述步驟S2具體包括所述運動目標檢測單元分別對第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元獲取的圖像或視頻信息進行檢測，檢測方法為從第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元獲取的灰度圖像序列中選取設定時間間隔內的兩幀，將當前幀與前一幀圖像進行幀間差分運算；將生成的灰度差分圖像進行二值化處理；·· 若判斷存在包含異常或運動目標的區域，運動目標分割單元將該區域中的各像素點做標記，并去除孤立點噪聲；而后通過尺寸濾波器去除小區域或運動干擾噪聲；所述運動目標分割單元從二值圖像中分割出包含異常或運動目標的區域作為投影圖像中相應目標的運動區域。
8.根據權利要求6所述的定位方法，其特征在于 步驟S3具體包括所述多目標提取單元對分割出來的運動區域采用區域生長算法，對生成的獨立矩形區域采用自適應吸引域合并算法；根據最終生成的各個矩形位置次序與大小標定并映射各個運動目標，各個矩形的邊長與第一圖像獲取單元/第二圖像獲取單元的鏡頭縮放倍數成反比；計算所標定目標在相應投影平面內的二維信息即可獲得各個運動目標的二維投影坐標。
全文摘要
本發明揭示了一種運動目標三維立體定位系統及方法，所述系統包括第一圖像獲取單元、第二圖像獲取單元、運動目標檢測單元、運動目標分割單元、多目標提取單元、三維信息融合單元；運動目標檢測單元檢測第一/二圖像獲取單元獲取的視頻信息判斷是否有運動目標，若存在，則對該運動目標進行分割；多目標提取單元合并提取完整的運動區域，獲得各個運動區域在投影平面內的相應二維投影坐標；三維信息融合單元將第一圖像獲取單元中的投影目標與第二圖像獲取單元中的投影目標建立一一對應的關系，計算出各個運動目標在監控場景中的立體三維坐標。本發明可檢測到運動目標的三維坐標，從而對各運動目標進行三維立體定位，提高檢測精確度。
文檔編號G01B11/00GK102901446SQ20121036646
公開日2013年1月30日 申請日期2012年9月27日 優先權日2012年9月27日
發明者孟蜀鍇, 陳進友 申請人:無錫天授信息科技有限公司