專利名稱：一種獲取標定參數(shù)的方法、裝置及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及攝像機標定的技術領域，特別是涉及一種基于單視圖的獲取標定參數(shù) 的方法、裝置及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
背景技術：
攝像機標定的目的是從攝像機獲取的圖像信息出發(fā)，計算三維空間中物體的幾何 信息，并由此重建和識別物體。而空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點 之間的相互關系，是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)就是標定參數(shù)。具 體而言，標定參數(shù)包括外方位元素和內(nèi)方位元素，其中，外方位元素包括攝像機的位置、姿 態(tài)等幾何信息，內(nèi)方位元素包括攝像機的焦距，主點、以及鏡頭變形參數(shù)等光學參數(shù)，用外 方位元素和內(nèi)方位元素來建立空間中的任意點和其在圖像上的成像點之間的對應關系，這 個過程就是攝像機標定的過程。通常，空間中的任意點和其在圖像上的成像點之間的對應 關系用小孔成像模型來描述。傳統(tǒng)的攝像機標定是在一定的攝像機模型下，基于特定的實驗條件，如形狀、尺寸 已知的標定物，經(jīng)過對其進行圖像處理，利用一系列數(shù)學變換和計算方法，求取攝像機模型 的外方位元素和內(nèi)方位元素?；趩我晥D的攝像機標定一般是基于三維控制場來實現(xiàn)的， 具體的操作方式為用攝像機對布設在空間中已知三維控制點攝像，并從拍攝得到的圖像 中找到三維點對應的二維成像點；然后將已知的三維控制點和二維成像點代入小孔成像模 型中，反算出成像模型中的未知參數(shù)。這種基于三維控制場的計算方法所獲得的標定精度比較高，所以在應用場合所要 求的精度很高且攝像機的參數(shù)不經(jīng)常變化時，這種傳統(tǒng)的攝像機標定方法為首選。但由于 實際的場景往往比較復雜，標定時需要確定控制點在圖像上的成像點位置，并和控制點建 立對應關系，操作比較復雜；尤其當布設的三維控制點數(shù)量較多時，操作將非常繁瑣。為了提高標定的自動化程度，現(xiàn)有技術中提出了不依賴于標定參照物的攝像機自 標定方法，即僅利用攝像機在運動過程中周圍環(huán)境的圖像與圖像之間的對應關系對攝像機 進行標定。這種自標定方法非常地靈活，但它并不是很成熟，因為未知參數(shù)太多，很難得到 穩(wěn)定的結果。所以目前這種自標定方法主要應用于精度要求不高的場合，如通訊、虛擬現(xiàn)實寸。然而，在視頻監(jiān)控中，由于監(jiān)控的區(qū)域常常是人無法達到或者不能放置標定參考 物的區(qū)域，比如高速公路，危險區(qū)域和禁止人員進入的區(qū)域等，所以采用傳統(tǒng)的建立控制場 的標定方法無法適用；而采用上述不依賴于標定參照物的攝像機自標定方法，標定精度又 達不到視頻監(jiān)控的要求。因此，目前需要本領域技術人員迫切解決的一個技術問題就是如何能夠創(chuàng)新地 提出一種基于單視圖的攝像機標定機制，以簡化傳統(tǒng)的攝像機標定方法的操作復雜度；以 及，提高不依賴于標定參照物的攝像機自標定方法的標定精度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種獲取標定參數(shù)的方法，用以簡化傳統(tǒng)的攝 像機標定方法的操作復雜度；以及，提高不依賴于標定參照物的攝像機自標定方法的標定 精度。本發(fā)明還提供了一種獲取標定參數(shù)的裝置及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，用以保證上述方法在實際中的實現(xiàn)及應用。為了解決上述技術問題，本發(fā)明實施例公開了一種獲取標定參數(shù)的方法，包括在 視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標，并提取所述特定目標的特征信息；依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平行線，由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。優(yōu)選的，所述特定目標包括運動目標，所述特征信息包括所述運動目標的運動軌 跡信息，所述空間平行線的提取步驟包括在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運動軌跡信息為空間平行 線。優(yōu)選的，所述特定目標包括運動目標，所述特征信息包括所述運動目標的運動軌 跡信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線的提取步驟包括在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標在運動軌跡中不同位置 點的頂部連線和底部連線為空間平行線。優(yōu)選的，所述特定目標包括靜止目標，以及，與所述靜止目標位置不同、高度相近 的相似目標，所述特征信息包括所述靜止目標和相似目標的位置信息、頂部信息和底部信 息，所述空間平行線的提取步驟包括提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底部連線為空間平行線。優(yōu)選的，所述特定目標包括靜止目標，所述特征信息還包括靜止目標的邊緣信息 和/或直線信息，所述空間平行線的提取步驟包括提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為空間平行線。優(yōu)選的，所述的方法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信 息；所述計算標定參數(shù)的步驟包括根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述標定參數(shù)包括所述參照目標 的參考尺度信息；計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值；若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值后，所獲得的最小誤差值，則 確定依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像數(shù)據(jù)的標定參數(shù)。優(yōu)選的，所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動角 pan angle和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，所述根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)的步驟進一步包括根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向上的滅點；
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根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle,并提取滅線上任一位置的滅點，由所述滅點 計算左右轉動角pan angle ；依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度信息，計算攝像機的高度信 息；根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視頻圖像數(shù)據(jù)的三維成 像矩陣；采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信息。優(yōu)選的，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度信息；所述的方法還包括提取 所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底部信息；所述計算標定參數(shù)的步驟包括依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參照目標的真實高度信 肩、o優(yōu)選的，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度信息和/或長度信息；所述的方 法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/或角度信息；所述計算標定參數(shù)的步驟為依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度 信息，計算參照目標的高度信息和/或長度信息。優(yōu)選的，所述方法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)的主點，以及，參照目標的高度 fn息；所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動角pan angle 和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，當由所述空間平行線形成的滅點為互相垂 直的三個方向上的滅點，所述計算標定參數(shù)的步驟包括依據(jù)至少兩對水平方向的空間平行線形成的滅點計算滅線，并依據(jù)該滅線確定偏 航角 yaw angle ；依據(jù)垂直方向上的空間平行線形成的滅點計算焦距；依據(jù)所述焦距和滅線計算傾角tilt angle ；依據(jù)所述主點、焦距和滅線上的任一滅點計算左右轉動角pan angle ；依據(jù)所述滅線和參照目標的高度信息計算攝像機的高度信息。本發(fā)明實施例還公開了一種獲取標定參數(shù)的裝置，該裝置包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中 沒有標定控制場時執(zhí)行的以下模塊特定目標檢測模塊，用于檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標；特征信息提取模塊，用于提取所述特定目標的特征信息；空間平行線提取模塊，用于依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水 平方向的空間平行線；滅點滅線確定模塊，用于依據(jù)所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；標定參數(shù)計算模塊，用于按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。優(yōu)選的，所述特定目標包括運動目標，所述特征信息包括所述運動目標的運動軌 跡信息，所述空間平行線提取模塊包括第一提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運動軌跡信息為空間平行線。優(yōu)選的，所述特定目標包括運動目標，所述特征信息包括所述運動目標的運動軌 跡信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊包括第二提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標 在運動軌跡中不同位置點的頂部連線和底部連線為空間平行線。優(yōu)選的，所述特定目標包括靜止目標，以及，與所述靜止目標位置不同、高度相近 的相似目標，所述特征信息包括所述靜止目標和相似目標的位置信息、頂部信息和底部信 息，所述空間平行線提取模塊包括第三提取子模塊，用于提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底 部連線為空間平行線。優(yōu)選的，所述特定目標包括靜止目標，所述特征信息還包括靜止目標的邊緣信息 和/或直線信息，所述空間平行線提取模塊包括第四提取子模塊，用于提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為 空間平行線。優(yōu)選的，所述的裝置，還包括第一參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信 息；所述標定參數(shù)計算模塊包括參考尺度計算子模塊，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述 標定參數(shù)包括所述參照目標的參考尺度信息；誤差提取子模塊，用于計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值；標定參數(shù)確定子模塊，用于若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值 后，所獲得的最小誤差值，則確定依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像 數(shù)據(jù)的標定參數(shù)。優(yōu)選的，所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動角 pan angle和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，所述參考尺度計算子模塊進一 步包括焦距及滅點計算單元，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向 上的滅點；旋轉角計算單元，用于根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle，并提取滅線上任一位 置的滅點，由所述滅點計算左右轉動角pan angle ；攝像機高度確定單元，用于依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度 信息，計算攝像機的高度信息；矩陣生成單元，用于根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視 頻圖像數(shù)據(jù)的三維成像矩陣；參考尺度計算單元，用于采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信 肩、o優(yōu)選的，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度信息；所述的裝置還包括第二參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底
9部信息；所述標定參數(shù)計算模塊包括第一計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參 照目標的真實高度信息。優(yōu)選的，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度信息和/或長度信息；所述的裝 置還包括第三參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/ 或角度信息；所述標定參數(shù)計算模塊包括第二計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度信息， 計算參照目標的高度信息和/或長度信息。本發(fā)明實施例還公開了一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括用于采集視頻圖像數(shù)據(jù)的視頻采 集模塊，以及，用于依據(jù)標定參數(shù)分析三維成像信息的處理模塊，所述系統(tǒng)還包括獲取標定 參數(shù)的裝置，該裝置包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下模塊特定目標檢測模塊，用于檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標；特征信息提取模塊，用于提取所述特定目標的特征信息；空間平行線提取模塊，用于依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水 平方向的空間平行線；滅點滅線確定模塊，用于依據(jù)所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；標定參數(shù)計算模塊，用于按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點本發(fā)明通過充分利用單視圖場景中特定目標的特征信息，如幾何信息、運動信息 或人為的控制信息等，更準確、合理地提取視頻圖像中的空間平行線，并根據(jù)由當前空間平 行線所確定的滅點和滅線的不同情況，按照預置規(guī)則相應地組合各種信息進行處理，以在 視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場的條件下，仍能獲得精度較高的標定參數(shù)。


圖1是本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例1的流程圖； 圖2是本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例2的流程圖； 圖3是本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例3的流程圖； 圖4是一種空間平行線、滅點和滅線的示意圖； 圖5是本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例4的流程圖； 圖6是本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例5的流程圖； 圖7是一種β角與滅線\，垂直滅點Vvy之間的關系示意圖； 圖8是一種滅線、主點和γ角的關系示意圖； 圖9是一種滅點、滅線的示意圖； 圖10是一種參照目標的示意圖11是本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)裝置實施例的結構框10
圖12是本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)實施例的結構 框圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實 施方式對本發(fā)明作進一步詳細的說明。本發(fā)明可用于眾多通用或專用的計算系統(tǒng)環(huán)境或配置中。例如個人計算機、服務 器計算機、手持設備或便攜式設備、平板型設備、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)、可編 程的消費電子設備、網(wǎng)絡PC、小型計算機、大型計算機、包括以上任何系統(tǒng)或設備的分布式 計算環(huán)境等等。本發(fā)明可以在由計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序 模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務或實現(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組 件、數(shù)據(jù)結構等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本發(fā)明，在這些分布式計算環(huán)境中，由 通過通信網(wǎng)絡而被連接的遠程處理設備來執(zhí)行任務。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以 位于包括存儲設備在內(nèi)的本地和遠程計算機存儲介質(zhì)中。本發(fā)明實施例的核心構思之一在于，通過充分利用單視圖場景中特定目標的特征 信息，如幾何信息、運動信息或人為的控制信息等，更準確、合理地提取視頻圖像中的空間 平行線，并根據(jù)由當前空間平行線所確定的滅點和滅線的不同情況，按照預置規(guī)則相應地 組合各種信息進行處理，以在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場的條件下，仍能獲得精度較 高的標定參數(shù)。參考圖1，示出了本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例1的流程圖，具體可以 包括以下步驟步驟101、判斷視頻圖像數(shù)據(jù)中是否有標定控制場，若沒有，則執(zhí)行步驟102-104 步驟102、檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標，并提取所述特定目標的特征信息；步驟103、依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平 行線，由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；步驟104、按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。為使本領域技術人員更好地理解本發(fā)明，本說明書將以視頻監(jiān)控為例詳細說明各 實施例。在視頻圖像數(shù)據(jù)中，地面上的空間平行線和/或平行于地面的空間平行線，是計 算標定參數(shù)最有用的幾何信息，也就是說，決定標定參數(shù)精高低的主要因素之一在于，空間 平行線提取得是否準確、合理?，F(xiàn)有技術中，空間平行線的提取方式一般是基于視頻監(jiān)控場景中平行于地面的直 線信息(如馬路邊緣，車道線等)來提取，這種方式的局限性較大，尤其是對那些沒有道路 信息的監(jiān)控場景，采用現(xiàn)有技術很難提取到空間平行線，在這種情況下，則只能通過人工標 識來提取。然而，本專利發(fā)明人注意到，視頻監(jiān)控的目標一般都位于地面上，而位于地面上的 目標總能形成與地面平行的空間平行線。例如，當目標是人或車輛時，其直線運動軌跡可以 形成與地面平行的空間平行線；或者，某個人在不同位置點的頂部連線和底部連線同樣可 以形成與地面平行的空間平行線等；故提出采用視頻圖像數(shù)據(jù)中特定目標的特征信息來提取空間平行線，可以看出，所獲得的空間平行線不僅準確、合理，并且完全不受監(jiān)控場景的 限制，即使監(jiān)控場景中沒有道路信息，也能通過圖像中特定目標的特征信息，將平行于地面 的空間平行線確定出來。當然，本領域技術人員采用任一種獲取所述特定目標及其特征信息的方式都是可 行的，如運動檢測、人體檢測方式等，本發(fā)明對此無需加以限制。此外，本領域技術人員還可 以根據(jù)實際情況，從一幀或多幀視頻圖像數(shù)據(jù)中獲取特定目標及其特征信息，例如，對于靜 止目標的特征信息可以僅從一幀視頻圖像中提??；對于運動目標的特征信息可以從多幀圖 像中提取，本發(fā)明對此亦無需加以限制。當獲得視頻圖像數(shù)據(jù)中至少兩對水平方向的空間平行線時，則可依據(jù)這些空間平 行線確定出滅點及相應的滅線。然而，由于空間平行線的提取受到視頻圖像數(shù)據(jù)、特定目標 及特征信息的影響，由空間平行線所確定的滅點及滅線可能出現(xiàn)不同的情況，例如，有時可 以獲得三個互相垂直方向上的滅點；有時僅僅可以獲得滅線；此時，則需要判斷當前情況 屬于哪種類型的標定，然后采用相應的計算規(guī)則計算出對應的標定參數(shù)即可。作為另一實施例，本發(fā)明還可以包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中存在標定控制場時的處理 步驟，本領域技術人員采用任一種基于控制場的標定方式都是可行的，例如，采用經(jīng)典的數(shù) 值分析算法來計算出標定參數(shù)；采用基于三維控制場的標定方法等。由于視頻監(jiān)控中關心 的目標一般都位于地面上，因此優(yōu)選可以采用在平面上布設二維控制場的方法來獲取標定 參數(shù)，特別當需要對圖像中地面上的目標進行長度度量時，可以僅用4個點來計算歐式空 間中的地面和圖像中的地面成像面之間的單應性矩陣(Homography Matrix)。通過該單應 性矩陣即可獲得完全標定。參考圖2，示出了本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例2的流程圖，具體可以 包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟步驟201、檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的運動目標，并提取所述運動目標的運動軌跡信 息；從視頻圖像數(shù)據(jù)中檢測出運動目標的方法可以采用當前幀圖像減背景圖像的方 法，例如，可以包括以下子步驟子步驟Al、建立視頻圖像數(shù)據(jù)的背景圖像，該背景圖像通常對應的是場景中的靜 止目標；子步驟A2、用當前幀圖像(該圖像中包含了運動目標)與背景圖像相減并進行二 值化，則可以得到所有運動目標所覆蓋的區(qū)域；子步驟A3、對二值化圖像進行連通域分析，則可以得到每個運動目標的位置和形 狀信息。對所述運動目標進行跟蹤即可獲得其運動軌跡信息。所謂跟蹤就是建立同一個運 動目標在相鄰幀之間的對應關系，即運動目標在按照若干幀中的所有對應位置排列起來就 是運動目標的運動軌跡。運動目標軌跡信息的獲取方法有很多，其區(qū)別主要在于跟蹤方式 的不同，以下通過兩個具體例子進行說明。例1，根據(jù)位置最接近的方法來進行跟蹤這種方法的思想是同一個運動目標在相鄰幀之間的位置變化較小，對前一幀中的 每個目標，計算其與后一幀中每個運動目標的距離。跟蹤時，首先在前后相鄰幀之間找到距
12離最小的一對運動目標，認為它們對應了同一個運動目標，并將這兩個目標分別從目標集 合中刪除。然后在前后幀剩余的目標中找距離最小的對應目標，直到前后兩幀包含的運動 目標集合中有一個為空。如果前一幀中還有運動目標沒有找到對應，那么就認為該目標在 后一幀中沒有被跟蹤上，如果后一幀中還有運動目標沒有找到對應，那么就認為該目標是 一個新出現(xiàn)的目標。例2，根據(jù)顏色信息來進行跟蹤。上述的方法1只用到目標的位置信息，是一種比較簡單但是速度很快的方法，這 種方法的缺點是如果多個運動目標靠的較近，那么僅用位置信息就可能導致跟蹤錯誤?；?于顏色信息來進行跟蹤可以得到更好的跟蹤效果，如很著名的mean shift算法就可以基于 顏色來對目標進行跟蹤。當然，上述運動目標檢測及運動軌跡信息的提取方法僅僅用作示例，本領域技術 人員采用任一種方法實現(xiàn)都是可行的，本發(fā)明對此不作限制。步驟202、依據(jù)所述運動軌跡信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空 間平行線；優(yōu)選的，在本實施例中，本步驟可以包括以下子步驟在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運動軌跡信息為空間平行 線。例如，在高速公路的視頻監(jiān)控場景中，作為運動目標的車輛一般都是沿著高速公 路的方向直線勻速行駛，本發(fā)明通過檢測行駛的車輛并進行跟蹤，記錄其軌跡，當車輛軌跡 達到一定長度時，用直線擬合的方式來將軌跡擬合為一條直線，根據(jù)不同車道的多輛車的 運動軌跡擬合成的直線，就可以形成多條水平方向的空間平行線。所述直線擬合處理可以采用現(xiàn)有技術中的任一種方法，例如，最小二乘法、RANSAC 算法等，本發(fā)明對此無需加以限制。步驟203、由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；步驟204、按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。根據(jù)運動軌跡信息提取空間平行線的好處在于，無需相關技術人員參與，自動化 程度很高。參考圖3，示出了本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例3的流程圖，具體可以 包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟步驟301、檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的運動目標，并提取所述運動目標的運動軌跡信 息、頂部信息和底部信息；所述運動目標頂部信息和底部信息提取的方式可以采用任一種智能檢測的方法， 例如，針對作為運動目標的行人而言，可以采用如下人體檢測方法步驟Bi、計算檢測圖像的邊緣強度和離散化邊緣方向；步驟B2、根據(jù)所述邊緣強度和離散化邊緣方向，計算預設的檢測框內(nèi)圖像的邊緣 方向直方圖；步驟B3、利用層次型自適應增強算法分類器對所述邊緣方向直方圖進行驗證，得 到所述檢測框內(nèi)的人體位置?；蛉纾槍ψ鳛檫\動目標的車輛而言，可以采用如下車輛檢測方法
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步驟Cl、采集路面圖像/視頻；步驟C2、提取所述路面圖像/視頻內(nèi)的尺度不變特征變換(SIFT)特征；步驟C3、對尺度不變特征變換(SIFT)特征進行有序化處理，并通過網(wǎng)絡傳送到分 類器，其中，所述分類器通過事先訓練得出；以及所述分類器根據(jù)經(jīng)過有序化處理的尺度不 變特征變換(SIFT)特征對路面圖像進行車輛檢測?；谥T如此類的物體檢測方法獲得運動目標后，可以進一步對該運動目標進行主 成分分析(PCA，Principal Component Analysis)，以獲得運動目標的頂部和底部信息。主 成分分析是現(xiàn)有技術中一種常用的數(shù)據(jù)壓縮方法，它基于變量之間的相互關系，在盡量不 丟失信息的前提下來實現(xiàn)壓縮。通過主成分分析可以得到一個主軸，主軸代表了數(shù)據(jù)分布 的主方向。視頻監(jiān)控中的行人或車輛一般都是與地面垂直的，在視頻中的成像大致和y軸 平行。通過對檢測到的運動目標所包含的像素點坐標進行主成分分析，可以較為準確的提 取出運動目標的頂部和底部信息。由于物體檢測方法一般都是基于統(tǒng)計的方式來完成，當訓練樣本完備時，可以取 得較好的檢測效果，從而進一步方便空間平行線的提取，使本發(fā)明可應用于更多監(jiān)控場景 中。當然，上述方法僅僅用作示例，本發(fā)明對所述運動目標頂部信息和底部信息的提取方式 并不進行限定。步驟302、依據(jù)所述運動目標的運動軌跡信息、頂部信息和底部信息，提取視頻圖 像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平行線；優(yōu)選的，在本實施例中，本步驟可以包括以下子步驟在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標在運動軌跡中不同位置 點的頂部連線和底部連線為空間平行線。例如，參考圖4所示的空間平行線、滅點和滅線的示意圖，假設從視頻圖像數(shù)據(jù)中 獲取的行人的運動軌跡信息并不是直線，在這種情況下，提取行人在運動軌跡中A點、B點 和C點位置的成像，將不同位置點上該行人的頂部和底部相連，即可獲取相應的頂部連線 和底部連線，如圖4中A點與B點位置的行人頂?shù)撞窟B線形成的空間平行線41和42 ；C點 與B點位置的行人頂?shù)撞窟B線形成的空間平行線43和44。步驟303、由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；依據(jù)滅點理論，圖4中的空間平行線41和42可以定位一個滅點P1，空間平行線 43和44可以定位一個滅點P2，由所述滅點Pl和滅點P2即可確定出滅線VL。步驟304、按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。采用運動目標頂部和底部信息的好處在于，實現(xiàn)簡單，并且不受監(jiān)控場景的限制。 即使提取到非直線的運動軌跡信息時，也可以通過運動目標在不同位置點的成像獲得空間 平行線。參考圖5，示出了本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例4的流程圖，具體可以 包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟步驟401、檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的靜止目標，以及，與所述靜止目標位置不同、高度 相近的相似目標，并提取所述靜止目標和相似目標的位置信息、頂部信息和底部信息；步驟402、依據(jù)所述靜止目標和相似目標的位置信息、頂部信息和底部信息，提取 視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平行線；
優(yōu)選的，在本實施例中，本步驟可以包括以下子步驟提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底部連線為空間平行線。步驟403、由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；步驟404、按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。當視頻監(jiān)控場景中沒有明顯的運動目標，或者，不能提取出足夠數(shù)量的空間平行 線時，采用本實施例提取靜止目標及其相似目標的頂部信息和底部信息是一種非常有效的 方法。可以理解的是，靜止目標與相似目標實質(zhì)為監(jiān)控場景中不同位置、相同高度的目 標。在具體實現(xiàn)中，如果視頻監(jiān)控場景中有多個垂直于地面并且高度相同的目標，那么將其 頂部和底部分別相連，就可以得到兩條平行于地面的直線。比如高度相同但位置不同的車 輛，地面上高度相同的電線桿，花臺等都可以用來提取空間平行線。采用靜止目標及相似目標的位置、頂部和底部信息的好處在于，實現(xiàn)簡單，并且不 受監(jiān)控場景的限制。即使場景中沒有任何目標信息，只要有多個與靜止目標位置不同的相 似目標，即可獲得空間平行線。參考圖6，示出了本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)的方法實施例5的流程圖，具體可以 包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟步驟501、檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的靜止目標，并提取所述靜止目標的邊緣信息和/ 或直線信息；步驟502、依據(jù)所述靜止目標的邊緣信息和/或直線信息，提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的 至少兩對水平方向的空間平行線；優(yōu)選的，在本實施例中，本步驟可以包括以下子步驟提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為空間平行線。步驟503、由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；步驟504、按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。例如，可以采用Carmy算子來提取視頻圖像數(shù)據(jù)中靜止目標的邊緣信息，如果邊 緣信息量豐富，那么就用Hough變換來提取圖像中所有的直線線段；否則直接在原始圖像 上用Live-ware算法提取直線邊緣并擬合成直線，然后從直線線段中選擇平行于地面的空 間平行線。一種Live-ware算法的示例如下所示Live-ware算法將圖搜索的方法應用到圖像邊緣提取和跟蹤當中。圖像中的每個 像素點都被看做是圖中的一個節(jié)點P，每個像素的8個鄰域像素點看作是與該節(jié)點連通的8 個節(jié)點，8個鄰域節(jié)點和ρ的連線可以看作是圖中的邊。ρ點到其中一個鄰域點q的邊的權 重可以根據(jù)以下公式來計算1 (p, q) = ωζ · fz(q) + QG · fG(q) + QD · fD(p, q)其中，fz(q)代表了像素點q的拉普拉斯算子計算的值，其幾何意義是邊緣點對應 的拉普拉斯算子值較小。fe(q)則是根據(jù)梯度來計算，像素點的梯度越大，該值越小，其計算 公式為 [。179] 其中，Ix, Iy代表了像素點在X，y方向上的導數(shù)值；fD(p，q)代表了梯度方向，該項 的作用是為權重增加一個平滑影響因子。邊緣變化劇烈的地方該值就大。具體步驟為在搜索時，從種子點開始，計算種子點和每個鄰域點構成的邊的權 重，將鄰域點坐標和權重值都保存到一個集合A中。從A中取出權重最小的像素點，重復上 述的鄰域搜索過程，直到所有的邊都被遍歷。當搜索完成后，可以獲得該種子點到所有節(jié)點 之間的最短路徑。當然，本領域技術人員采用任一種空間平行線的提取方法都是可行的，例如，采用 基于邊緣點的跟蹤算法，首先提取出圖像中的邊緣點(如使用Carmy算子)，然后利用跟蹤 算法將離散的點連成線段；或者，采用基于特征點提取的直線擬合算法，首先提取直線上的 圖像特征點，然后對直線上所有的點進行最小二乘擬合來得到直線方程等，本發(fā)明對此無 需加以限制。在具體實現(xiàn)中，由于滅點數(shù)量越多，往往能夠達到的標定精度就更高，因此，本領 域技術人員對上述實施例2-實施例5任意組合應用都是可行的，故上述實施例2-實施例5 之間的任意組合都是本發(fā)明的實施例，但是由于篇幅限制，本說明書在此就不一一詳述了。在具體實現(xiàn)中，根據(jù)滅點數(shù)量的不同，以及是否有地面上的尺度和/或角度信息 來判斷屬于哪種類型的標定，并按照相應的計算規(guī)則計算出對應的標定參數(shù)。具體可以包 括以下計算規(guī)則第一種、能夠獲得滅線和圖像中一個參照目標的尺度信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實施例，本發(fā)明還可以包括步驟提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信息；所述計算標定參數(shù)的步驟可以包括以下子步驟子步驟D1、根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述標定參數(shù)包括所 述參照目標的參考尺度信息；子步驟D2、計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值；子步驟D3、若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值后，所獲得的最小 誤差值，則確定依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像數(shù)據(jù)的標定參數(shù)。優(yōu)選的，所述標定參數(shù)可以包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動 角pan angle和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，所述根據(jù)當前設置的旋轉角 β計算標定參數(shù)的子步驟Dl可以進一步包括根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向上的滅點；根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle,并提取滅線上任一位置的滅點，由所述滅點 計算左右轉動角pan angle ；依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度信息，計算攝像機的高度信 息；根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視頻圖像數(shù)據(jù)的三維成 像矩陣；采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信息。本實施例的核心構思之一在于，對傾角可能的取值進行遍歷，然后找到最符合已 有尺度信息的傾角。其優(yōu)點是可以減少標定的限制，并保證標定的精度。
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在本實施例的一種具體示例中，可以包括如下步驟第1步、計算滅線；當已知兩對水平方向的空間平行線時，就可以計算出滅線的值。在投影幾何中，滅 線的值就是一個三維的矢量。第2步、依次對傾角β進行賦值；在實際中，β的取值一般在0-90度之間；第3步、根據(jù)設定的β來計算焦距和垂直方向上的滅點其中，β角與滅線\，垂直滅點Vvy之間的關系如圖7所示，從圖7中可以看出 其中，Vl是滅線，0是主點，V0是主點的縱坐標，Vvx是χ方向上的滅點與滅線的交 點的縱坐標。該公式的實現(xiàn)基礎是滅線已經(jīng)經(jīng)過旋轉，與X軸平行。因此旋轉前的Vvx的值 等于主點到滅線的距離。參考圖8所示的滅線、主點和Y角的關系示意圖，如果滅線沒有經(jīng)過旋轉，滅線和 X軸的夾角就是Y。在滅線已知時，根據(jù)β的可以計算出焦距f的值，然后根據(jù)f和β的 值就可以計算出垂直方向上的滅點的值。第4步、設定滅線上一個滅點的位置，根據(jù)該位置來計算α ；計算α時，需要知道滅線上的一個滅點的橫坐標。 即 該滅點的坐標可以任意選取。第5步、根據(jù)滅線，垂直方向上的滅點和參照目標的真實尺度信息(如地面上-目標的長度)來計算攝像機的高度，具體可以采用如下公式計算 第6步、根據(jù)計算得到的焦距、旋轉角和攝像機的高度來計算地面點與其成像點 之間的單應性矩陣；假設地面位于Z = 0的平面上，那么地面上的點與其成像之間的聯(lián)系可以用一個 3*3的矩陣來表示，如 令H = A [ΓιΓ2Τ]，H就是單應性矩陣。從公式可以看出，利用單應性矩陣可以直接從圖像坐標來計算地面點的空間坐標。第7步、利用單應性矩陣來將視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信息反算到歐 式空間，并計算其參考尺度信息。用計算出來的參考尺度信息和真實尺度信息相減得到誤 差值，并記錄該誤差值；第8步、返回到第2步，依次遍歷所有β的可能取值。第9步、從所有的誤差值中，取出最小誤差值對應的標定結果作為最終的標定結^ ο第二種、僅能獲得滅線的信息；在實際中，從圖像中找到地面無窮遠處對應的滅線信息相對來說比較容易。在一 些監(jiān)控場景中，可以直接從圖片上找到地平線，地平線就是地面無窮遠處的滅線；還可以通 過圖像中地面上或與地面平行的至少兩對空間平行線，計算出兩個或者多個滅點，根據(jù)滅 點的連線就能計算出滅線信息。在這種情況下，作為本發(fā)明的又一種優(yōu)選實施例，所述標定參數(shù)可以包括參照目 標的真實高度信息；本發(fā)明還可以包括以下步驟提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底部信息；本發(fā)明中所述計算標定參數(shù)的步驟可以進一步包括以下子步驟依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參照目標的真實高度信 肩、ο具體可以采用以下公式計算 其中j是歸一化后的滅線矢量，ν是垂直方向上的滅點矢量。b，t是圖像上的某個 已知高度的目標的底部和頂部的坐標，Z是該目標的真實高度。具體而言，滅線 可以根據(jù)兩組平行線的交點來計算。參考圖9所示的滅點、滅線示 意圖，圖像左邊的一組平行線可以確定出滅點Ρ3，右邊的一組平行線可以確定出滅點Ρ4， 由這兩個滅點獲得滅線Li。ν是垂直方向上的滅點，可以用一組和地面垂直的直線目標的 交點來計算，如圖中的垂直線條93。當攝像機的光軸和地平面平行時，ν點就位于無窮遠 處，即如圖中的垂直線條互相平行，沒有交點，即意味著ν點就位于無窮遠處。b，t是圖像 上的某個已知高度的參照目標的底部和頂部的坐標，Z是該參照目標的真實高度。如圖10 中房檐下直立站立的人，b，t可以從圖中直接得到，計算出Z= 178. 8cm，即這個人(參照目 標)的真實身高。可以看出，公式中滅線丨,垂直方向上的滅點v，b，t，Z都可以從圖像中的幾何線索
來獲得，根據(jù)這些已知量，就可以計算出攝像機旋轉角的左右轉動角α。一旦α計算出來， 就可以根據(jù)圖像中任意目標的b，t值來計算出該目標的真實高度Ζ。當然，上述方法僅僅用作示例，本領域技術人員采用任一種基于滅線和參照目標 頂?shù)仔畔⒂嬎隳繕苏鎸嵏叨鹊姆椒ǘ际强尚械?，本發(fā)明對此不作限制。
第三種、能夠獲得滅線信息和圖像中參照目標的尺度和/或角度信息；參照第二種計算規(guī)則中的描述可以得知，當已知滅線時，可以計算出參照目標的 高度信息，但很難計算出地面上一個目標的長度。然而，如果能從視頻圖像數(shù)據(jù)中得到參照
目標的尺度信息和 肩、ο
或角度信息，就可以計算出地面上目標的真實高度信息和
或長度信 在這種情況下，作為本發(fā)明的又一種優(yōu)選實施例，所述標定參數(shù)可以包括參照目 標的真實高度信息和/或長度信息；本發(fā)明還可以包括步驟
提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/或角度信息； 本發(fā)明中所述計算標定參數(shù)的步驟可以進一步包括以下子步驟 依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度信息，計算參照目標的高度信 或長度信息。
由于地面上的尺度和角度信息一般比較少，因此可以將已知尺度或者角度的參照
目標放置在地面進行拍攝。在這種情況下，參照目標的高度和長度信息都可以獲得。參照 目標長度的恢復可以利用分層糾正的方法來實現(xiàn)。因為地面上的參照目標和成像后的目標 之間的投影關系可以寫為X = SAPx其中，X是真實歐式空間中的坐標值，χ是圖像坐標值。P是投影矩陣，A是仿射矩 陣，S是相似變換矩陣。三個矩陣的內(nèi)部形式為 P = A = S =
1 0 0、0 1 0Z1 I1 Z3 jMβ -α!β0)0 100 0Ksr} sr2 r sRsr3 >sr4；=0 0U
1 P矩陣中的(11;12，13)就是滅線的坐標，所以可以根據(jù)滅線來恢復P。根據(jù)地面上 參照目標的角度和尺度可以恢復A。S矩陣只有旋轉，平移和-
-個比例因子，其中旋轉和平 移不會影響長度，比例因子可以根據(jù)已知的尺度信息來恢復。第四種、能夠獲得互相垂直的三個方向上的滅點；在這種情況下，作為本發(fā)明的又一種優(yōu)選實施例，本發(fā)明還可以包括以下步驟提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)的主點，以及，參照目標的高度信息；在本實施例中，所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tiltangle、左右轉 動角pan angle和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，當由所述空間平行線形成 的滅點為互相垂直的三個方向上的滅點，所述計算標定參數(shù)的步驟可以進一步包括以下子 步驟子步驟E1、依據(jù)至少兩對水平方向的空間平行線形成的滅點計算滅線，并依據(jù)該 滅線確定偏航角yaw angle ；
子步驟E2、依據(jù)垂直方向上的空間平行線形成的滅點計算焦距；子步驟E3、依據(jù)所述焦距和滅線計算傾角tilt angle ；子步驟E4、依據(jù)所述主點、焦距和滅線上的任一滅點計算左右轉動角pan angle ；子步驟E5、依據(jù)所述滅線和參照目標的高度信息計算攝像機的高度信息。這是單視圖標定最理想的情況，如果能從視頻圖像數(shù)據(jù)中找到地面上互相垂直的 兩個方向上的滅點和垂直于地面的滅點后，則可以采用現(xiàn)有技術中的任一種根據(jù)三個互相 垂直方向上的滅點來計算所有內(nèi)外方位元素的方法。根據(jù)這些參數(shù)可以建立監(jiān)控設備的小 孔成像模型，可以用來進行規(guī)則幾何目標的外形重建。如果假定地平面位于ζ = 0的平面 上，那么可以計算出圖像上的目標在地平面上的位置。即這種情況下可以獲得完全標定。公知的是，攝像機標定中的內(nèi)方位元素主要是指攝像機的焦距和主點位置，外方 位元素是指攝像機的三個旋轉角(Y，β，α)和攝像機的空間位置。攝像機標定的目的就 是計算內(nèi)外方位元素的值，從而建立空間點和其在圖像上的成像點之間的對應關系。在本實施例的一種具體示例中，可以采用如下公式計算
0 Un
μ Τ]Ρ
0 0 1 _上述公式即為三維點P和其成像點M之間的投影公式。其中，f是攝像機的焦距， (u0, v0)是主點，R是攝像機三個旋轉角度構成的旋轉矩陣，T是攝像機的空間位置。主點位 置位于圖像的中心。根據(jù)三個互相垂直方向上的滅點來反算除了主點之外所有內(nèi)外方位元素的步驟 如下第1步、根據(jù)平行與地平面的兩組平行線來計算滅線；第2步、根據(jù)滅線和圖像橫軸的夾角來計算Y角的值；第3步、根據(jù)垂直于地面的一組平行線得到的滅點來計算出焦距；第4步、根據(jù)焦距值、滅線坐標來計算出β角的值；第5步、根據(jù)主點、焦距、滅線上一個滅點的坐標來計算α ；第6步、根據(jù)滅線和地面上一個已知高度的參照目標來計算出攝像機的高度；在具體實現(xiàn)，根據(jù)標定的類型采用相應的計算規(guī)則獲得標定參數(shù)后，即可確定相 應的視頻監(jiān)控設備可以提取哪些三維信息及進行其它處理。對于前述的各方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但 是本領域技術人員應該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本發(fā)明，某 些步驟可以采用其他順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描 述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作和模塊并不一定是本發(fā)明所必須的。參考圖11，示出了本發(fā)明的一種獲取標定參數(shù)裝置實施例的結構框圖，該裝置具 體可以包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下模塊特定目標檢測模塊1001，用于檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標；特征信息提取模塊1002，用于提取所述特定目標的特征信息；空間平行線提取模塊1003，用于依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平行線；滅點滅線確定模塊1004，用于依據(jù)所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；標定參數(shù)計算模塊1005，用于按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的 標定參數(shù)。在本發(fā)明的一種優(yōu)選實施例中，所述特定目標可以包括運動目標，所述特征信息 可以包括所述運動目標的運動軌跡信息，所述空間平行線提取模塊1003可以包括以下子 模塊第一提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運 動軌跡信息為空間平行線。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述特征信息還可以包括所述運動目標的頂部 信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊1003可以包括以下子模塊第二提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標 在運動軌跡中不同位置點的頂部連線和底部連線為空間平行線。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述特定目標還可以包括靜止目標，以及，與所 述靜止目標位置不同、高度相近的相似目標，所述特征信息可以包括所述靜止目標和相似 目標的位置信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊1003可以包括以下子模 塊第三提取子模塊，用于提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底 部連線為空間平行線。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述特定目標還可以包括靜止目標，所述特征 信息還可以包括靜止目標的邊緣信息和/或直線信息，所述空間平行線提取模塊1003可以 包括以下子模塊第四提取子模塊，用于提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為 空間平行線。在具體實現(xiàn)中，根據(jù)滅點數(shù)量的不同，以及是否有地面上的尺度和/或角度信息 來判斷屬于哪種類型的標定，并按照相應的計算規(guī)則計算出對應的標定參數(shù)。具體可以包 括以下計算規(guī)則第一種、能夠獲得滅線和圖像中一個參照目標的尺度信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實施例，本發(fā)明還可以包括第一參照信息 提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信息；所述標定參數(shù)計算模塊1005可以進一步包括以下子模塊參考尺度計算子模塊，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述 標定參數(shù)包括所述參照目標的參考尺度信息；誤差提取子模塊，用于計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值；標定參數(shù)確定子模塊，用于若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值 后，所獲得的最小誤差值，則確定依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像 數(shù)據(jù)的標定參數(shù)。更為優(yōu)選的是，所述標定參數(shù)可以包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左 右轉動角pan angle和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，所述參考尺度計算子
21模塊進一步包括以下單元焦距及滅點計算單元，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向 上的滅點；旋轉角計算單元，用于根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle，并提取滅線上任一位 置的滅點，由所述滅點計算左右轉動角pan angle ；攝像機高度確定單元，用于依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度 信息，計算攝像機的高度信息；矩陣生成單元，用于根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視 頻圖像數(shù)據(jù)的三維成像矩陣；參考尺度計算單元，用于采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信 肩、ο第二種、僅能獲得滅線的信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述標定參數(shù)可以包括參照目 標的真實高度信息；所述的裝置還可以包括第二參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖 像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底部信息；所述標定參數(shù)計算模塊1005可以進一步包括以下子模塊第一計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參 照目標的真實高度信息。第三種、能夠獲得滅線信息和圖像中參照目標的尺度和/或角度信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述標定參數(shù)可以包括參照目 標的真實高度信息和/或長度信息；所述的裝置還可以包括第三參照信息提取模塊，用于 提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/或角度信息；所述標定參數(shù)計算模塊1005可以進一步包括以下子模塊第二計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度信息， 計算參照目標的高度信息和/或長度信息。第四種、能夠獲得互相垂直的三個方向上的滅點；在這種情況下，作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述的裝置還可以包括第四參 照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)的主點，以及，參照目標的高度信息；所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動角pan angle 和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，當由所述空間平行線形成的滅點為互相垂 直的三個方向上的滅點，所述標定參數(shù)計算模塊1005可以進一步包括以下子模塊偏航角確定子模塊，用于依據(jù)至少兩對水平方向的空間平行線形成的滅點計算滅 線，并依據(jù)該滅線確定偏航角yaw angle ；焦距計算子模塊，用于依據(jù)垂直方向上的空間平行線形成的滅點計算焦距；傾角計算子模塊，用于依據(jù)所述焦距和滅線計算傾角tilt angle ；左右轉動角計算子模塊，用于依據(jù)所述主點、焦距和滅線上的任一滅點計算左右 云力_ pan angle ；攝像機高度計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線和參照目標的高度信息計算攝像機的
高度信息。
由于本發(fā)明的裝置實施例基本相應于前述方法實施例，故本實施例的描述中未詳 盡之處，可以參見前述實施例中的相關說明，在此就不贅述了。參考圖12，示出了本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)實施例的結構框圖，包括用于采集 視頻圖像數(shù)據(jù)的視頻采集模塊111，以及，用于依據(jù)標定參數(shù)分析三維成像信息的處理模塊 112，所述系統(tǒng)還包括獲取標定參數(shù)的裝置113，該裝置具體可以包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒 有標定控制場時執(zhí)行的以下模塊特定目標檢測模塊131，用于檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標；特征信息提取模塊132，用于提取所述特定目標的特征信息；空間平行線提取模塊133，用于依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩 對水平方向的空間平行線；滅點滅線確定模塊134，用于依據(jù)所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；標定參數(shù)計算模塊135，用于按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的 標定參數(shù)。在本發(fā)明的一種優(yōu)選實施例中，所述特定目標可以包括運動目標，所述特征信息 可以包括所述運動目標的運動軌跡信息，所述空間平行線提取模塊133可以包括以下子模 塊第一提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運 動軌跡信息為空間平行線。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述特征信息還可以包括所述運動目標的頂部 信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊133可以包括以下子模塊第二提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標 在運動軌跡中不同位置點的頂部連線和底部連線為空間平行線。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述特定目標還可以包括靜止目標，以及，與所 述靜止目標位置不同、高度相近的相似目標，所述特征信息可以包括所述靜止目標和相似 目標的位置信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊133可以包括以下子模 塊第三提取子模塊，用于提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底 部連線為空間平行線。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述特定目標還可以包括靜止目標，所述特征 信息還可以包括靜止目標的邊緣信息和/或直線信息，所述空間平行線提取模塊133可以 包括以下子模塊第四提取子模塊，用于提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為 空間平行線。在具體實現(xiàn)中，根據(jù)滅點數(shù)量的不同，以及是否有地面上的尺度和/或角度信息 來判斷屬于哪種類型的標定，并按照相應的計算規(guī)則計算出對應的標定參數(shù)。具體可以包 括以下計算規(guī)則第一種、能夠獲得滅線和圖像中一個參照目標的尺度信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實施例，本發(fā)明還可以包括第一參照信息 提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信息；
23
所述標定參數(shù)計算模塊135可以進一步包括以下子模塊參考尺度計算子模塊，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述 標定參數(shù)包括所述參照目標的參考尺度信息；誤差提取子模塊，用于計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值；標定參數(shù)確定子模塊，用于若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值 后，所獲得的最小誤差值，則確定依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像 數(shù)據(jù)的標定參數(shù)。更為優(yōu)選的是，所述標定參數(shù)可以包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左 右轉動角pan angle和偏航角譯angle、焦距和攝像機的高度信息，所述參考尺度計算子 模塊進一步包括以下單元焦距及滅點計算單元，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向 上的滅點；旋轉角計算單元，用于根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle，并提取滅線上任一位 置的滅點，由所述滅點計算左右轉動角pan angle ；攝像機高度確定單元，用于依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度 信息，計算攝像機的高度信息；矩陣生成單元，用于根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視 頻圖像數(shù)據(jù)的三維成像矩陣；參考尺度計算單元，用于采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信 肩、ο第二種、僅能獲得滅線的信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述標定參數(shù)可以包括參照目 標的真實高度信息；所述的裝置還可以包括第二參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖 像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底部信息；所述標定參數(shù)計算模塊135可以進一步包括以下子模塊第一計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參 照目標的真實高度信息。第三種、能夠獲得滅線信息和圖像中參照目標的尺度和/或角度信息；在這種情況下，作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述標定參數(shù)可以包括參照目 標的真實高度信息和/或長度信息；所述的裝置還可以包括第三參照信息提取模塊，用于 提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/或角度信息；所述標定參數(shù)計算模塊135可以進一步包括以下子模塊第二計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度信息， 計算參照目標的高度信息和/或長度信息。第四種、能夠獲得互相垂直的三個方向上的滅點；在這種情況下，作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選實施例，所述的裝置還可以包括第四參 照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)的主點，以及，參照目標的高度信息；所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動角pan angle 和偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，當由所述空間平行線形成的滅點為互相垂直的三個方向上的滅點，所述標定參數(shù)計算模塊135可以進一步包括以下子模塊偏航角確定子模塊，用于依據(jù)至少兩對水平方向的空間平行線形成的滅點計算滅 線，并依據(jù)該滅線確定偏航角yaw angle ；焦距計算子模塊，用于依據(jù)垂直方向上的空間平行線形成的滅點計算焦距；傾角計算子模塊，用于依據(jù)所述焦距和滅線計算傾角tilt angle ；左右轉動角計算子模塊，用于依據(jù)所述主點、焦距和滅線上的任一滅點計算左右 云力_ pan angle ；攝像機高度計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線和參照目標的高度信息計算攝像機的
高度信息。由于本發(fā)明的系統(tǒng)實施例基本相應于前述方法實施例，故本實施例的描述中未詳 盡之處，可以參見前述實施例中的相關說明，在此就不贅述了。在上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側重，某個實施例中沒有詳述的部 分，可以參見其他實施例的相關描述即可。最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將 一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作 之間存在任何這種實際的關系或者順序。以上對本發(fā)明所提供的一種獲取標定參數(shù)的方法、裝置及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行 了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例 的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領域的一般技術人員， 依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式
及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi) 容不應理解為對本發(fā)明的限制。
2權利要求
一種獲取標定參數(shù)的方法，其特征在于，包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標，并提取所述特定目標的特征信息；依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平行線，由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定目標包括運動目標，所述特征信息 包括所述運動目標的運動軌跡信息，所述空間平行線的提取步驟包括在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運動軌跡信息為空間平行線。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定目標包括運動目標，所述特征信息 包括所述運動目標的運動軌跡信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線的提取步驟包 括在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標在運動軌跡中不同位置點的 頂部連線和底部連線為空間平行線。
4.如權利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述特定目標包括靜止目標，以及，與 所述靜止目標位置不同、高度相近的相似目標，所述特征信息包括所述靜止目標和相似目 標的位置信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線的提取步驟包括提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底部連線為空間平行線。
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述特定目標包括靜止目標，所述特征信息 還包括靜止目標的邊緣信息和/或直線信息，所述空間平行線的提取步驟包括提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為空間平行線。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù) 中參照目標的真實尺度信息；所述計算標定參數(shù)的步驟包括根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述標定參數(shù)包括所述參照目標的參 考尺度信息；計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值；若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值后，所獲得的最小誤差值，則確定 依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像數(shù)據(jù)的標定參數(shù)。
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾 角tilt angle、左右轉動角pan angle和偏航角yawangle、焦距和攝像機的高度信息，所述 根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)的步驟進一步包括根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向上的滅點；根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle，并提取滅線上任一位置的滅點，由所述滅點計算 云力_ pan angle ；依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度信息，計算攝像機的高度信息；根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視頻圖像數(shù)據(jù)的三維成像矩陣；采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信息。
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度信 息；所述的方法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底部信息；所述計算標定參數(shù)的步驟包括依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參照目標的真實高度信息。
9.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度信 息和/或長度信息；所述的方法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/ 或角度信息；所述計算標定參數(shù)的步驟為依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度信 息，計算參照目標的高度信息和/或長度信息。
10.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括提取所述視頻圖像數(shù)據(jù) 的主點，以及，參照目標的高度信息；所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角傾角tilt angle、左右轉動角pan angle和 偏航角yaw angle、焦距和攝像機的高度信息，當由所述空間平行線形成的滅點為互相垂直 的三個方向上的滅點，所述計算標定參數(shù)的步驟包括依據(jù)至少兩對水平方向的空間平行線形成的滅點計算滅線，并依據(jù)該滅線確定偏航角 yaw angle ；依據(jù)垂直方向上的空間平行線形成的滅點計算焦距；依據(jù)所述焦距和滅線計算傾角tilt angle ；依據(jù)所述主點、焦距和滅線上的任一滅點計算左右轉動角pan angle ；依據(jù)所述滅線和參照目標的高度信息計算攝像機的高度信息。
11.一種獲取標定參數(shù)的裝置，其特征在于，該裝置包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控 制場時執(zhí)行的以下模塊特定目標檢測模塊，用于檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標；特征信息提取模塊，用于提取所述特定目標的特征信息；空間平行線提取模塊，用于依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方 向的空間平行線；滅點滅線確定模塊，用于依據(jù)所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；標定參數(shù)計算模塊，用于按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。
12.如權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述特定目標包括運動目標，所述特征信 息包括所述運動目標的運動軌跡信息，所述空間平行線提取模塊包括第一提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息為直線信息時，提取經(jīng)直線擬合的運動軌 跡信息為空間平行線。
13.如權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述特定目標包括運動目標，所述特征信 息包括所述運動目標的運動軌跡信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊包 括第二提取子模塊，用于在所述運動軌跡信息不是直線信息時，提取所述運動目標在運 動軌跡中不同位置點的頂部連線和底部連線為空間平行線。
14.如權利要求11、12或13所述的裝置，其特征在于，所述特定目標包括靜止目標，以及，與所述靜止目標位置不同、高度相近的相似目標，所述特征信息包括所述靜止目標和相 似目標的位置信息、頂部信息和底部信息，所述空間平行線提取模塊包括第三提取子模塊，用于提取所述不同位置的靜止目標與相似目標的頂部連線和底部連 線為空間平行線。
15.如權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述特定目標包括靜止目標，所述特征信 息還包括靜止目標的邊緣信息和/或直線信息，所述空間平行線提取模塊包括第四提取子模塊，用于提取所述邊緣信息和/或直線信息上特征點的擬合直線為空間 平行線。
16.如權利要求11所述的裝置，其特征在于，還包括第一參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的真實尺度信息； 所述標定參數(shù)計算模塊包括參考尺度計算子模塊，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算標定參數(shù)，所述標定 參數(shù)包括所述參照目標的參考尺度信息；誤差提取子模塊，用于計算所述真實尺度信息和參考尺度信息的誤差值； 標定參數(shù)確定子模塊，用于若所述誤差值為遍歷傾角tilt angle的多個預設值后，所 獲得的最小誤差值，則確定依據(jù)該傾角tilt angle計算的標定參數(shù)為所述視頻圖像數(shù)據(jù)的 標定參數(shù)。
17.如權利要求16所述的裝置，其特征在于，所述標定參數(shù)包括攝像機的三個旋轉角 傾角tilt angle、左右轉動角pan angle和偏航角yawangle、焦距和攝像機的高度信息，所 述參考尺度計算子模塊進一步包括焦距及滅點計算單元，用于根據(jù)當前設置的傾角tilt angle計算焦距和垂直方向上的旋轉角計算單元，用于根據(jù)所述滅線確定偏航角yaw angle，并提取滅線上任一位置的 滅點，由所述滅點計算左右轉動角pan angle ；攝像機高度確定單元，用于依據(jù)所述滅線、垂直方向上的滅點和參照目標的尺度信息， 計算攝像機的高度信息；矩陣生成單元，用于根據(jù)所述焦距、三個旋轉角和攝像機的高度信息確定所述視頻圖 像數(shù)據(jù)的三維成像矩陣；參考尺度計算單元，用于采用所述三維成像矩陣計算所述參照目標的參考尺度信息。
18.如權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度 信息；所述的裝置還包括第二參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的頂部信息和底部信息；所述標定參數(shù)計算模塊包括第一計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的頂部信息和底部信息計算參照目 標的真實高度信息。
19.如權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述標定參數(shù)包括參照目標的真實高度 信息和/或長度信息；所述的裝置還包括第三參照信息提取模塊，用于提取所述視頻圖像數(shù)據(jù)中參照目標的尺度信息和/或角度信息；所述標定參數(shù)計算模塊包括第二計算子模塊，用于依據(jù)所述滅線以及參照目標的尺度信息和/或角度信息，計算 參照目標的高度信息和/或長度信息。
20. 一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括用于采集視頻圖像數(shù)據(jù)的視頻采集模塊，以 及，用于依據(jù)標定參數(shù)分析三維成像信息的處理模塊，所述系統(tǒng)還包括獲取標定參數(shù)的裝 置，該裝置包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下模塊 特定目標檢測模塊，用于檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標； 特征信息提取模塊，用于提取所述特定目標的特征信息；空間平行線提取模塊，用于依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方 向的空間平行線；滅點滅線確定模塊，用于依據(jù)所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線； 標定參數(shù)計算模塊，用于按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參
全文摘要
本發(fā)明公開了一種獲取標定參數(shù)的方法，包括在視頻圖像數(shù)據(jù)中沒有標定控制場時執(zhí)行的以下步驟檢測視頻圖像數(shù)據(jù)中的特定目標，并提取所述特定目標的特征信息；依據(jù)所述特征信息提取視頻圖像數(shù)據(jù)中的至少兩對水平方向的空間平行線，由所述空間平行線形成的滅點確定相應的滅線；按照預置規(guī)則依據(jù)所述滅點和/或滅線計算對應的標定參數(shù)。本發(fā)明可以簡化傳統(tǒng)的攝像機標定方法的操作復雜度；以及，提高不依賴于標定參照物的攝像機自標定方法的標定精度。
文檔編號H04N7/18GK101894366SQ20091008416
公開日2010年11月24日 申請日期2009年5月21日 優(yōu)先權日2009年5月21日
發(fā)明者王磊, 謝東海 申請人:北京中星微電子有限公司