一种自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统

技术领域

本发明涉及智能图像识别技术领域，具体为一种自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统。

背景技术

体育/休闲/户外运动者，在运动时往往会对自己的运动过程进行拍摄，获得自己的运动视频，可以用来个人观赏、朋友分享或者做动作分析以辅助训练，拍摄手段大致分为人工操作拍摄与定点拍摄两种，人工操作拍摄即专业人员手持拍摄设备追踪运动员进行拍摄，定点拍摄即划定一定运动区域并在该区域内设置若干不同角度的拍摄机器，运动员只在划定区域中运动。

现有的对运动视频的拍摄，采用人工操作拍摄不仅浪费人力，而且跟随拍摄存在跟随困难的问题，而定点拍摄存在运动范围大，拍摄不完整的问题，另外对多人拍摄还存在视频和被拍摄人物的匹配不同步的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，解决了上述背景技术中提出现有的对运动视频的拍摄，采用人工操作拍摄不仅浪费人力，而且跟随拍摄存在跟随困难的问题，而定点拍摄存在运动范围大，拍摄不完整的问题，另外对多人拍摄还存在视频和被拍摄人物的匹配不同步的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，包括人脸识别装置、智能摄像机构、服务器和客户端，所述智能摄像机构包括人脸识别装置和摄像系统，所述服务器包括目标跟踪算法和视频处理模块，所述客户端包括信息录入客户端，且客户端与服务器相连接，服务器与摄像系统和人脸识别装置相连接。

客户端与服务器、摄像系统以及视频处理模块之间为互联网连接，形成物联网、无线、有线并存。

可选的，所述信息录入客户端与服务器之间呈互联网连接。

可选的，所述人脸识别装置、屏幕显示设备以及语音播报器通过局域网连接。

可选的，所述摄像系统是由若干全景摄像机组成，且全景摄像机之间具有重叠部分，而且全景摄像机覆盖整个场地。

可选的，所述目标跟踪算法采用的是基于目标检测的目标跟踪，且目标跟踪算法优选用deeport yolov5算法，而且目标跟踪算法分为识别算法和跟踪算法两部分，通过已经被训练的人工神经网络识别出人体，然后与目标进行匹配完成跟踪。

可选的，所述视频处理模块与服务器之间为网络连接。

可选的，所述摄像系统用于拍摄运动者的运动轨迹，并基于服务器中的跟踪算法完成对特定运动者运动轨迹的跟踪。

可选的，所述摄像系统用于拍摄运动者的运动轨迹，并基于服务器中的视频处理模块自动剪辑生成以多个目标运动者为中心的视频。

本发明提供了一种自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，具备以下有益效果：

1．该自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，通过人脸识别装置与摄像系统配合可自动完成运动视频拍摄和人物的匹配，在摄像之前或者之后在客户端录入人脸信息即可在信息录入客户端中完成获得以自身为中心的视频， 且通过迭代专业的拍摄技术和设备使得摄像系统性能和品质不断提高，且通过网络迭代深度学习算法至服务器可提高加深摄像系统的拍摄品质，同理亦可将视频剪辑算法传输至服务器提高视频处理模块的剪辑质量。

2．该自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，客户端以人脸为基础对应用户身份，摄像系统以出发识别区域为基础配合人体穿着特征对对应人体进行追踪拍摄，避免人体因脸部被遮挡而无法追踪拍摄，且运动范围在摄像系统的覆盖范围下，即使人体运动速度较快，也不会出现跟丢的问题，并可以对多个运动人物同时进行拍摄并在服务器处理视频而不互相影响。

3.该自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，考虑到人体在镜头内运动方向多变的情况下，对人体在所有摄像头中的轨迹做一定的平滑处理，即通过视频处理模块对一秒内的所有帧中的坐标位置做平均值，以平滑后的坐标作为视频的中心位置，以人体的身高的若干倍数，优选的3到5倍为剪辑视频的高度H，以4/3W或者16/9W作为宽度W剪辑视频，且基于人体识别进行剪辑，有利于以每个人物为图像中心位置都进行了单独自动剪辑，完成了单目标移动对焦跟踪拍摄的效果。

附图说明

图1为本发明服务器与信息录入客户端、人脸识别装置连接示意图；

图2为本发明整体流程示意图。

图中：1、客户端；2、服务器；3、人脸识别装置6、语音播报器；7、目标跟踪算法；8、摄像系统；9、视频处理模块；10、屏幕显示设备。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1至图2，本发明提供技术方案：一种自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，包括摄像机构、服务器和客户端，摄像机构包括人脸识别装置3和摄像系统8，服务器包括服务器2、目标跟踪算法7和视频处理模块9，客户端1与服务器2相连接，且服务器2与人脸识别装置3相连接，人脸识别装置3，与服务器2、语音播报器6、屏幕显示设备10相连接，客户端1与服务器2、摄像系统8以及视频处理模块9之间为互联网连接，形成物联网、无线、有线并存，信息客户端1与服务器2之间呈互联网连接，人脸识别装置3与语音播报器6、屏幕显示设备10之间通过局域网连接，客户端1可使用微信小程序，人们于微信小程序中输入人脸信息与身份ID并通过服务器2网络传输至人脸识别装置3固定在运动员摄像出发处附近，可以在出发处地上标识出一个1x1米的出发区用于人脸识别，运动员位于该1x1米的出发区时人脸识别装置3读取运动员人脸并进行识别，将识别结果输入服务器2内部同时摄像系统8采集人体穿着特征，此时通过语音播报器6播报提示音、和屏幕显示设备10显示画面即可提示运动员出发进行运动，而在摄像后服务器2会将拍摄剪辑后的视频基于身份ID传输至客户端1内部，即可获得与人脸、人体信息一致的运动员的运动视频，有利于使得运动视频方便获取且准确传输至指定信息客户端1；

服务器2通过目标跟踪算法7与摄像系统8相连接，视频处理模块9连接于摄像系统8的输出端，摄像系统8是由若干全景摄像机组成，且全景摄像机之间具有重叠部分，而且全景摄像机覆盖整个场地，目标跟踪算法7采用的是基于目标检测的目标跟踪算法，且目标跟踪算法7优选用deeport yolov5算法，而且目标跟踪算法7分为识别算法和跟踪算法两部分，通过已经被训练的人工神经网络识别出人体，然后与目标进行匹配完成跟踪，视频处理模块9与服务器2之间为网络连接，客户端1用于录入上传运动者人脸信息与身份ID至人脸识别装置，人脸识别装置3用于识别出发识别区域中的运动者面部特征，摄像系统8用于识别出发识别区域人体穿着特征，并将对应的人脸信息、人体信息与身份ID上传至服务器2中，摄像系统8用于拍摄运动者的运动轨迹，并基于服务器2中的人脸信息、人体信息与身份ID通过deeport yolov3算法共同工作完成对特定运动者运动轨迹的跟踪，由于摄像系统8是由若干全景摄像机组成，且全景摄像机之间具有重叠部分，而且全景摄像机覆盖整个场地，服务器2将比对后的身份信息传输至摄像系统8中，摄像系统8以对应人脸、人体以及基础通过deeport yolov3算法对人体进行识别追踪拍摄，且人体的运动范围在摄像系统8的覆盖范围下，即使人体运动速度较快，也不会出现跟丢的问题，并基于人脸识别及人体识别可以对多个运动人物同时进行拍摄而不互相影响，而考虑到人体在镜头内运动方向多变的情况下，对人体在所有摄像头中的轨迹做一定的平滑处理，即通过视频处理模块9对一秒内的所有帧中的坐标位置做平均值，以平滑后的坐标作为视频的中心位置，以人体的身高的若干倍数，优选的3到5倍为剪辑视频的高度H，以4/3W或者16/9W作为宽度W剪辑视频，且基于人体识别进行剪辑，有利于以每个人物为图像中心位置都进行了单独自动剪辑，完成了单目标移动对焦跟踪拍摄的效果，剪辑后的视频又会通过服务器2传输至对应的客户端1上方便用户观看，而且最后通过迭代专业的拍摄技术和设备使得摄像系统8的性能和品质不断提高，且通过网络迭代深度学习算法至服务器2可提高加深摄像系统的拍摄品质，同理亦可将视频剪辑算法传输至服务器2提高视频处理模块的剪辑质量。

综上，该自动识别跟踪、拍摄剪辑机器视觉系统，使用时，首先运动员于微信小程序中输入人脸信息与身份ID并通过服务器2网络传输至人脸识别装置，然后该运动员站于人脸识别装置3所标识的1x1米出发区识别区域内进行人脸识别，摄像系统8用于识别出发识别区域人体穿着特征，并将对应的人脸信息、人体信息与身份ID上传至服务器2中，此时通过语音播报器6播报提示音、和屏幕显示设备10显示画面即可提示运动员出发进行运动，运动员在摄像系统8所覆盖的运动范围内进行运动，摄像系统8是由若干全景摄像机组成，且全景摄像机之间具有重叠部分，使得摄像系统8通过deeport yolov3算法对出发识别区域出发的运动员进行追踪拍摄，由于考虑到人体在镜头内运动方向多变的情况下，对人体在所有摄像头中的轨迹做一定的平滑处理，即通过视频处理模块9对一秒内的所有帧中的坐标位置做平均值，以平滑后的坐标作为视频的中心位置，以人体的身高的若干倍数，优选的3到5倍为剪辑视频的高度H，以4/3W或者16/9W作为宽度W剪辑视频，从而使视频获得单目标移动对焦跟踪拍摄的效果，剪辑后的视频通过服务器2基于身份ID传输至信息录入客户端1内部，即与人脸信息一致的运动员获得专属于他的运动视频， 最后通过迭代专业的拍摄技术和设备使得摄像系统8的性能和品质不断提高，且通过网络迭代深度学习算法至服务器2可提高加深摄像系统的拍摄品质，同理亦可将视频剪辑算法传输至服务器2提高视频处理模块的剪辑质量。

以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。