【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及gis空间分析领域，尤其涉及一种基于改进pderl算法的视频监控视域分析方法。主要适用于视频监控的视域分析，并实现可视化。
技术介绍
1、随着社会和经济的快速发展，公共安全问题受到越来越多的关注。视频监控作为人类视觉范围的扩展与延伸，是保障城市安全的重要技术手段，被广泛应用于人流密集的公共场所和国家安防重地。然而，由于地形复杂多变，仅依据摄像头的视距、视场角等参数无法全面评估可视域，必须综合考虑实际地形地貌、建筑物实体等因素进行分析。视域分析通过系统性地考察视野范畴以实现对特定区域的全面评估，其在各领域均有广泛应用：如视觉质量评估、领土规划、选址、空间布局、覆盖评估、考古遗址保护等。
2、近年来，随着dem空间分辨率及高程值越来越精细，传统视域分析算法无法充分利用dem数据信息，且算法本身误差也愈加突出，在多数场景中需保证算法精度的同时提高计算效率，这对于可视域算法的广泛应用和实际效能的提升具有重要意义。pderl算法是一种快速近似视域算法，其提出pde空间参考系，通过构建和更新参考线对调查线可视性进行判断，在精度和速度上达到较好的平衡。xpderl算法，通过改变分区策略，使得观察点能最大程度利用各区域网格线信息。实验证明，xpderl算法在牺牲部分精度条件下，能够将其效率提升至与近似算法相接近程度。
3、上述专利技术均将可视域范围视为圆形视域，但视频监控为扇形视域分析，除视频监控经纬度坐标、视距、高程还需视场角来确定分析范围，现有算法不适用于视频监控视域分析。为解决上述问题，本专利技术基于
技术实现思路
1、本专利技术的目的提供一种基于改进pderl算法的视频监控视域分析方法，以实现视频监控快速近似视域分析。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下步骤：
3、(1)获取三种地形下的dsm数据及视频监控参数，并基于参数建立可视范围二维数组；
4、(2)根据视场角及可视区域确定分区策略；
5、(3)通过观察点位置选择不同策略优化初始参考线；
6、(4)根据分割线方程和视频监控点网格坐标确定可视范围内的起止边界坐标；
7、(5)可视区域内网格点搜索优化；
8、(6)合并各子区域二维可视数组并可视化结果。
9、进一步地，步骤(1)具体包括以下步骤：
10、读取dsm(数字表面模型,digital surface model)高程值并剔除异常值，将其存储至二维数组h，其次根据dsm数据地理转换参数(左上角x坐标、水平分辨率、旋转参数、左上角y坐标、旋转参数、垂直分辨率)，将dsm高程数组统一按照左下角为原点的方式存储，其中地形文件起始经纬度为(lon_s,lat_s)，横纵网格点间距为dx、dy；
11、读取监控属性数据表中的参数，包括视距r、监控点的经纬度(lonc,latc)、扫描起始角α、扫描终止角度β以及高程值ha，将视频监控经纬度结合dsm文件的地理转换参数转为网格点坐标值pc(xc,yc)；
12、基于监控属性参数，首先确定了一个以监控点为中心，以视距r为半径的扇形区域，该区域的角度范围由扫描起始角度α和扫描终止角度β共同确定；两条边界分割线l1和l2分别对应于经过监控点pc且斜率为tanα和tanβ的直线，如式(1)式(2)所示：
13、l1:y1＝tanα*(x-xc)+yc(1)
14、l2:y2＝tanβ*(x-xc)+yc(2)
15、进一步地，步骤(2)具体包括以下步骤：
16、对不同区域范围为其划分特定的分区策略，规定角度最小值为0度表示正北方向，按顺时针角度依次增加，最大值为360度；根据输入的起始角度与终止角度计算出角度范围，分为[0,90)、[90,180)、[180,270)、[270,360)、[0,360]四大类基于这四类再细化，具体如表1所示：
17、表1具体分区策略
18、
19、进一步地，步骤(3)具体包括以下步骤：
20、若观察点位于网格点上即满足式(3)和式(4)：
21、(xc-lon_s)％dx＝0(3)
22、(yc-lat_s)％dy＝0(4)
23、则构建观察点与其同行/列的网格点(p0,…,pc-1,pc,pc+1,…,pc+k,…pn)视线，并通过线性插值计算各视线与网格交叉点高程值hci，将hci与各网格点实际高程值hai比较判断其可视性；若pc向pi构建视线，当且仅当同一视线上(p0,…,pi-1)均可视且hci≥hai则pi可视，反之不可视；由于这些网格点是与观察点同行/列不会遮挡后续行/列，因此将下一行/列视为可见并构建初始参考线rl；观察点未处于网格点上时，通过线性插值精准计算距离观察点最近行/列网格点的可见性，并构建初始参考线；
24、参考线构建首先将观察点分析首行/列的网格点视为可视，并将每个网格点对应地心坐标系中横坐标x，纵坐标y，高程值h转为pde空间的邻近度p，方向d，高程e；转换公式为如式(5)、式(6)、式(7)：
25、
26、
27、
28、相邻网格点转换至pde空间中均为连续的折线，pderl算法将每条折线的斜率a及末尾的d值保留，来存储近距离网格点信息，其中lr记录近距离网格点信息，lc代表当前分析行/列网格点信息；lc可见性通过网格点d值查找所属lr中的d值区间[d0,…dc-1,dc,dc+1,dn]对应折线，并基于a和d求出e值，并将该ec值与d值对应最大的emax值进行比较判断可视性，并进行更新。如符号式(8)则代表可视，反之则不可视：
29、ec-emax≥0(8)
30、进一步地，步骤(4)具体包括以下步骤：
31、首先，根据视频监控点分析的首列/行网格坐标，结合分割线方程确定起始坐标和终止坐标；其次，结合网格对角线与分割线计算向外移动一行/列对应的起止坐标相较于上一行/列需要的调整值，起始调整值为ds、终止调整值为de；每列/行坐标固定变化量为1且l1、l2均为直线，则y的变化值如式(9)所示：
32、δy＝kδx(9)
33、其中k代表分割线方程斜率；
34、因此，ds与de计算公式如式(10)、(11)所示：
35、ds＝tanβ(10)
36、de＝tanα(11)
37、当监控点的分割线与网格的对角线完全对齐时，不需要对调整值进行修改，若分割线呈递增趋势，则其调整值应进行向上取整操作，如式(12)所示：
38、
39、其中ysi代表当前本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(1)具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(3)具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(4)具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(5)具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于改进PDERL算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(6)具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于改进pderl算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进pderl算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(1)具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于改进pderl算法的视频监控视域分析方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于改进pderl算法的视频监控视域分析方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴建国，唐国庆，闫丰麒，张国顺，赵庆展，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：
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