[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

说明书

本发明一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法及其系统,本方案基于实景三维的空间视频监控追踪有效的提高了大场景视频监控索引效率，结合AI智能识别算法实时监控追踪对象，实现了在图像、空间、时间不同维度上的对象锁定，可广泛应用在交通、公安、安防、应急、国防等领域。

技术领域

本发明涉及无人机监控跟踪设计技术领域，尤其是一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法及其系统。

背景技术

在传统的视频监控系统中，监管人员需要同时观看多个分镜头画面，并且很难将零散的分镜头视频与其实际地理位置相对应，无法对大场景进行全局实时监测，也无法对历史事件进行快速回溯查找。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法及其系统，从而解决现有技术的不足，解决如何利用实景三维地图可视化技术，结合视频监控技术实现视频监控在三维场景中的实时投影，并有效的利用AI算法快速定位追踪有效目标的问题。

为实现上述目的，本发明提出的其中一个技术方案是：一种基于实景数据的视频监控智能追踪方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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，对图片进行增强处理；