一种图像检测及定位方法、装置、存储介质及电子装置

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种图像检测及定位方法、装置、存储介质及电子装置。

背景技术

目前，在智能化设备发展的大背景下，人脸检测及抓拍和车辆检测及抓拍的应用范围越来越广，例如广场、公园、海滩等需要人脸检测的场景以及人行道、十字路口、火车站等需要对车辆进行检测和抓拍的场景均会运用到人脸的检测或车辆的检测抓拍技术。

但目前摄像机抓拍到目标人员或车辆之后并不涉及对目标人员或车辆的位置的检测，从而无法知道目标人员或车辆的精准位置，而为获取目标人员或车辆的精准位置以实现对目标人员或车辆的精准轨迹还原时，只能通过其他设备获得，增加了拍摄成本，也降低了效率；特别是在采用长焦距的镜头对目标车辆或人员进行拍摄时，还原的目标人员或车辆的运动轨迹的误差会被放大，进而影响到大数据轨迹分析的准确性。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像检测及定位方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中摄像机抓拍到目标人员或车辆之后无法知道目标人员或车辆的精准位置的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种图像检测及定位方法，包括：

确定由摄像设备采集到的目标对象的第一图像；

获取由测距设备在第一时刻所测得的所述目标对象相对于所述测距设备的相对位置信息，其中，所述第一时刻为所述摄像设备采集所述第一图像的时刻；

基于所述相对位置信息和所述测距设备的在所述第一时刻的位置信息确定所述目标对象的目标位置信息；

根据所述目标位置信息对所述第一图像进行第一处理，以得到第二图像；

将所述第二图像输出至目标设备，其中，所述目标设备用于基于所述第二图像对所述目标对象进行第二处理。

在一个示例性实施例中，确定由摄像设备采集到的目标对象的第一图像包括：

获取由所述摄像设备采集到的所述目标对象的多张图像；

对所述多张图像进行目标特征检测，以得到所述目标特征达到预设条件的图像；

将所述目标特征达到预设条件的图像确定为所述第一图像。

在一个示例性实施例中，对所述多张图像进行目标特征检测，对所述多张图像进行目标特征检测，以得到所述目标特征达到预设条件的图像包括：

在确定所述目标对象为人的情况下，对所述多张图像进行人脸检测，以得到人脸达到第一预设条件的图像，其中，所述目标特征包括人脸；

在确定所述目标对象为车辆的情况下，对所述多张图像进行车牌检测，以得到车牌达到第二预设条件的图像，其中，所述目标特征包括车牌。

在一个示例性实施例中，

基于所述相对位置信息和所述测距设备在所述第一时刻的位置信息确定所述目标对象的目标位置信息包括：

基于所述相对位置信息中包括的角度信息和距离信息，以及所述测距设备在所述第一时刻的位置信息中包括的经纬度信息，确定所述目标对象的目标位置信息中包括的目标经纬度信息，其中，所述角度信息用于指示所述目标对象相对于所述测距设备的角度以及所述测距设备的信息采集角度，所述距离信息用于指示所述目标对象相对于所述测距设备的距离；

根据所述目标位置信息对所述第一图像进行第一处理，以得到第二图像包括：

将所述目标位置信息中包括的所述目标经纬度信息叠加到所述第一图像的预定区域，以得到所述第二图像。

在一个示例性实施例中，在基于所述相对位置信息和所述测距设备在所述第一时刻的位置信息确定所述目标对象的目标位置信息之前，所述方法还包括：

基于第一信息和第二信息确定所述测距设备在所述第一时刻的位置信息；其中，所述第一信息是所述测距设备内设置的定位模块在所述第一时刻测得的，所述第二信息是所述测距设备内设置的方向传感器在所述第一时刻测得的。

在一个示例性实施例中，在基于所述第一信息和所述第二信息确定所述测距设备在所述第一时刻的位置信息之后，所述方法还包括：

获取输入的位置校正数据；

基于所述输入的位置校正数据对所述测距设备在所述第一时刻的位置信息进行更新。

在一个示例性实施例中，

所述测距设备包括雷达传感器；和/或，

所述测距设备位于所述摄像设备内。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种图像检测及定位装置，包括：

图像采集模块，用于确定由摄像设备采集到的目标对象的第一图像；

位置采集模块，用于获取由测距设备在第一时刻所测得的所述目标对象相对于所述测距设备的相对位置信息，其中，所述第一时刻为所述摄像设备采集所述第一图像的时刻；

位置处理模块，用于基于所述相对位置信息和所述测距设备的在所述第一时刻的位置信息确定所述目标对象的目标位置信息；

图像处理模块，用于根据所述目标位置信息对所述第一图像进行第一处理，以得到第二图像；

目标处理模块，用于将所述第二图像输出至目标设备，其中，所述目标设备用于基于所述第二图像对所述目标对象进行第二处理。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，由于在采集目标对象的图像的同时对目标对象的位置进行定位，并将目标对象的位置信息与采集的图像进行处理，因此，可以解决采集目标图像时不能确定目标对象的位置的问题，达到提高对目标对象的精确定位的效果。

附图说明

图1是本发明实施例的一种图像检测及定位方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的一种图像检测及定位方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种图像检测及定位装置的结构框图；

图4是本发明的具体实施例中表示一种图像检测及定位装置的结构框图；

图5是本发明的具体实施例中一种图像检测及定位方法的流程图；

图6是本发明的具体实施例中获取目标对象的精确位置的计算过程的结构图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种图像检测及定位方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种图像检测及定位方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种图像检测及定位方法，图2是本发明实施例的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，确定由摄像设备采集到的目标对象的第一图像；

在本实施例中，摄像设备可以是内置有GPS(全球定位系统，Global PositioningSystem)定位装置和角度传感器，且能够进行可见光图像和红外图像采集的摄像机，也可以是单一功能的红外图像采集装置或可见光图像采集装置，且摄像设备可以是单个具有单一功能的图像采集设备，也可以是多个具有单一功能的图像采集设备的组合，还可以是单个具有多功能的图像采集设备，还可以是多个具有多功能的图像采集设备的组合；需要说明的是，在摄像设备是多个图像采集设备的组合的情况下，多个图像采集设备的组合方式可以是有线连接，也可以是无线连接，还可以是无线连接与有线连接相结合，并根据信号进行切换不同图像采集设备切换。

目标对象可以是目标区域内的行人，也可以是目标区域内的车辆，还可以是目标区域内所有的行人和车辆，还可以是目标区域内的除了行人和车辆以外的事物，如广告牌、气球、动物等，按照实际需求进行预先设定即可。

对第一图像的确定可以是按照预先的设定对采集到的目标对象的图像进行筛选来实现，也可以是对采集到的目标对象的图像的类型进行确认来实现，还可以是对采集到的目标对象的图像的中的目标对象进行识别和分类之后再进行筛选来实现；其中，第一图像可以是红外图像，也可以是可见光图像。

步骤S204，获取由测距设备在第一时刻所测得的目标对象相对于测距设备的相对位置信息，其中，第一时刻为摄像设备采集第一图像的时刻；

在本实施例中，测距设备可以是光电测距仪，也可以是声波测距仪，还可以是光电测距仪与声波测距仪的组合，还可以是雷达传感器或雷达测距仪；其中，目标对象相对于测距设备的相对位置信息的获取可以是在确定摄像设备采集到第一图像后再进行相对位置信息的获取，也可以是在进行第一图像的采集的同时即对相对位置信息进行采集，再对采集到的相对位置信息进行识别和确认以获得目标对象相对于测距设备的相对位置信息，还可以是在获取测距设备的位置信息之后，根据测距设备的位置信息对目标对象的位置进行测量来获取。

需要说明的是，目标对象相对于测距设备的相对位置信息包括(但不限于)目标对象相对于测距设备的竖直角度信息、水平角度信息以及目标对象的经纬度等；且，测距设备的位置信息的获取可以通过人工输入预先存储在测距设备中，也可以是通过定位装置进行实时定位的方式来获取。

步骤S206，基于相对位置信息和测距设备的在第一时刻的位置信息确定目标对象的目标位置信息；

在本实施例中，测距设备的在第一时刻的位置信息可以是通过定位装置和角度测量设备实时检测的方式获得，也可以是通过输入设备(如键盘等)预先输入获得。

测距设备的在第一时刻的位置信息包括测距设备在第一时刻的第一图像采集方向、第二图像采集方向、高度、经纬度等，其中，第一图像采集方向可以为测距设备朝向的方位，如正北、正南、东北、西北、东偏南35°、西偏北40°等，第二图像采集方向可以为测距设备在竖直方向上的朝向，如偏下15°，偏上30°等。

步骤S208，根据目标位置信息对第一图像进行第一处理，以得到第二图像；

在本实施例中，对第一图像见第一处理可以是将第一图像转化为数据序列，再将目标位置信息以数据形式加入至数据序列，以使数据序列形成的图像中包含目标位置信息，也可以是将目标位置信息在第一图像的目标区域中进行叠加。其中，将目标位置信息以数据形式加入至数据序列的执行对象可以是AI芯片，如GPU(图形处理器，GraphicsProcessing Unit)、FPGA(现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array)、ASIC(专用集成电路，Application Specific Integrated Circuit)等。

步骤S210，将第二图像输出至目标设备，其中，目标设备用于基于第二图像对目标对象进行第二处理。

在本实施例中，目标设备可以是显示终端，如显示屏、PC端，也可以是数据处理设备，如云处理器、计算机、AI芯片。其中，在目标设备是显示终端的情况下，对目标对象进行第二处理可以(但不限于)是对目标对象位置跟踪或图像显示，在目标设备是数据处理设备的情况下，对目标对象进行第二处理可以(但不限于)是对目标对象进行轨迹分析，其中，轨迹分析包括轨迹预测和轨迹还原。

需要说明的是，执行第二图像传输和第二图像接收功能的设备可以输单片机等设备。

通过上述步骤，通过在采集目标对象的图像信息的同时，对目标对象的位置信息进行采集，解决了摄像机抓拍到目标对象之后无法知道目标对象的精准位置的问题，提高了对目标对象的图像抓拍质量的精确度。

其中，上述步骤的执行主体可以为终端等，但不限于此。

在一个可选的实施例中，确定由摄像设备采集到的目标对象的第一图像包括：

步骤S2022，获取由摄像设备采集到的目标对象的多张图像；

步骤S2024，对多张图像进行目标特征检测，以得到目标特征达到预设条件的图像；

步骤S2026，将目标特征达到预设条件的图像确定为第一图像。

在本实施例中，摄像设备采集的目标对象的多张图像，可以是在指定时间内间隔或连续拍摄获得，也可以是在同一时刻连续进行多次拍摄获得，还可以是对同一图像进行不同光处理(如过滤、灰度调整、锐度调整等)获得，还可以是在连续拍摄的基础上对图像进行光处理获得。

摄像设备采集的目标对象的多张图像之后可以通过无线通信的方式进行图像数据的传输，也可以是通过有线通信的方式进行图像数据的传输，还可以是在进行无线数据传输的过程中切换至有线数据传输，也可以是相反，只要能够实现对多张图像的数据传输即可。

目标特征检测包括(但不限于)按照预设的算法进行清晰度、锐度等数据的评分计算，并按得分对多张图像进行排序和/或筛选，以得到得分组高的一个或多个图像，其中，得分达到预设值的图像即为达到预设条件的图像；需要说明的是，预设条件还可以是某项得分达到预设值或多项得分达到预设值，还可以是按照其它算法直接得到的图像；且预设的算法可以是SSD(单射频信号，Single Shot Multibox Detector)检测算法、YOLO(单目标对象，You Only Look Once)检测算法等，也可以是多种检测算法的组合，如SSD检测算法与NMS(非极大值抑制，Non Maximum Suppression)算法的组合。

将达到预设条件的图像确定为所述第一图像可以(但不限于)是在得到得分最高的一个或多个图像之后，再将得分最高的一个或多个图像确定为第一图像,也可以是将得到达到或超过预设值的一个或多个图像确定为第一图像，还可以是将将经过算法检测后得到的图像均确定为第一图像(此时，预设条件为多张图像已经过算法检测)。

在一个可选的实施例中，对多张图像进行目标特征检测，以得到目标特征达到预设条件的图像包括：

步骤S20242，在确定目标对象为人的情况下，对多张图像进行人脸检测，以得到达到第一预设条件的图像，其中，目标特征包括人脸；

步骤S20244，在目标对象为车辆的情况下，对多张图像进行车牌检测，以得到车牌达到第二预设条件的图像，其中，目标特征包括车牌。

在本实施例中，在获取多张图像之后，先对多张图像进行目标识别，以确定多张图像的目标对象的类型，其中，目标对象的类型包括(但不限于)行人、车辆、广告牌、建筑物、气球等；进一步的，在第一类型为行人的情况下，第一检测可以(但不限于)是在人脸识别算法的基础上，对多张图像中的行人进行包括人脸识别的目标特征检测，其中，在进行目标特征检测时，可以是将多张图像中的行人从多张图像中截取放大后再进行检测，也可以是在多张图像中进行检测；同理，在第二类型为车辆的情况下，第二检测可以(但不限于)是在车辆识别算法的基础上，对多张图像中的车辆进行包括车牌识别的目标特征检测。

需要说明的是，在对多张图像进行目标特征检测时，同一类型的目标特征有多种，例如，在以行人为第一类型时，其目标特征除了人脸之外，还包括身高、性别等，且对应的第一预设条件可以(但不限于)包括清晰度、锐度等达到预设值；同理，在以车辆为第二类型时，其目标特征除了车牌之外还包括车辆类型、品牌、颜色等，且对应的第二预设条件可以(但不限于)包括清晰度、锐度等达到预设值。

在一个可选的实施例中，该方法还包括：

基于相对位置信息和测距设备在第一时刻的位置信息确定目标对象的目标位置信息包括：

步骤S2062，基于相对位置信息中包括的角度信息和距离信息，以及测距设备在第一时刻的位置信息中包括的经纬度信息，确定目标对象的目标位置信息中包括的目标经纬度信息，其中，角度信息用于指示目标对象相对于测距设备的角度以及测距设备的信息采集角度，距离信息用于指示目标对象相对于测距设备的距离；

根据目标位置信息对第一图像进行第一处理，以得到第二图像包括：

步骤S2082，将目标位置信息中包括的目标经纬度信息叠加到第一图像的预定区域，以得到第二图像。

在本实施例中，角度信息可以包括目标对象与测距设备的相对角度、相对高度，以及测距设备的信息采集角度等信息，距离信息包括目标对象与测距设备的相对距离、直线距离等信息，其中，角度信息可以通过角度传感器检测获得，距离信息可以通过测距设备获得，例如声波测距仪通过反馈的声波进行距离计算，或者雷达传感器通过反馈的雷达波进行距离计算，测距设备在第一时刻的位置信息可以通过定位设备获得，如可以通过北斗定位系统和/或GPS定位系统获得。

将目标位置信息中包括的目标经纬度信息叠加到第一图像的预定区域中可以是以数据序列的方式将目标位置信息中包括的目标经纬度信息叠加到第一图像中表示预定区域的数据阵列中，也可以是以图像组合方式将目标位置信息中包括的目标经纬度信息叠加至第一图像的预定区域。

在一个可选的实施例中，在基于相对位置信息和所述测距设备在所述第一时刻的位置信息确定所述目标对象的目标位置信息之前，该方法还包括：

步骤S2060，基于第一信息和第二信息确定测距设备在第一时刻的位置信息；其中，第一信息是测距设备内设置的定位模块在第一时刻测得的，第二信息是测距设备内设置的方向传感器在第一时刻测得的。

在本实施例中，定位模块可以是GPS定位模块，也可以是北斗定位模块，还可以是GPS定位模块与北斗定位模块的组合。

在获得第一信息和第二信息后，分别对第一信息和第二信息进行解析和匹配，以确定测距设备在第一时刻的位置以及图像采集角度；其中，解析和匹配过程可以是通过预设的算法来实现，也可以通过直接将获取的第一信息和第二信息进行组合来实现。

在一个可选的实施例中，在基于第一信息和第二信息确定测距设备在第一时刻的位置信息之后，该方法还包括：

步骤S2064，获取输入的位置校正数据；

步骤S2066，基于输入的位置校正数据对测距设备在第一时刻的位置信息进行更新。

在本实施例中，位置校正数据的获取可以(但不限于)是在确定测距设备的在第一时刻的位置信息后读取通过输入设备(如键盘等)的数据来获得，也可以是读取预先存储在存储设备或存储介质中的数据来获得，还可以是通过无线传输或有线传输接收来自管理平台的数据来获得。

在获得位置校正数据之后，对测距设备在第一时刻的位置信息更新可以(但不限于)是通过预设的算法将位置校正数据与测距设备在第一时刻的位置信息进行计算来实现，也可以是将位置校正数据覆盖测距设备在第一时刻的位置信息来实现，还可以是根据位置校正数据重新对测距位置在第一时刻的位置信息进行测算。

在一个可选的实施例中，测距设备包括雷达传感器；和/或，

测距设备位于摄像设备内。

在本实施例中，将测距设备设置在摄像设备内，可以使设备一体化，方便对摄像设备进行安装和搬运，节约安装空间。需要说明的是，测距设备还可以设置在摄像设备外部，只要是与测距设备固定连接或相对固定即可。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本实施例中还提供了一种图像检测及定位装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本发明实施例的一种图像检测及定位装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：

图像采集模块32，用于确定由摄像设备采集到的目标对象的第一图像；

位置采集模块34，用于获取由测距设备在第一时刻所测得的目标对象相对于测距设备的相对位置信息，其中，第一时刻为摄像设备采集第一图像的时刻；

位置处理模块36，用于基于相对位置信息和测距设备的在第一时刻的位置信息确定目标对象的目标位置信息；

图像处理模块38，用于根据目标位置信息对第一图像进行第一处理，以得到第二图像；

目标处理模块40，用于将第二图像输出至目标设备，其中，目标设备用于基于第二图像对目标对象进行第二处理。

在一个可选的实施例中，图像采集模块32包括：

图像采集单元322，用于获取由摄像设备采集到的目标对象的多张图像；

目标检测单元324，用于对多张图像进行目标特征检测，以得到达到预设条件的图像；

检测处理单元326，用于将达到预设条件的图像确定为第一图像。

在一个可选的实施例中，目标检测单元324包括：

第一目标检测子单元3242，用于在确定目标对象为第一类型的情况下，对多张图像进行第一检测，以得到达到第一预设条件的图像，其中，目标特征包括人脸；

第二目标检测子单元3244，用于在目标对象为第二类型的情况下，对多张图像进行第二检测，以得到达到第二预设条件的图像，其中，目标特征包括车牌。

在一个可选的实施例中，位置处理模块36包括：

位置处理单元362，用于基于相对位置信息中包括的角度信息和距离信息，以及测距设备在第一时刻的位置信息中包括的经纬度信息，确定目标对象的目标位置信息中包括的目标经纬度信息，其中，角度信息用于指示目标对象相对于测距设备的角度以及测距设备的信息采集角度，距离信息用于指示目标对象相对于测距设备的距离；

图像处理模块38包括：

图像处理单元382，用于将目标位置信息中包括的目标经纬度信息叠加到第一图像的预定区域内容，以得到第二图像。

在一个可选的实施例中，位置处理模块36还包括：

位置处理子单元360，用于基于第一信息和第二信息确定测距设备在第一时刻的位置信息；其中，第一信息是测距设备内设置的定位模块在第一时刻测得的，第二信息是测距设备内设置的方向传感器在第一时刻测得的。

在一个可选的实施例中，位置处理模块36还包括：

校正数据采集单元364，用于获取输入的位置校正数据；

位置校正单元366，用于基于输入的位置校正数据对测距设备在第一时刻的位置信息进行更新。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

下面结合具体实施例对本发明进行说明：

以人脸识别为例，如图4所示，摄像设备中内置有用于图像采集的可见光镜头、用于进行位置测距的雷达传感器、用于进行任务计算的AI芯片、以及用于进行信号处理的处理模块，其中，雷达传感器由发射机、发射天线、接收机和接收天线组成。在进行位置测距时，发射机发射的电磁波中一部分能量照射到雷达目标上，在各个方向上产生二次散射。雷达接收天线收集散射回来的能量，并送至接收机对回波信号进行处理，从而发现目标，提取目标位置、速度等信息。

如图5所示，对人脸进行图像识别及位置定位包括：

步骤S501，可见光镜头采集可见光图像传输到处理器中处理器及AI芯片协作开启人员检测算法；

步骤S502，判断可见光图像中是否检测到人脸，待确定检测到人后进行人脸抓拍及优选；

步骤S503，雷达传感器持续对外进行发射电磁波，随后雷达接收天线收集散射回来的能量，并送至接收机对回波信号进行处理，从而发现人员目标距离和角度；

步骤S504，计算人员目标经纬度信息；

步骤S505，把目标的经纬度信息实时的更新到可见光画面中，并在输出的人脸优选抓拍图像上叠加目标经纬度信息后传给后端；

步骤S506，后端或平台根据摄像机提供人员的精准轨迹及人脸数据可以有效提升轨迹精准还原精度，速度计算等精度。

其中，如图6所示，计算人员目标经纬度信息的过程包括：

步骤S602，通过定位模块确定摄像机的经纬度，并通过角度传感器确定摄像机朝向β以及目标人员与摄像机形成的夹角α；通过雷达传感器确定目标人员离摄像机的距离s；

步骤S604，通过勾股定理和三维空间坐标可以换算出高度h及长度l；

步骤S606，确定目标人员的经纬度信息。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。