[发明专利]视野分界线确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种视野分界线确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取存在重叠视域的第一和第二目标图像；采用尺度不变特征转换算法分别提取第一和第二目标图像的第一和第二特征极值点组；根据第一和第二特征极值点组确定第一和第二目标图像的重叠视域；采用哈里斯角点检测算法分别提取第一和第二目标图像的第一和第二特征角点组；根据第一和第二特征角点组从第一和第二特征极值点组中确定第一和第二目标图像的K个目标特征点对；根据K个目标特征点对确定第一和第二目标图像所在的第一和第二监控视频的视野分界线。本申请的方法，能够确定出更准确的视野分界线。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种视野分界线确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

视频监控用于运动目标的检测和跟踪时，能够全天工作。多摄像头视频监控相比于单摄像头视频监控能够避免由于干扰、遮挡等造成的监控死角，更好的实现对运动目标的检测和跟踪。

多摄像头视频监控在跟踪运动目标的过程中，需要通过可见性判别函数来实现运动目标在多个摄像头视野之间的交接，视野分界线是确定可见性判别函数的前提，在现有技术中，视野分界线通过多个摄像头在同一时间的两帧图像上的特征点生成，而在环境光线较差时，由于环境光线的干扰，从图像上提取的特征点可能不够准确，进而导致生成的视野分界线不够准确。

发明内容

本申请提供一种视野分界线确定方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中的视野分界线不够准确的问题。

根据本申请的第一方面，提供一种视野分界线确定方法，包括：

获取第一目标图像和第二目标图像；第一目标图像和第二目标图像为第一监控视频和第二监控视频在同一时间的视频帧；第一监控视频和第二监控视频存在重叠视域；

采用尺度不变特征转换算法分别提取第一目标图像的第一特征极值点组和第二目标图像的第二特征极值点组；所述第一特征极值点组包括M个第一特征极值点，所述第二特征极值点组包括N个第二特征极值点，M和N均为自然数；

根据所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组确定第一目标图像和第二目标图像的重叠视域；

采用哈里斯角点检测算法分别提取第一目标图像在重叠视域的第一特征角点组和第二目标图像在重叠视域的第二特征角点组；第一特征角点组包括P个第一特征角点，第二特征角点组包括Q个第二特征角点，P和Q均为自然数；

根据所述第一特征角点组和所述第二特征角点组从所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组中确定第一目标图像和第二目标图像的K个目标特征点对；每个目标特征点对包括一个第一特征极值点和一个第二特征极值点；K为自然数，K≤P且K≤Q；

根据K个目标特征点对确定第一监控视频和第二监控视频的视野分界线；第一监控视频的视野分界线为第一监控视频中第二监控视频的视野边界；第二监控视频的视野分界线为第二监控视频中第一监控视频的视野边界。

根据本申请的第二方面，提供一种视野分界线确定装置，包括：

获取模块，获取第一目标图像和第二目标图像；第一目标图像和第二目标图像为第一监控视频和第二监控视频在同一时间的视频帧；第一监控视频和第二监控视频存在重叠视域；

第一提取模块，用于采用尺度不变特征转换算法分别提取第一目标图像的第一特征极值点组和第二目标图像的第二特征极值点组；所述第一特征极值点组包括M个第一特征极值点，所述第二特征极值点组包括N个第二特征极值点，M和N均为自然数；

第一确定模块，用于根据所述第一特征极值点组和所述第二特征极值点组确定第一目标图像和第二目标图像的重叠视域；