具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法及直播摄像头

技术领域

本申请涉及直播摄像头技术领域，尤其是涉及一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法及直播摄像头。

背景技术

人体跟踪技术是指，对视频图像中的人体进行实时跟踪，得到各时刻人体所处位置以及人体姿态等信息的技术。人体跟踪是计算机图像处理技术领域一个经典的研究方向。

直网络直播吸取和延续了互联网的优势，利用视讯方式进行网上现场直播，可以将产品展示、相关会议、背景介绍、方案测评、网上调查、对话访谈、在线培训等内容现场发布到互联网上，利用互联网的直观、快速，表现形式好、内容丰富、交互性强、地域不受限制、受众可划分等特点，加强活动现场的推广效果。

直播时需要用到摄像头，但是现有的直播摄像头，基本都是固定的，人只能在摄像头范围内进行直播，给人们的使用带来不便。

发明内容

为了改善直播摄像头只能在一定角度内进行直播的问题，本申请提供一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法及直播摄像头。

本申请提供的一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法，采用如下的技术方案：一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法，包括以下步骤：

步骤A：启动视频；

步骤B：摄像头获取目标位置；

步骤C：进行移动目标监测；

步骤D：摄像头确定移动目标位置，保留移动目标区域中的人体目标所在区域；

步骤E：将视频图像区域进行分割，划出跟踪区域；

步骤F：根据对比原则，判断人体目标是否超出跟踪区域，如超出跟踪区域，摄像头不转动，如在跟踪区域，摄像头跟随人体目标进行跟踪拍摄。

优选的，所述步骤F中采用了多算法融合的动态人体跟踪方法，该方法首先设计了分区域的灰度投影法进行背景补偿，然后采用跨帧差分法检测出运动目标，后采用Camshift算法进行目标跟踪，当目标跟踪失败时重新采用跨帧差分法确定运动目标位置，然后用Camshift算法继续跟踪；当跟踪过程中，目标出现局部遮挡或者全部遮挡时，由跨帧差分法或者Camshift算法转换为粒子滤波算法进行预测跟踪，遮挡结束返回跨帧差分法或者Camshift算法。

优选的，所述步骤E中将视频图像区域进行分割为将视频图像区域从左到右平均分成十等份，设置第三份至第八份为跟踪区域。

优选的，所述步骤F中所述对比原则包括光线亮度变化对比和每帧亮点对比，采用三帧差法对连续三帧图像进行分析；所述步骤F中进行跟踪拍摄包括：

步骤1：初始化跟踪窗的大小和位置；

步骤2：计算跟踪窗内的光点概率分布；

步骤3：计算meanshift，得到跟踪窗的中心位置以及大小；

步骤4：读取下一帧图像后，将步骤4的结果作为步骤2的初始值，不断迭代。

一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头，包括摄像头和底座，所述摄像头包括摄像头壳体及设置于所述摄像头壳体内的外壳、内壳、摄像头组件、PCB板和电机马达，所述外壳扣合于所述内壳，所述摄像头组件穿设于所述外壳和所述内壳之间，所述外壳上部安装有运动识别模块，所述摄像头和所述底座之间通过连接支架固定连接，所述电机马达带动所述摄像头组件，所述PCB板控制所述摄像头组件。

优选的，所述底座包括上支架和下支架，所述上支架和所述下支架通过第一螺杆和第二螺杆活动连接，所述第一螺杆固定于螺杆固定座上，所述第二若干固定于所述下支架上。

优选的，所述连接支架与所述底座通过第三螺杆连接，所述连接支架上固定有连接件硅胶垫。

优选的，所述下支架上方套设有下支架盖，所述下支架盖上固定有盖板，所述下支架盖和所述盖板之间安装有第一硅胶垫和第二硅胶垫。

优选的，所述螺杆固定座和所述下支架盖之间安装有第三硅胶垫。

优选的，所述下支架盖上固定有螺母，所述上支架底部设置有螺母孔。

综上所述，本申请包括以下有益技术效果：本申请的直播摄像头，其能自动跟踪人体，且能区别人体的动作，使得人体一直显示在镜头中间范围内，且摄像头能够进行355度的旋转。本申请通过电机马达驱动来实现电动旋转功能，把电机马达和USB直播摄像头结合成一体来实现追踪功能，还通过软件的判断、人形识别来实现自动追踪功能，且能过滤掉人的手势肢体动作、风吹草动的物体动态、一些小动物的走动动态、从而更精准的判断并准确追踪人形方向，让使用者有更舒适的体验感。

附图说明

图1是本申请实施例的爆炸图。

图2是本申请实实施例的整体结构示意图。

附图标记说明：1、外壳；2、内壳；3、摄像头组件；4、摄像头壳体；5、盖板；6、第一硅胶垫；7、第二硅胶垫；8、下支架盖；9、第三硅胶垫；10、上支架；11、第一螺杆；12、螺杆固定座；13、第二螺杆；14、第三螺杆；15、下支架；16、连接件；17、连接件硅胶垫。

具体实施方式

以下结合附图1和图2对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法。参照图1，具有人体自动跟踪功能的直播摄像头的跟踪方法包括以下步骤：

步骤A：启动视频，电机马达启动，摄像头开始工作；

步骤B：摄像头获取目标位置；

步骤C：进行移动目标监测；

步骤D：摄像头确定移动目标位置，保留移动目标区域中的人体目标所在区域；

步骤E：将视频图像区域进行分割，划出跟踪区域；

步骤F：根据对比原则，判断人体目标是否超出跟踪区域，如超出跟踪区域，摄像头不转动，如在跟踪区域，摄像头跟随人体目标进行跟踪拍摄。一般的USB直播摄像头是不带电动旋转功能的，本申请可以通过马达电机驱动来实现电动旋转功能，把电机马达和USBWEBCAM摄像头结合成一体来实现追踪功能。电动旋转功能是需要一些人为控制方式来实现旋转的实际需求跟精准度，本申请的特点是通过软件判断、人形识别方式来实现自动追踪功能。

步骤F中采用了多算法融合的动态人体跟踪方法，该方法首先设计了分区域的灰度投影法进行背景补偿，然后采用跨帧差分法检测出运动目标，后采用Camshift算法进行目标跟踪，当目标跟踪失败时重新采用跨帧差分法确定运动目标位置，然后用Camshift算法继续跟踪；当跟踪过程中，目标出现局部遮挡或者全部遮挡时，由跨帧差分法或者Camshift算法转换为粒子滤波算法进行预测跟踪，遮挡结束返回跨帧差分法或者Camshift算法。画面对人形的追踪判断方式，也是我们的重点所在，画面会分析判断过滤掉人的手势肢体动作、风吹草动的物体动态、一些小动物的走动动态、从而更精准的判断并准确追踪人形方向，也就是让使用者有更舒适的体验感。其具体流程如下：输入图像，进行背景补偿跨帧差分计算，判断是否遮挡，如判断为是，进行粒子滤波及差分计算；如判断为否，进行Camshift算法计算，计算完后判断是否满足评价机制，如是，再进行Camshift算法计算，如不是，进行帧数是否大于5的判断，如判断为是，再判断是否遮挡，如果不是，进行Camshift区域背景补偿差分计算，如是，进行粒子滤波及差分计算，再进行二者位置是否满足误差判断，如判断为是，再进行Camshift算法计算，如不是，进行是否满足评价机制判断，如是，进入粒子滤波及差分计算，如不是，再进行区域背景补偿差分计算，再进行粒子滤波及差分计算。

步骤E中将视频图像区域进行分割为将视频图像区域从左到右平均分成十等份，设置第三份至第八份为跟踪区域。

步骤F中对比原则包括光线亮度变化对比和每帧亮点对比，采用三帧差法对连续三帧图像进行分析。

步骤F中进行跟踪拍摄包括：

步骤1：初始化跟踪窗的大小和位置；

步骤2：计算跟踪窗内的光点概率分布；

步骤3：计算meanshift，得到跟踪窗的中心位置以及大小；

步骤4：读取下一帧图像后，将步骤4的结果作为步骤2的初始值，不断迭代。

本申请另一实施例，一种具有人体自动跟踪功能的直播摄像头，参照图1和图2，包括摄像头和底座，摄像头包括摄像头壳体4及设置于摄像头壳体4内的外壳1、内壳2、摄像头组件3、PCB板和电机马达，外壳1扣合于内壳2，摄像头组件3穿设于外壳1和内壳2之间，外壳1上部安装有运动识别模块，摄像头和底座之间通过连接支架固定连接，电机马达带动摄像头组件，PCB板控制摄像头组件。

底座包括上支架10和下支架15，上支架10和下支架15通过第一螺杆11和第二螺杆13活动连接，第一螺杆11固定于螺杆固定座12上，第二若干固定于下支架15上。

连接支架与底座通过第三螺杆14连接，连接支架上固定有连接件硅胶垫17。

下支架15上方套设有下支架盖8，下支架盖8上固定有盖板5，下支架盖8和盖板5之间安装有第一硅胶垫6和第二硅胶垫7。

螺杆固定座12和下支架盖8之间安装有第三硅胶垫9。

下支架盖8上固定有螺母，上支架10底部设置有螺母孔。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。