一种摄像机目标交接方法和交接系统

1.本发明涉及视频监控领域，具体涉及一种摄像机目标交接方法和交接系统。


背景技术：

2.近年来，随着智慧城市、智能交通等领域不断的发展，单摄像机在执行监控任务时受其盲区大、感知视野范围小的缺陷，限制了相关监控技术的发展，因此多摄像机跟踪技术应运而生。在实际道路场景下，多摄像机跟踪技术可实现大场景下对可疑目标的连续跟踪，可以辅助监控人员更好的分析目标运动轨迹。其中，目标交接跟踪是多摄像机跟踪中十分重要的环节之一，旨在通过计算机视觉、图像处理等技术，在相机间识别出同一目标，使目标在多个摄像机间运动时保持一致性标识，以大大节省目标追踪过程中耗费的人力物力。现在常用的目标交接跟踪算法有基于目标特征匹配、基于视野分界线、基于相机坐标标定的算法。其中基于目标特征匹配的算法在使用时由于同一目标在不同摄像机间存在视角、亮度变化等问题，造成目标的类内差异大，导致匹配的鲁棒性略差；基于视野分界线的方法比较依赖视野分界线位置的准确性，在建立视野分界线方程时产生的误差会传递给后续交接跟踪时机的判定与目标交接跟踪结果；在目标数量较多、场景较为复杂的情况下，很可能会导致目标交接跟踪错误；基于相机坐标标定的算法通过将监控目标和相机映射到同一坐标系下，实现各个角度的目标跟踪，其从信息的获取难度上与计算的复杂程度上都比较高，实时性较差，实现起来较为困难。因此，实现高准确度、实施难度低的摄像机目标交接功能，还需要进一步研究。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施方式提供了一种摄像机目标交接方法和交接系统，从而提高了摄像机目标交接的准确度。
4.根据第一方面，一种摄像机目标交接方法，应用于监控区域，所述监控区域内至少包括两个摄像机，所述方法包括：
5.根据两个摄像机中视野图像间的射影关系生成两个摄像机间的单应矩阵；
6.利用所述单应矩阵将两个摄像机各自拍到的目标对象互相映射给对方摄像机，并分别对两个摄像机内的目标对象与映射对象进行匹配，以生成各自的单向匹配矩阵；
7.合并两个摄像机的所述单向匹配矩阵得到双向匹配矩阵，以根据所述双向匹配矩阵中的元素值得到两个摄像机中目标对象之间的对应关系；
8.利用所述两个摄像机中目标对象之间的对应关系将原摄像机中已知的追踪目标在目的摄像机中找到，以继续进行追踪。
9.可选地，所述根据两个摄像机中视野图像间的射影关系生成两个摄像机间的单应矩阵，包括：
10.获取两个摄像机视野图像中的道路感兴趣区域；
11.匹配两幅图像中所述道路感兴趣区域的特征点，以生成两幅图像各自的特征点
集；
12.利用两个所述特征点集间的射影关系生成所述单应矩阵。
13.可选地，所述匹配两幅图像中所述道路感兴趣区域的特征点，以生成两幅图像各自的特征点集，包括：
14.提取两幅图像中所述道路感兴趣区域的特征点；
15.根据两幅图像间特征点的相似程度进行特征点初匹配；
16.剔除所述特征点初匹配结果中的误匹配点，并得到所述两幅图像各自的特征点集。
17.可选地，针对所述利用所述单应矩阵将两个摄像机各自拍到的目标对象互相映射给对方摄像机，并分别对两个摄像机内的目标对象与映射对象进行匹配，以生成各自的单向匹配矩阵的过程，其中，分别控制两个摄像机同时进行如下步骤：
18.获取代表视野图像内目标对象的目标检测点，所述目标检测点中至少包括目标对象的目标id；
19.接收对方摄像机的映射点，并建立所述目标检测点与映射点的一一对应关系，所述映射点由所述对方摄像机的目标检测点映射生成；
20.根据所述一一对应关系匹配目标检测点和映射点的目标id，以根据匹配结果生成单向匹配矩阵。
21.可选地，在所述建立所述目标检测点与映射点的一一对应关系的过程中，针对任意单个映射点，将所述单个映射点与各目标检测点进行匹配，其中，针对任意单个映射点，将所述单个映射点与各目标检测点进行匹配的步骤包括：
22.计算所述单个映射点到各所述目标检测点在图像坐标系下的欧式距离，并获取其中的最小距离；
23.当所述最小距离小于预设阈值时，将所述单个映射点与所述最小距离对应的目标检测点进行匹配；
24.当所述最小距离在所述预设阈值以上时，放弃该所述单个映射点的匹配。
25.可选地，所述单向匹配矩阵维度为m
×
n，其中m、n分别为两个摄像机中的所述目标对象个数；所述单向匹配矩阵为二值矩阵；元素的行列位置表示所述目标检测点与所述映射点的对应关系，元素的值表示目标id的匹配状态。
26.可选地，所述合并两个摄像机的所述单向匹配矩阵得到双向匹配矩阵，以根据所述双向匹配矩阵中的元素值得到两个摄像机中目标对象之间的对应关系，包括：
27.将两个摄像机的所述单向匹配矩阵对应元素相加得到双向匹配矩阵；
28.所述双向匹配矩阵中最大值元素表示匹配准确，以将所述最大值元素所在行列分别对应的目标id进行匹配；
29.所述双向匹配矩阵里中间值元素表示匹配有待验证，以将所述中间值元素所在行列分别对应的目标对象进行外观二次验证；
30.所述双向匹配矩阵中最小值元素表示不做匹配，即所述最小值元素所在行列分别对应的目标id不做匹配。
31.可选地，所述双向匹配矩阵里中间值元素表示匹配有待验证，以将所述中间值元素所在行列分别对应的目标对象进行外观二次验证，包括：
32.以尺寸较小的目标对象图像为基准，统一两个目标对象图像的尺寸；
33.将所述目标对象图像转换至hsv空间，并对转换后的图像h、s、v分量做16
‑4‑
4级的非均匀量化，其公式如下：
[0034][0035]
对量化后的三通道分量合成一维的颜色向量，由所述颜色向量提取所述目标对象的颜色直方图；
[0036]
度量两个所述颜色直方图的相似度，当所述相似度大于预设相似值时，将所述中间值元素所在行列分别对应的目标id进行匹配，否则不做匹配。
[0037]
根据第二方面，一种摄像机目标交接系统，应用于监控区域，所述监控区域内至少包括两个摄像机，所述系统包括：
[0038]
摄像机关联模块，根据两个摄像机中视野图像间的射影关系生成两个摄像机间的单应矩阵；
[0039]
目标映射模块，利用所述单应矩阵将两个摄像机各自拍到的目标对象互相映射给对方摄像机，并分别对两个摄像机内的目标对象与映射对象进行匹配，以生成各自的单向匹配矩阵；
[0040]
目标匹配模块，合并两个摄像机的所述单向匹配矩阵得到双向匹配矩阵，以根据所述双向匹配矩阵中的元素值得到两个摄像机中目标对象之间的对应关系；
[0041]
查找追踪模块，利用所述两个摄像机中目标对象之间的对应关系将原摄像机中已知的追踪目标在目的摄像机中找到，以继续进行追踪。
[0042]
根据第三方面，一种电子设备，包括：
[0043]
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面，或者第一方面任意一种可选实施方式中所述的方法。
[0044]
本发明技术方案，具有如下优点：
[0045]
本发明实施例提供的一种摄像机目标交接方法和交接系统。该方法具体包括：通过建立两个摄像机间的单应矩阵将两个摄像机的视野画面联系起来，之后分别将两个摄像机各自拍到的目标对象映射给对方摄像机，两个摄像机接收到映射过来的目标对象后，将代表映射目标对象的映射点和自身拍到的目标对象的目标检测点进行匹配，分别得到两个单向匹配矩阵。为了进一步提高匹配准确率，将两个单向匹配矩阵对应数值相加，根据矩阵中的元素数值找到两次匹配均成功的目标对象，从而可以准确的找出在两个摄像机内同时出现的同样的目标对象。从而在其中一个摄像机中存在已知的待追踪目标对象时，可以准确地在另一摄像机中找到，以便迅速切换目标对象的目标id，实现交接功能。进一步的，本发明针对只有一个单向匹配矩阵匹配成功的情况，采用了目标外观的二次匹配，提高了目标匹配的准确率，大大提高了交接成功率。
附图说明
[0046]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]
图1为本发明实施例的一种摄像机目标交接方法的步骤示意图；
[0048]
图2为本发明实施例的一种摄像机目标交接方法的映射点与目标检测点匹配流程示意图；
[0049]
图3为本发明实施例的一种摄像机目标交接方法的目标对象双向匹配流程示意图；
[0050]
图4为本发明实施例的一种摄像机目标交接系统的结构示意图；
[0051]
图5为本发明实施例的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0052]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0053]
下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
[0054]
请参阅图1，本发明实施例提供的一种摄像机目标交接方法，该方法应用于监控区域，该监控区域内至少包括两个摄像机，此方法具体包括如下步骤：
[0055]
步骤s1：根据两个摄像机中视野图像间的射影关系生成两个摄像机间的单应矩阵；步骤s2：利用单应矩阵将两个摄像机各自拍到的目标对象互相映射给对方摄像机，并分别对两个摄像机内的目标对象与映射对象进行匹配，以生成各自的单向匹配矩阵；步骤s3：合并两个摄像机的单向匹配矩阵得到双向匹配矩阵，以根据双向匹配矩阵中的元素值得到两个摄像机中目标对象之间的对应关系；步骤s4：利用两个摄像机中目标对象之间的对应关系将原摄像机中已知的追踪目标在目的摄像机中找到，以继续进行追踪。
[0056]
其中，步骤s1：根据两个摄像机中视野图像间的射影关系生成两个摄像机间的单应矩阵。具体地，在摄像机的目标交接过程中，需要知道如何在后一个摄像机中准确的找到前一个摄像机中已知的追踪目标，现有的技术手段常用方式有基于目标特征匹配、基于视野分界线、基于相机坐标标定三种。由于同一目标在不同摄像机间存在视角、亮度变化等问题，造成目标的类内差异大，导致基于目标特征匹配的方法匹配的鲁棒性略差；基于视野分界线的方法由于其追踪过程中一旦产生识别误差就会连续传导给后方摄像头，在摄像机拍摄目标较多的情况下，这种误差产生情况会被放大导致目标交接失败，从而无法完成目标的追踪，其可靠性有待进一步加强；而基于相机坐标标定方法，是借助空间坐标对目标对象进行定位，从而实现摄像机交接和追踪的，但是这种方法需要在监控区域建立完善的摄像机坐标系，以及实时对目标对象进行定位，在实际实施上需要耗费大量物力财力，实施难度较大。因此研究一种即可以提高目标识别准确度，又容易实施的技术方案有着很高的研究价值，本发明实施例提供了一种摄像机目标交接方法在监控区域内的摄像机两两之间执行，只需控制两个摄像机之间的数据交互，即可进行准确的匹配摄像范围内的目标对象，从两个摄像机扩展到多个摄像机，其实施方式非常容易。为了提高两个摄像机在识别同一目标对象时的准确率，本发明实施例采用目标对象在两摄像机间进行双向匹配来提高准确率，例如：同一个目标对象在a摄像头中被识别出来并被赋予数字id10，在b摄像头中被识别出来并被赋予数字id30，控制a、b两个摄像头均进行一次匹配，当两个摄像头的匹配结果均报告成功时，该目标被认为匹配成功。在此基础上，若a摄像头中数字id10的目标对象为正在追踪的目标时，即可在b摄像头中准确找到，实现目标交接。由于匹配操作需要在一个完整的计算机控制系统中进行，在匹配之前，控制中心需要将两个摄像头拍到的目标对象分别映射给对方摄像机，才能实现目标的匹配操作。相较于传统技术的外观特征匹配方法，本发明实施例提供的交接方法，并不直接将目标的外观特征映射给对方，而是通过图像坐标系将目标的在图像中的位置坐标点映射给对方，一方面避免了外观的混淆，另一方面减少计算量，提高了交接系统的实时性。在映射目标对象的检测点之前，需要建立两个摄像机间的映射关系，本发明实施例提供的摄像机交接方法，基于不同位置摄像机拍摄同一位置图像间的射影，建立两个摄像机中视野图像间的映射关系，从而得到表示映射关系的单应矩阵。
[0057]
具体地，在一实施例中，步骤s1中建立单应矩阵的具体建立步骤如下：
[0058]
步骤s11：获取两个摄像机视野图像中的道路感兴趣区域。具体地，首先需要手动标选出道路部分，作为后续处理的感兴趣区，从而舍去在目标追踪过程中，目标对象明显无法达到的区域的图像，在减少计算量的同时，去除部分干扰，提高了目标识别的准确度。
[0059]
步骤s12：匹配两幅图像中道路感兴趣区域的特征点，以生成两幅图像各自的特征点集。具体地，在场景图像的感兴趣区域中，选取两个摄像机拍到的无可移动物干扰的纯背景图像，使用surf算法提取能够代表图像特征的特征点，并生成特征点描述子；之后用欧式距离计算两幅图中特征点描述子之间的相似程度，进行两幅图像间特征点初匹配；由于初匹配后的特征点存在较多的误匹配情况，因此需采用ransac算法对特征点进行提纯，剔除特征点对中的外点，求得最大内点集，以便于计算最终的单应矩阵。
[0060]
其中，使用ransac算法对特征点进行提纯的步骤如下：
[0061]
1.从初匹配的特征点对中随机选取4对特征点作为初始内点集，并以此计算初始
单应矩阵；
[0062]
2.将其余特征点对代入初始单应矩阵中，计算得到单应映射的误差，若映射误差小于预设阈值，则为内点，将其加入初始内点集得到更新的内点集；若大于阈值，则为外点；
[0063]
3.统计得到的内点集中内点个数，如果小于预设阈值，则重复步骤1
‑
3，否则重新选取初始内点集，计算初始单应矩阵。
[0064]
4.重复以上步骤k次，k的计算方法如下：
[0065][0066]
其中，ε为内点在特征点对中的比例，n是计算模型所需的最少样本点个数，p为置信度。
[0067]
5.找出内点个数最多的内点集为最优内点集，该最大内点集即为优化后的特征点集。
[0068]
步骤s13：利用两个图像特征点集间的射影关系生成单应矩阵。具体地，单应(homography)是射影几何中的概念，又称为射影变换。它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上，并且把直线映射为直线，具有保线性质。总的来说，单应是关于三维齐次矢量的一种线性变换，计算公式为x1＝hx2，x1、x2分别为两幅图像的特征点集，这是一个齐次坐标的等式，h乘以一个非零的比例因子上述等式仍然成立，单应矩阵h可以将两幅图像关联起来。由于两个摄像机均需要将自己的目标检测点映射给对方摄像机，因此通过上述公式x1、x2调换位置，分别计算两个单应矩阵h1和h2。
[0069]
其中，步骤s2：利用单应矩阵将两个摄像机各自拍到的目标对象互相映射给对方摄像机，并分别对两个摄像机内的目标对象与映射对象进行匹配，以生成各自的单向匹配矩阵。具体地，通过在步骤s1中建立好的单应矩阵，可以在实际目标追踪过程中，将两个摄像机拍摄到的所有目标对象互相映射给对方，在进行双向匹配之前，需先控制两个摄像机各自进行目标检测点和映射点的匹配得到两个单向匹配结果，再进行合并。例如:a摄像机拍到了5个目标对象，其目标id分别为1、2、3、4、5，b摄像机拍到了6个目标对象，其目标id为10、11、12、13、14、15，单向匹配矩阵用于控制a摄像机和b摄像机分别确定上述5个目标对象和6个目标对象中，哪些目标对象同时存在于a摄像机和b摄像机的拍摄画面中，并确定其目标id的对应关系。
[0070]
具体地，在一实施例中，上述步骤s2，为保证目标交接的实时性，减少系统运行时间，分别控制两个摄像机同时进行如下步骤：
[0071]
步骤s21：获取代表视野图像内目标对象的目标检测点，目标检测点中至少包括目标对象的目标id。具体地，在进行目标匹配之前，对于在摄像机中无遮挡的目标，经单摄像机下的目标检测，可得到各单摄像机表征该目标的检测点。其目标检测点至少包括目标id，便于后续确定不同摄像机拍到目标之间的对应关系。此外，在本发明实施例中，目标检测点还包括对该目标的包围框，标定其在图像坐标系下的位置与大小，以便于后续步骤的外观二次检测，并选取每个目标边界框下框线的中点，作为表征该目标的目标检测点。
[0072]
步骤s22：接收对方摄像机的映射点，并建立目标检测点与映射点的一一对应关系，映射点由对方摄像机的目标检测点映射生成。具体地，如图2所示，在确定的本摄像机的目标检测点后，通过接收由对方摄像机的目标检测点经由步骤s1建立的单应矩阵映射过来
的映射点，之后遍历确定各映射点与所有目标检测点的匹配关系，换句话说也就是将各个单个映射点与本摄像机的各目标检测点进行一一比对，从而在本摄像机中找到代表同一个目标对象的目标检测点，建立起一一对应的关系，以生成一个单向匹配矩阵。以单个映射点的一次比对过程为例，其中建立目标检测点与映射点的一一对应关系具体步骤如下：
[0073]
1.计算单个映射点到各目标检测点在图像坐标系下的欧式距离，并获取其中的最小距离；
[0074]
2.当最小距离小于预设阈值时，将单个映射点与最小距离对应的目标检测点进行匹配，这两个点分别对应的目标id即完成了一次匹配；
[0075]
3.当最小距离在预设阈值以上时，放弃该单个映射点的匹配。即接收到的映射点与本摄像机中所有目标检测点的距离都比较远，这时我们认为这个映射点代表的目标对象没有出现在本摄像机中，因此放弃匹配。
[0076]
步骤s23：根据一一对应关系匹配目标检测点和映射点的目标id，以根据匹配结果生成单向匹配矩阵。具体地，在步骤s22中的一一对应关系确定之后，可以根据目标检测点和映射点的对应关系，将两个摄像机中代表同一目标对象的目标id匹配起来，由其匹配关系组成的数据集合生成单向匹配矩阵。例如：一个行人在a摄像机中的目标id为10，在b摄像机中的目标id为30，通过步骤s23的一一对应关系可将这两个id关联起来，若这个行人在a摄像机中是已知的追踪目标，那么通过a摄像机的id10对应的b摄像机的id30即可实现对该行人的目标识别和目标交接。而通过欧氏距离最小值在图像坐标系上进行目标匹配，大大减小了目标识别算法的复杂程度，降低了目标外观的混淆等干扰，在提高目标识别准确率的基础上，降低了技术方案的实施难度。
[0077]
其中，单向匹配矩阵维度为m
×
n，其中m、n分别为两个摄像机中的目标对象个数；为了方便描述和判断，单向匹配矩阵为二值矩阵，元素的值表示目标id的匹配状态，在本发明实施例中，采用0和1代表匹配状态，1代表匹配，0代表不匹配。元素的行列位置表示目标检测点与映射点的对应关系，例如：某个第3行第4列元素值为1，该元素包含的信息是a摄像机中第3个目标对象和b摄像机中第4个目标对象是同一目标对象，通过建立好的索引，查到两个目标对象的原始目标id，从而确定目标id的对应关系。
[0078]
其中，步骤s3：合并两个摄像机的单向匹配矩阵得到双向匹配矩阵，以根据双向匹配矩阵中的元素值得到两个摄像机中目标对象之间的对应关系。具体地，由于单向匹配矩阵是控制其中一个摄像机完成的匹配操作，如果将该匹配结果作为最终结果，当出现匹配误差时，会发生和基于视野分界线同样的问题，也就是在摄像头两两交接的过程中，将误差向后连续传递，从而导致交接结果不准确。为了解决上述问题，在本发明实施例中，如图3所示，将上述步骤s23得到的两个摄像机的单向匹配矩阵对应数值相加，得到一个双向匹配矩阵，通过判断双向匹配矩阵中的元素值，即可大大提高目标匹配的准确度。其匹配具体步骤如下：
[0079]
步骤s31：将两个摄像机的单向匹配矩阵对应元素相加得到双向匹配矩阵。
[0080]
步骤s32：双向匹配矩阵中最大值元素表示匹配准确，以将最大值元素所在行列分别对应的目标id进行匹配。具体地，由于单向匹配矩阵为二值矩阵，因此在两个单向矩阵的对应元素相加值是所有矩阵元素中最大值时，其代表的含义是两个摄像机均判别该元素对应的目标对象是同一个目标，即可进行下一步，对该目标对象在两个摄像机中的目标id进
行匹配。在本发明实施例中，二值矩阵采用的是0
‑
1矩阵，因此当某一元素值为2时，该元素值是矩阵中的最大值，代表两个单向匹配矩阵的匹配结果都是1，即可确定该目标对象在摄像机a和摄像机b中同时出现，以进行对应目标id的匹配。
[0081]
步骤s33：双向匹配矩阵里中间值元素表示匹配有待验证，以将中间值元素所在行列分别对应的目标对象进行外观二次验证。具体地，当某一元素的值既不是最小值也不是最大值时，说明该元素对应的目标对象只在一个摄像机中被判定为：该目标对象在两个摄像机中同时出现且匹配成功，但是另一个摄像机却判定为：该目标对象并未在两个摄像机中同时出现且匹配成功，例如步骤s32的0
‑
1矩阵例子中，元素值为1的元素。针对上述存疑的情况，需要进一步的二次验证，以提高目标匹配的准确率。本发明实施例中采用外观法判定，其常用的外观判定方法包括颜色、轮廓、五官等。由于相机间存在目标局部特征变化较大，相机分辨率不高或不统一等问题，同时考虑到目标颜色特征对以上问题具有一定鲁棒性，故本发明实施例中选用颜色直方图作为目标的外观特征进行二次验证，提取目标的hsv颜色直方图，经量化得到一维的直方图特征向量，通过巴氏距离度量目标间直方图的相似程度，将相似度大于阈值或相似度更高的目标进行匹配。该方法包括：
[0082]
1.采用双三次插值方法，以尺寸较小的目标对象图像为基准，统一两个目标对象图像的尺寸。具体地，由于两个摄像机拍到的目标的远近、姿态等不同，其框选的大小也不同，为了提高相似分析的准确率，首先将采集到的图像进行统一尺寸；
[0083]
2.将目标对象图像转换至hsv空间，为了保证计算效率和准确性，并对转换后的图像h、s、v分量做16
‑4‑
4级的非均匀量化，其公式如下：
[0084][0085]
3.对量化后的三通道分量合成一维的颜色向量，由颜色向量提取目标对象的颜色直方图；
[0086]
4.使用巴氏距离度量两个颜色直方图的相似度，当相似度大于预设相似值时，说
明二次验证成功，该中间值元素对应的目标对象同时在两个摄像机中出现并满足投影与外观的匹配要求，将中间值元素所在行列分别对应的目标id进行匹配，否则说明二次验证该元素的目标对象未在两个摄像机中同时出现，不做匹配。
[0087]
步骤s34：双向匹配矩阵中最小值元素表示不做匹配，即最小值元素所在行列分别对应的目标id不做匹配。具体地，双向匹配矩阵中的最小值元素含义为两个单向匹配矩阵的匹配结果均是否定结果“不是同一目标对象”，因此直接对该元素对应的目标对象不做匹配。
[0088]
其中，步骤s4：利用两个摄像机中目标对象之间的对应关系将原摄像机中已知的追踪目标在目的摄像机中找到，以继续进行追踪。具体地，在双向匹配矩阵的匹配结果确定后，通过双向匹配矩阵在目的摄像机中查找原摄像机中已知的追踪目标，并实现目标的交接。例如：在a摄像机中正在追踪目标汽车1，其目标id为10，通过查找双向匹配矩阵中，目标id10的对应目标id是30，继而在b摄像机中搜索目标id为30的目标对象，在锁定该目标对象后，完成交接，继续该目标的追踪。本方法由于其所判别的特征简单，不易出现混淆，结合其高实时性的特点，在应用于多目标追踪的摄像机交接场景时有着优秀表现。
[0089]
通过执行上述各个步骤，本发明实施例提供的一种摄像机目标交接方法，通过建立两个摄像机间的单应矩阵将两个摄像机的视野画面联系起来，之后分别将两个摄像机各自拍到的目标对象映射给对方摄像机，两个摄像机接收到映射过来的目标对象后，将代表映射目标对象的映射点和自身拍到的目标对象的目标检测点进行匹配，分别得到两个单向匹配矩阵。为了进一步提高匹配准确率，将两个单向匹配矩阵对应数值相加，根据矩阵中的元素数值找到两次匹配均成功的目标对象，从而可以准确的找出在两个摄像机内同时出现的同样的目标对象。从而在其中一个摄像机中存在已知的待追踪目标对象时，可以准确地在另一摄像机中找到，以便迅速切换目标对象的目标id，实现交接功能。进一步的，本发明针对只有一个单向匹配矩阵匹配成功的情况，采用了目标外观的二次匹配，提高了目标匹配的准确率，大大提高了交接成功率。本发明实施例提供的技术方案在实施难度上较低，在不增加更多的硬件基础上便于大范围推广，并且应用于多目标交接的场景时，其性能表现非常优秀。
[0090]
如图4所示，本实施例还提供了一种摄像机目标交接系统，应用于电子设备，该系统包括：
[0091]
摄像机关联模块101，根据两个摄像机中视野图像间的射影关系生成两个摄像机间的单应矩阵。详细内容参见上述方法实施例中步骤s1的相关描述，在此不再进行赘述。
[0092]
目标映射模块102，利用单应矩阵将两个摄像机各自拍到的目标对象互相映射给对方摄像机，并分别对两个摄像机内的目标对象与映射对象进行匹配，以生成各自的单向匹配矩阵。详细内容参见上述方法实施例中步骤s2的相关描述，在此不再进行赘述。
[0093]
目标匹配模块103，合并两个摄像机的单向匹配矩阵得到双向匹配矩阵，以根据双向匹配矩阵中的元素值得到两个摄像机中目标对象之间的对应关系。详细内容参见上述方法实施例中步骤s3的相关描述，在此不再进行赘述。
[0094]
查找追踪模块104，利用两个摄像机中目标对象之间的对应关系将原摄像机中已知的追踪目标在目的摄像机中找到，以继续进行追踪。详细内容参见上述方法实施例中步骤s4的相关描述，在此不再进行赘述。
[0095]
本发明实施例提供的一种摄像机目标交接系统，用于执行上述实施例提供的一种摄像机目标交接方法，其实现方式与原理相同，详细内容参见上述方法实施例的相关描述，不再赘述。
[0096]
图5示出了本发明实施例的一种电子设备，该设备包括：处理器901和存储器902，可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
[0097]
处理器901可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器901还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0098]
存储器902作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如上述方法实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。
[0099]
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器901所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器901。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0100]
一个或者多个模块存储在存储器902中，当被处理器901执行时，执行上述方法实施例中的方法。
[0101]
上述电子设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0102]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，实现的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read
‑
only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid
‑
state drive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0103]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。