[发明专利]基于视频监控网络的楼宇内移动物体的导航方法及系统

权利要求书

1.一种基于视频监控网络的楼宇内移动物体的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

导航服务器获取移动物体设定的终点位置信息，向所述网络视频监控系统发送待定位的所述移动物体的图像样本，其中，所述图像样本是所述导航服务器接收所述移动物体发送的导航请求后，根据预存的移动物体的标识信息与图像样本的对应关系而获取到的，所述移动物体为移动机器人；

网络视频监控系统根据所述图像样本捕获包含所述移动物体的目标视频图像，并根据所述目标视频图像获取所述移动物体的当前位置信息，以及将所述当前位置信息发送给所述导航服务器；

所述导航服务器获取所述楼宇的拓扑结构图；

所述导航服务器根据所述拓扑结构图、所述当前位置信息和所述终点位置信息生成全局导航路径信息，并根据所述全局导航路径信息对所述移动物体发出运动调节指令，以使所述移动物体根据所述运动调节指令调整运动方向后，所述网络视频监控系统周期性地检测所述移动物体的当前位置信息，使得所述导航服务器不断根据所述当前位置信息对所述移动物体的运动方向进行调节，直至所述移动物体到达终点；

所述网络视频监控系统根据所述图像样本捕获包含所述移动物体的目标视频图像，包括：

根据所述图像样本提取所述移动物体的特征信息；

通过所述特征信息对第一分类模型进行训练，以生成第二分类模型；

获取当前周期的多路视频图像，并通过所述第二分类模型从所述多路视频图像中检测出包含所述移动物体的目标视频图像；

所述获取当前周期的从多路视频图像，包括：

获取前一周期的所述移动物体的位置信息；

基于卡尔曼滤波算法，根据前一周期的所述移动物体的位置信息在多路监控视频图像的集合中预测所述当前周期所述移动物体的位置范围；

基于所述位置范围，获取所述当前周期的多路视频图像。

2.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，在所述通过所述第二分类模型从所述多路视频图像中检测出包含所述移动物体的目标视频图像之前，还包括：

所述网络视频监控系统根据所述特征信息对所述多路视频图像中的所述移动物体进行标记；

所述通过所述第二分类模型从所述多路视频图像中检测出包含所述移动物体的目标视频图像，包括：

将标记后的多路视频图像输入所述第二分类模型，以通过所述第二分类模型检测出包含所述移动物体的目标视频图像。

3.如权利要求1-2任一项所述的导航方法，其特征在于，在所述通过所述第二分类模型从所述多路视频图像中检测出包含所述移动物体的目标视频图像之后，还包括：

所述网络视频监控系统将所述目标视频图像添加至样本集合，以更新样本集合；

所述网络视频监控系统根据更新后的样本集合再次训练所述第二分类模型，以更新第二分类模型。