(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210594935.1 (22)申请日 2022.05.28 (71)申请人 伊沙 地址 317699 浙江省台州市玉环市玉 城街 道九山村龟山 (72)发明人 伊沙　 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) G08B 13/196(2006.01) (54)发明名称 一种基于云台的摄 像头安防监控预警方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于云台的摄像头安防 监控预警方法， 属于安防监控领域， 其包括以下 步骤： 采集摄像头视野内的图像， 然后通过目标 检测找出判定的人形目标； 每当检测到一个人形 目标时， 计算当前摄像头与人形目标的距离d； 计 算图像采集稳定性的评价， 得到采集图像的稳定 性指标Q； 根据采集图像的稳定性指标Q来调控摄 像头云台的灵敏度； 估算 从检测到人形目标至当 前时刻， 人形目标的总估算移动距离M； 通过总估 算移动速度M构建预警机制。 本发明以一种估算 距离的方法计算出被检测的人体的估算移动距 离， 通过对估算距离赋予矢量并叠加的方法设计 出最终的警示指标， 并对警示指标设置阈值来判 断是否报警， 提高了安防领域检测的识别率和可 靠性。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115002350 A 2022.09.02 CN 115002350 A 1.一种基于云台的摄 像头安防监控预警方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1:采集摄 像头视野内的图像， 然后通过目标检测找出判定的人 形目标； S2:每当检测到一个人 形目标时， 计算当前摄 像头与人 形目标的距离d； S3:计算图像采集稳定性的评价， 得到采集图像的稳定性指标Q； S4:根据采集图像的稳定性指标Q 来调控摄 像头云台的灵敏度； S5:估算从检测到人 形目标至当前时刻， 人 形目标的总估算移动距离 M； S6:通过总估算移动速度M构建预警机制。 2.根据权利要求1所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 步骤 S1具体为： S11:利用yolov3的检测方法将每帧图像压缩后输入至卷积神经网络中， 输出为置信 度， 设置阈值判定合格的检测目标， 当置信度超过设置阈值 就判定目标被 检测到； S12:将检测到的人 形目标， 用人体 检测方框标 出。 3.根据权利要求2所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 步骤 S2具体为： S21:计算当前 人体检测方框的中心点 坐标， 并计算人体 检测方框的面积S； S22:当所使用的摄像头具有tof测距功能时， 使用tof测距模块读出当前摄像头与人形 目标的距离d； 当所使用的摄像头不具备直接测距能力时， 利用人体检测方框的面积S进行 估算， 得到当前摄 像头与人 形目标的距离d。 4.根据权利要求3所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 步骤 S3具体为： S31:计算单位时间内总帧数个人体 检测方框的面积S的方差， 得到方差S D； S32:计算每一个人体检测方框的中心点坐标之间的曼哈顿距离， 并将位时间内总帧数 个曼哈顿距离累加统计为 L； S33:计算采集图像的稳定性指标Q Q＝S+e‑SD*L 其中SD是单位时间内检测出的总帧数人体检测方框的面积的方差， L是单位时间内总 帧数次检测的中心点 坐标移动的总曼哈顿距离,S是当前的人体 检测方框的面积。 5.根据权利要求4所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 步骤 S4具体为： S41:摄像头云台通过舵机进行驱动， 采用自动控制中的PID控制方法， 通过调 节灵敏度 参数P来改变 摄像头的灵敏度； S42:将检测目标方框与摄像头中心坐标做矢量差I， 将得到的矢量差I重新分解到X轴 和Y轴上； S43:作差后的量作 为PID系统的输入量， 控制数字舵机调整摄像头角度， 使动态矢量差 I的绝对值达到最小， 这样就完成了一个基本的PID控制， 在 使用PID控制摄像头转动的过程 中， 由于转动较为缓慢， 只对PID的灵敏度参数P进行调整， 并将灵敏度参数P设置为该控制 系统的灵敏度。 6.根据权利要求5所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 所述 步骤S4还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115002350 A 2S44:在摄像头的摄像头云台上安装振动传感器， 用来实时检测摄像头云台在工作状态 下的振动信息， 控制器接收到的振动信息为 一个数值 w， 数值w越大表示振动强度越大； S45:振动传感器只工作在摄像头云台静止的时刻， 用来采集舵机静止状态下联合起来 的振动大小 Pi＝Pi‑1*ln(Q+1)*e‑w， i>1 其中， P是灵敏度参数， 由公式可知此刻的灵敏度参数P受到前一个时刻灵敏度参数P的 影响， 且与当前状态下的摄 像头云台的振动强度数值 w、 图像的稳定性指标Q有关。 7.根据权利要求6所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 步骤 S5具体为： S51:在控制稳定的基础上， 摄像头可以跟随目标人体且不发生明显抖动， 这时可以估 算人体移动距离； S52:由于摄像头的视野是一个扇形展开面， 且摄像头可通过tof红外测距方式获取距 离d， 利用积分的方法估算单位时间的估算移动距离SK 其中， d为这个时刻所检测 到的目标人体到摄像头的距离， Pi是摄像头云台的调节灵敏 度， ave(Qi‑2,Qi‑1,Qi)是本时刻与前两个时刻图像稳定性指标的平均值， L是单位时间内总 帧数次检测的中心点 坐标移动的总曼哈顿距离； S53:从检测到人 形目标至当前时刻， 每 个SK累加得到总估算移动距离 M。 8.根据权利要求7所述的一种基于云台的摄像头安防监控预警方法， 其特征在于， 步骤 S6具体为： S61:设置预警区域， 以预警区域中心为原点建立坐标系， 以移动距离M为位移数值,并 判断位移方向， 这样一 来得到了位移矢量， 设计位移矢量 为H； S62:通过不断采集H， 设计行为检测警示指标 K； S63:当检测目标 首次出现时， 设置该目标的警示指标 K＝0； S64:接着根据目标不断移动， 将每个时刻的H通过非线性累加赋值给K， 这样得到一个 不断增长K； S65:当K超过设定的阈值K0时， 报警。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115002350 A 3