[发明专利]一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法及其系统

权利要求书

1.一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，该方法包括：

S1、构建实景三维地图：通过无人机倾斜摄影测量技术还原视频监控区域实景三维地图；

S2、依据视频监控点位信息进行实时视频流在S1构建的三维场景中的立体投影；

S3、利用三维渲染引擎获取S2中的立体投影的地表渲染视频帧；

S4、利用yolo3 AI算法捕捉S3中的视频帧中的追踪对象；

S5、标定追踪目标；

S6、根据目标在地表渲染视频帧的相对坐标计算出绝对地理坐标；

S7、根据绝对地理坐标在三维地图生成的目标路径，实现目标追踪。

2.如权利要求1所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，步骤S1中，包括：

S101、无人机航摄数据获取：对无人机及倾斜摄影航摄相机进行选型，以1：500比例尺建模要求进行航线设计，对测区倾斜摄影影像数据进行采集；

S102、倾斜摄影数据预处理：对倾斜摄影影像数据进行分组整理，去掉无效影像和POS点位信息；

S103、三维模型生成：预处理数据进入实景三维建模软件进行生产，生成出三维模型成果数据。

3.如权利要求2所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，步骤S101中，航空影像的地面分辨率要优于0.05米，用于制作实景三维模型成果，其航高与地面分辨率关系式为：

其中h为相对飞行高度；f为镜头焦距；a为像元尺寸；GSD为地面分辨率。

4.如权利要求1所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，步骤S3中，还包括：

S301、视频流获取：根据视频监控设备类型及网络地址，获取RTSP视频流地址及监控设备镜头详细参数；

S302、依据监控设备位置信息和监控范围特征点信息，转换监控范围特征点信息到空间坐标；

S303、依据监控设备和特征点空间坐标信息在实景三维中绘制视频监控范围面，Polygon贴图设置为RTSP视频流；

S304、调用三维引擎底层OnFrame渲染帧监听方法，获取当前帧图像。

5.如权利要求1所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，步骤S4中，包括有：

S401、数据预处理：生成训练测试文件，存储图片路径、bbox和类别；

通过读取训练测试文件文件，对图片进行增强处理；

根据文件中读取的bbox生成对应的label,label存储大中小3种真实框的中心宽高置信度和类别；

S402、定义网络结构：定义为卷积模块，残差模块，合并模块和上采样模块；

S403、利用损失函数计算边界框坐标损失,分类损失和置信度损失；

S404、检测识别车辆车牌目标生成bounding box。

6.如权利要求1所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，步骤S6中，包括有：

S601、依据YOLO3识别出的同一车辆车牌信息，以图像左上角为原点，计算车辆bounding box在图像中的像素位置信息；

S602、在三维GIS引擎中将车辆像素相对坐标转换到地理坐标(lon1,lat1)。

7.如权利要求1所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，其特征在于，步骤S7中，包括有：

将连续视频流中的车辆地理坐标点位创建三维场景中的轨迹线展示在三维视窗中，实现车辆的实时轨迹追踪。

8.一种基于实景数据的视频监控智能追踪系统，其特征在于，该系统运用权利要求1-7任一项所述的一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，完成目标追踪。