基于多源数据融合的目标定位方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及目标识别追踪技术领域，公开了基于多源数据融合的目标定位方法、系统及存储介质，该方法包括：S1：录入监控区的场景信息；S2：识别是否有目标进入监控区；S3：采集监控区内目标的图像信息，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，得出目标的第一定位；S4：采集监控区内目标方向的声音信息，识别声音内容，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，得出目标的第二定位；S5：根据第二定位的信息对第一定位进行修正，得到精确定位。通过在摄像头采集图像识别目标定位的基础上，利用采集的目标方向的声音信息对目标定位进一步的修正和优化，得到更精确的定位，相比传统的图像识别定位效果更好。传统的图像识别定位效果更好。传统的图像识别定位效果更好。

【技术实现步骤摘要】
基于多源数据融合的目标定位方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及目标识别追踪
，具体涉及基于多源数据融合的目标定位方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，面向需求越来越迫切的室内位置服务，是移动互联时代的研究热点。室内定位技术发展迅速，逐步在各行各业发挥作用，给人们日常生活带来了一定程度上有益的影响。随着基于用户位置信息的相关技术的应用和发展，位置服务已经成为人们日常工作、生活所必须的一项基本服务需求，尤其在大型复杂的室内环境中，如博物馆、机场、超市、医院、大型办公室等区域，人们对位置服务有迫切需求。在移动互联网迅速发展和位置服务应用需求的推动下，当前室内定位技术处于较快的发展阶段，研究者们提出了众多室内定位技术的理论与方法。
[0003]目前，基于图像的室内定位技术主要使用单目摄像头或者双目摄像头。单目摄像头拍摄到单张图片难以建立与坐标和大小的对应关系，具有尺度不确定性。同时单目摄像头无法直接获取图像中物体的深度信息。
[0004]双目摄像头通过左右两个摄像头在同一时刻拍摄图片。由于两张图片是对同一物体在不同角度进行拍摄，可以通过两幅照片的视差进行距离测量。距离摄像头越近的点，它在左右相机中的视差越大，距离像面越远的点，它在左右相机中的视差越小。因此，利用双目摄像头进行目标定位在人员定位与监控比单目摄像头效果更好。
[0005]然而传统的摄像头图像定位方法容易受到摄像头覆盖区域小、信号容易被建筑物遮挡或被监控人员有意遮挡、光照变化、数据传输及处理量大等因素影响，当摄像头捕捉到同一人物的不同侧面时，准确识别也难度较大，单一距离测量仍然无法满足高精度的定位要求，单纯依靠图像定位较难实现对目标人物的定位要求。现有技术依靠单一数据进行定位存在精度问题，因此对室内定位技术的应用需要进一步扩展。

技术实现思路

[0006]本专利技术意在提供基于多源数据融合的目标定位方法，通过在摄像头采集图像识别目标定位的基础上，利用采集的目标方向的声音信息对目标定位进一步的修正和优化，得到更精确的定位，相比传统的图像识别定位效果更好。
[0007]本专利技术提供的技术方案为：基于多源数据融合的目标定位方法，包括：
[0008]S1：录入监控区的场景信息；
[0009]S2：识别是否有目标进入监控区；
[0010]S3：采集监控区内目标的图像信息，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，得出目标的第一定位；
[0011]S4：采集监控区内目标方向的声音信息，识别声音内容，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，得出目标的第二定位；
[0012]S5：根据第二定位的信息对第一定位进行修正，得到精确定位。
[0013]本专利技术的工作原理及优点在于：首先在系统录入监控区的场景信息，便于后面的分析识别。在识别到有目标进入监控区后，系统采集监控区内目标的图像信息，结合监控区的场景信息，对目标所处的位置进行第一次定位，由于目标图像过远、目标图像遮挡或尺度不确定性等原因，此定位仅为通过图像识别的较为宽泛的定位。同时采集监控区内目标方向的声音信息，识别声音内容，根据声音内容结合监控区的场景信息，对目标所处的位置进行第二次定位。在得到两个定位信息后，在第一定位的基础上，利用第二定位的信息对第一定位进行修正和优化，将第一定位的范围进一步缩小，得到一个较为精确的定位。相比于单纯的摄像头图像定位，本专利技术引入了声音信息这一维度对定位精度进行了修正和优化，克服了单纯图像定位因目标图像过远、目标图像遮挡或尺度不确定性等原因造成定位精度低的缺点，取得了较好的定位效果。
[0014]进一步，所述S1中录入监控区的场景信息包括监控区的矢量地图和建筑结构。
[0015]本专利技术的目标定位方法主要用于室内目标定位，录入监控区的场景信息包括矢量地图和建筑结构信息。矢量地图为2D或3D地图，用于了解监控区的行走路线。建筑结构包括监控区内门、支撑柱或墙面等信息，用于了解监控区的出入口和遮挡结构。
[0016]进一步，所述S2中识别的方式为热成像识别。
[0017]热成像识别能够迅速发现有目标进入监控区，适合作为目标定位的第一步识别。
[0018]进一步，所述S3中采集的监控区内目标的图像信息包括2个及以上的方向的图像信息。
[0019]在进行声音识别前，采用两个或以上的摄像头采集目标图像进行定位，能够获得较为精确的目标图像定位，方便后续的进一步定位。基本原理为两摄像头及目标三者之间构成一个三角形，两摄像头之间的距离和摄像头转动的转角已知，根据三角形原理运用公式可以计算出目标与两摄像头所在直线的垂直距离。
[0020]进一步，所述S3包括：
[0021]S3
‑
1：实时采集监控区内目标的图像信息；
[0022]S3
‑
2：根据实时采集的图像信息，得出目标的历史运动轨迹；
[0023]S3
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3：根据目标的历史运动轨迹，结合监控区的场景信息，得出目标的预测运动轨迹；
[0024]S3
‑
4：根据实时采集的图像信息，在轨迹上找与实时位置最近的位置作为第一定位。
[0025]通过对目标前后采集的图像分析，首先得出目标的历史运动轨迹，将历史运动轨迹与监控区的场景信息匹配，例如房间内的行走路线图，得到相似度最高的路线，根据此路线即可推测目标下一步的预测运动轨迹。在预测运动轨迹的基础上结合实时采集的目标图像，直接在预测运动轨迹上进行定位，这样减少了不必要的运算分析过程，并能得到较精确的定位信息。
[0026]进一步，所述S3包括：
[0027]S3
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1：实时采集监控区内目标的图像信息；
[0028]S3
‑
2：根据实时采集的图像信息，通过人脸识别，得出目标人物的身份；
[0029]S3
‑
3：获取目标人物对应的历史运动轨迹设为预测运动轨迹；
[0030]S3
‑
4：根据实时采集的图像信息，将目标人物在预测运动轨迹上的实时位置作为第一定位。
[0031]系统对经常在监控区内活动的人物，记录其经常停留的地点以及经常经过的轨迹。识别到进入监控区的目标为记录过的目标人物时，能够大致推断其可能前往的目标地点，并将去往目标地点的路线设为预测运动轨迹。在预测运动轨迹的基础上结合实时采集的目标图像，直接在预测运动轨迹上进行定位，减少了不必要的运算分析过程，能得到较精确的定位信息。
[0032]进一步，所述S4包括：
[0033]S4
‑
1：采集监控区内目标方向的声音信息，识别声音内容；
[0034]S4
‑
2：识别到声音内容包括目标运动过程中的响动，则判断响动来源的方向；
[0035]S4
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3：根据响动来源的方向，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多源数据融合的目标定位方法，其特征在于，包括：S1：录入监控区的场景信息；S2：识别是否有目标进入监控区；S3：采集监控区内目标的图像信息，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，得出目标的第一定位；S4：采集监控区内目标方向的声音信息，识别声音内容，结合监控区的场景信息，对目标所处位置进行判断，得出目标的第二定位；S5：根据第二定位的信息对第一定位进行修正，得到精确定位。2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法，其特征在于：所述S1中录入监控区的场景信息包括监控区的矢量地图和建筑结构。3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法，其特征在于：所述S2中识别的方式为热成像识别。4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法，其特征在于：所述S3中采集的监控区内目标的图像信息包括2个及以上的方向的图像信息。5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法，其特征在于：所述S3包括：S3
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1：实时采集监控区内目标的图像信息；S3
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2：根据实时采集的图像信息，得出目标的历史运动轨迹；S3
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3：根据目标的历史运动轨迹，结合监控区的场景信息，得出目标的预测运动轨迹；S3
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4：根据实时采集的图像信息，在轨迹上找与实时位置最近的位置作为第一定位。6.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法，其特征在于：所述S3包括：S3
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1：实时采集监控区内目标的图像信息；S3
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2：根据实时采集的图像信息，通过人脸识别，得出目标人物的身份；S3
‑
3：获取目标人物对应的历史运动轨迹...

【专利技术属性】
技术研发人员：段勃，杨东鑫，李浩澜，谭光明，幸禹可，何杰，
申请(专利权)人：中科计算技术西部研究院，
类型：发明
国别省市：