智能分析攝像機的制作方法

本發明涉及到安防監控設備領域，特別是指一種具視頻分析構建和優化系統的智能分析攝像機。

背景技術：

關于圖2：傳統的數碼攝像機架構圖，傳統的數碼攝像機通過圖像傳感器（以下簡稱is）接收視頻。從is接收到的視頻數據隨后由圖像信號處理器（以下簡稱isp）進行處理來提高視頻圖像的質量。isp隨后將處理后的視頻數據通過視頻壓縮處理器（以下簡稱vcp）進行視頻壓縮處理，壓縮后的視頻數據再隨后被存儲在一個本地磁盤或被轉移到一個服務器或云作進一步分析處理。

目標圖像按照攝像機透鏡所視進行記錄。圖3顯示了三臺攝像機的拍攝效果。如圖3a：水平直線完整圖像圖。攝像機1是在一條水平直線上直接面向目標，它拍攝了目標的完整圖像且未失真，所以記錄的影像（圖3a）保持了正確的縱橫比。如圖3b：頂部左側向下俯拍圖。攝像機2是從頂部左側，向下俯拍目標，其與攝像機1拍攝的同一目標對象的定位不同，拍攝到的主干和傘體的縱橫比影像如圖3b所示有所縮減，傘體比圖3a所示更為細長。如圖3c：左下側向上仰拍圖，攝像機3是從左下側向上仰拍目標，通過攝像機3的透鏡所拍攝的主干要高一些，傘體要粗一些。圖3c圖像所示的傘體的縱橫比與圖像3a所示的不同。

所記錄之圖像的失真是造成分析誤差的原因，這樣的誤差導致視頻和圖像分析不準確。它可能會因為依據失真的記錄視頻/圖像數據進行檢測呈現錯誤的目標對象。

比對文件

201120340904.0智能分析網絡攝像機

201220515005.4一種智能紅外攝像設備

201210072806.2hd-sdi攝像機傳輸智能分析數據的方法

201410429249.4基于zigbee無線網絡的球型攝像機及其控制方法。

技術實現要素：

為解決攝像機所記錄之圖像的失真，導致視頻和圖像分析的不準確,本發明一種具視頻分析構建和優化系統的智能分析攝像機,攝像機上增加了重力傳感器(gs)和視角定位修正處理器(ocp),能幫助分析引擎（ae）挑選最優化的分析數據集（ad）來正確分析失真的圖像，并能準確地檢測到目標對象。

為解決攝像機視頻和圖像分析不準確的問題,本創作采用以下技術方案來實現：一種智能分析攝像機具有視頻分析構建和優化系統,一種即使從一個失真的圖像或視頻數據也能得到一個精確的分析結果的方法,包括網絡攝像機的圖像傳感器（is）、圖像信號處理器（isp）、重力傳感器(gs)、視角定位修正處理器(ocp)、視頻壓縮處理器（vcp）、存儲分析器（i/o）、影像分析信息數據集庫（adl）、分析引擎（ae）、分析數據集庫產生引擎（adge）及云臺變焦控制模塊(ptz）,攝像機的感光芯片(is)獲取視頻數據,圖像信號處理器（isp）提高圖像質量,攝像機上增加了重力傳感器(gs)和視角定位修正處理器(ocp)，使得攝像機能夠定位到目標物體的方向,照相機內置有一個定位修正處理器（ocp）,此定位修正處理器(ocp)通過透鏡和重力傳感器(gs)的數據生成一個視角定位數據（od）,這個視角定位數據（od）會在記錄的圖像上標記，它能幫助分析引擎（ae）挑選最優化的分析數據集（ad）來正確分析失真的圖像，并能準確地檢測到目標對象，更可以用分析數據集庫產生引擎（adge）及云臺變焦控制模塊(ptz），來生成優化影像分析信息數據集庫（adl）,讓智能分析攝像機可以達到高準確度的智能分析及物體的檢測。

為更快的比對和分析,本創作采用以下技術方案來形成影像分析信息數據集庫（adl）：所述的攝像機具有影像分析信息數據集庫（adl），此攝像機以各種視角事先拍攝一些影像，建立好物體成像失真比率值－分析數據集（ad），這些ad集中起來，就形成了影像分析信息數據集庫（adl），分析引擎(ae)則根據所接收到具有視角定位數據(od)的視頻或圖像，從事先建立好的影像分析信息數據集庫（adl）中，選擇一個接近或符合于該視角定位數據（od）的分析數據集(ad)，來進行比對及分析，以得到一個準確的分析結果。

為更準確的比對和分析,本創作采用以下技術方案來實現：所述的攝像機還可以直接連接到具有分析引擎ae的服務器上，服務器可以存在數據中心通過網絡或云連接與每臺攝像機進行連接，服務器上的分析引擎(ae)則根據所接收到具有視角定位數據(od)的視頻或圖像，從影像分析信息數據集庫（adl）中，選擇一個接近或符合于該od的分析數據集(ad)，來進行比對及分析。

為建立一整套理想的影像分析信息數據集庫(adl),本創作采用以下技術方案來實現：所述的攝像機通過云連接到在云服務器機房里的分析引擎(ae)，云服務器具有分析數據集庫產生引擎（adge），所有拍攝到的圖像和視頻視角定位數據(od)，都被發送到云端的分析引擎(ae)來分析。分析引擎(ae)將檢測從每個攝像機記錄的檢測對象數據的具體視角定位數據(od)。如果與檢測對象關聯的od不屬于影像分析信息數據集庫(adl)的一部分，分析引擎(ae)將通知分析數據集庫產生引擎(adge)來生成這樣的與該具體od相關聯的分析數據集(ad)，并存儲這個新ad在影像分析信息數據集庫(adl)中備用，建立一整套理想的影像分析信息數據集庫(adl)。

為建立攝像機自我學習程序的能力,本創作采用以下技術方案來實現：所述的智能分析攝像機直接連接到分析引擎(ae)，具有自我學習程序的能力，形成可以擴充自身影像分析信息數據集庫(adl)的智能分析攝像機，攝像機會將這些檢測到的圖像（新數據集）與同一攝像機預先安裝的理想的定位所產生的分析數據集(ad)進行比對，任何不同的新圖像及與其關聯的視角定位數據(od)將被分析數據集庫產生引擎(adge)產生一個新的分析數據集(ad)并存儲在影像分析信息數據集庫(adl)，攝像機自帶的自學程序能幫助其建立起優化的影像分析信息數據集庫(adl)，從而擴充此adl，以達到擁有準確的分析和檢測功能。

為建立攝像機自動調整其鏡頭定位,所述的攝像機具有云臺變焦控制模塊(ptz），攝像機安裝后，重力傳感器告知其目標對象的定位。視角定位修正處理器(ocp)生成初步的視角定位數據（od），隨后與其影像分析信息數據集庫(adl)里優選的視角定位數據（od）范圍進行比對。如果初步的od在該范圍內時，攝像機將保持不變。否則，攝像機在通過云臺變焦控制模塊(ptz)時，視角定位修正處理器(ocp)會自動調整其鏡頭定位，以進入到該優選的od范圍以期更好的滿足監測需求。

為非專業人士使用攝像機簡化安裝工作,所述的攝像機具有云臺變焦控制模塊(ptz），攝像機通過ptz模塊轉向一個新的定位時，云臺變焦控制模塊(ptz）將通知分析數據集庫產生引擎adge其新的od。分析數據集庫產生引擎（adge）會從影像分析信息數據集庫（adl）選擇相應的優化分析數據集（ad）并發送給ae處理。這對非專業人士使用攝像機特別有用，攝像機的自動定位調整和優化分析數據集（ad）的選項將有助于簡化攝像機安裝工作。

所述的攝像機具有影像分析信息數據集庫（adl），adl也可以存在智能分析攝像機內，這樣智能分析攝像機可以直接獲取信息，無需靠云端的服務器來進行視頻影像分析及物體檢測，這是一種快捷的方式，但我們也可以靠靠云端的服務器來進行視頻影像分析及物體檢測，這樣可以提高分析及檢測的精準度。

本發明一種智能分析攝像機具有視頻分析構建和優化系統,具itstrajectory,andfurtherdetailsregardingthemotionevent,allinaprivacysensitiveway,withoutrecordingandtransferringvideodata.重力傳感器(gs)和視角定位修正處理器(ocp),分析引擎(ae）挑選最優化的分析數據集（ad）來正確分析失真的圖像，并能準確地檢測到目標對象,以分析數據集庫產生引擎（adge）及云臺變焦控制模塊(ptz）來生成優化影像分析信息數據集庫（adl）,以便達到攝像機智能分析準確檢測的目的。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本創作進一步說明。

圖1：智能分析攝像機的基本架構圖。

圖2：傳統的數碼攝像機架構圖。

圖3a：水平直線完整圖像圖。

圖3b：頂部左側向下俯拍圖。

圖3c：左下側向上仰拍圖。

圖4：分析數據集的示意圖。

圖5：實施例云計算分析示意圖。

圖6：分析數據集庫產生引擎示意圖。

圖7：自我學習的能力攝像機示意圖。

圖8：云臺變焦結構示意圖。

圖9：攝像機的自動定位調整和優化示意圖。

圖式說明

01攝像機　02重力傳感器(gs)03圖像信號處理器（isp）

11圖像傳感器（is）12視角定位數據（od）　13視角定位修正處理器(ocp)

21分析引擎（ae）　22分析數據集（ad）23影像分析信息數據集庫（adl）

31服務器　32圖像信號處理器(isp)33分析數據集庫產生引擎（adge）

41云計算42時間戳數據　43視頻壓縮處理器（vcp）

51透鏡類型數據52運動檢測器53運動數據提取處理器（mdep）

61云臺變焦控制模塊(ptz）,62輸出輸入存儲器(i/o)

具體實施方式

攝像機攝取目標物，其成像的準確度與以下三大因素有很深的關系：攝像機視角定位，目標物的景深和攝像機透鏡的特性。在了解與特定圖像成像的關聯因素后，我們就可以對目標物進行較高準確度的視頻或圖像分析。判定目標物的景深，有許多不同的方法，但這不是本發明所探討的范圍。我們將專注于其他兩個因素：攝像機視角定位和攝像機透鏡的特性。

參考圖1：智能分析攝像機的基本架構圖。我們發明了一種新的方法，來克服因攝像機不佳的視角定位造成的圖像失真，從而導致無法進行準確分析的問題。圖1的方框圖里，顯示了我們此發明的一種實施的方案，我們在傳統攝像機上增加了重力傳感器(gs)和視角定位修正處理器(ocp)。圖1顯示了我們所發明的智能分析攝像機的基本架構，它的工作原理如下。

圖像信號處理器（isp）對is所捕獲的視頻數據進行進一步處理，以提高視頻圖像的質量。isp處理過的視頻數據會經過ocp模塊。該ocp匯合重力傳感器感測到的攝像機的視角定位數據，影像拍攝的時間戳數據，和相機所使用的透鏡類型數據，ocp產生定位數據(od)。此種od被逐幀同步標記在所記錄的視頻圖像之上。然后，經od標記的視頻或圖像數據被發送到vcp，隨之進入存儲或輸入/輸出（以下簡稱i/o）模塊用于進一步的分析需要。

重力傳感器能感測到此攝像機本身的空間位置數據，該數據顯示了攝像機透鏡與目標物體的相對視角定位信息。這樣的數據使得ocp模塊能夠知道攝像機與目標物之間所形成的相對空間位置及視角。我們可以使用此攝像機，以各種視角事先拍攝一些影像，建立好物體成像失真比率值–分析數據集（ad），這些ad集中起來，就形成了影像分析信息數據集庫（adl）。另一方面，分析引擎(ae)則根據所接收到具有od的視頻或圖像，從事先建立好的adl中，選擇一個接近或符合于該od的分析數據集(ad)，來進行比對及分析，如圖4：分析數據集的示意圖所示，這樣我們就可以得到一個準確的分析結果。如有需要，該攝像機還可以直接連接到ae服務器上。由于分析工作需要復雜的數學運算，ae可以駐留在大功率的服務器上。這個服務器可以存在數據中心通過網絡或云連接與每臺攝像機進行連接。如圖5：實施例云計算分析示意圖。顯示了基于云計算分析服務的連接的一個例子。

在分析過程中，分析數據集(ad)對于準確的分析和物體檢測是非常重要的。一個典型的視頻和圖像分析公司會花費巨大的財力和人力資源，為其分析算法和分析引擎獲取有用的數據集庫。擴充和生成這樣的集庫，通常是一個耗時，乏味和持續的工作。此集庫應涵蓋從攝像機所能拍攝到的圖像變化，還應該包括諸如氣候變化，燈光的變化等環境因素。但市面上充斥著許多不同的攝像機，目標物體也可能會擺成許多形式和形狀，拍攝可能發生在不同的時間和季節。所以建立這樣理想的全分析集庫，以覆蓋所有面市的攝像機和應用程序，其實是一件非常困難的工作。

我們的發明也可以用來簡化擴充和產生這種有用的分析數據集庫(adl)的任務。我們可以在服務器機房里，添加一個分析數據集庫產生引擎（以下簡稱adge），圖6：分析數據集庫產生引擎示意圖。顯示了這種基于云概念，來產生分析數據集庫(adl)的例子。智能分析攝像機1一直到智能分析攝像機n被安裝在不同方向的遠程位置。這些攝像機通過云連接到在服務器機房里的分析引擎(ae)，所有拍攝到的圖像和視頻數據，都被發送到云端的ae來分析。ae將檢測從每個攝像機記錄的檢測對象數據的具體od。如果與檢測對象關聯的od不屬于adl的一部分，分析引擎(ae)將通知分析數據集庫產生引擎（adge）來生成這樣的與該具體od相關聯的ad，并存儲這個新ad在adl中備用。因為許多帶有不同定位設置和各種對象圖像的攝像機被連接到這個ae，大量ad匯集形成的adl比前述手動生成更加容易。連接到該云的攝像機越多，建立一整套理想的adl越快。

對于直接連接到分析引擎(ae)的智能分析攝像機，我們可以設計具有自我學習的能力，形成可以擴充自身adl的智能分析攝像機。如圖7：自我學習的能力攝像機示意圖。展示了這樣的實施方案。在安裝攝像機后，安裝程序可以顯示在攝像機透鏡某固定距離的預選對象。這種訓練可以在幾個預先確定的不同的距離和方向來進行，也可以在一天的不同時間和/或一月的不同日期來進行。

然后攝像機會將這些檢測到的圖像（新數據集）與同一攝像機預先安裝的理想的定位所產生的分析數據集進行比對。任何不同的新圖像及與其關聯的od將被分析數據集庫產生引擎（adge）產生一個新的分析數據集(ad)并存儲在adl。經過初次學習期后，ae在每次接收到不屬于adl的新od圖像后都會通知adge。因此，攝像機自帶的自學程序能幫助其建立起優化的adl，從而擴充此分析數據集庫(adl)，以達到擁有準確的分析和檢測功能。

在攝像機內增加云臺變焦控制模塊(ptz）是另一種實施方案。如圖8：云臺變焦結構示意圖。展示了這樣的實施方案。攝像機安裝后，重力傳感器告知其目標對象的定位。ocp生成初步的od，隨后與其adl里優選的od范圍進行比對。如果初步的od在該范圍內時，攝像機將保持不變。否則，攝像機在通過ptz控制模塊時ocp會自動調整其鏡頭定位，以進入到該優選的od范圍以期更好的滿足監測需求。

如圖9：攝像機的自動定位調整和優化示意圖。這個過程也可以以相反的順序工作。當攝像機通過云臺變焦控制模塊(ptz）轉向一個新的定位時，ptz控制器模塊將通知分析數據集庫產生引擎（adge）其新的od。adge會從adl選擇相應的優化ad并發送給分析引擎(ae)處理。這對非專業人士使用攝像機特別有用。攝像機的自動定位調整和優化ad的選項將有助于簡化安裝工作。

由上所述，本創作一前所未見之新發明結構設計,具有創造性、實用性及新穎性,符合發明專利申請的要求,因此提出專利申請。以上已將本創作一一詳細說明,但以上所述,公為本發明之較佳實施例而已,應當不能限定本創作實施的范圍。即凡依本創作申請范圍所作的同等變化與修飾等,皆應仍屬本創作的專利涵蓋范圍內。