基于地理坐标与视频图像关联映射的视频背景目标定位与标识方法研究
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【摘 要】视频图像数据虽然能够逼真地展示空间信息，但是因缺少地理属性而不能直接与地理信息进行关联。先构建摄像设备姿态变化情况下的地理坐标与视频图像映射模型，并通过采用光轴纠偏的方法对不同倍率下视频图像坐标的偏移进行校正，根据地理坐标与视频图像映射模型，将监控可视范围内的地图POI信息通过转换之后在视频图像相应的背景目标位置上添加标识，实现对视频的背景目标的定位，进而增强视频空间的表达。
【关键词】视频GIS;坐标转换;光轴偏移;背景目标定位;背景目标标识
doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2020.01.013 中图分类号：TN919.8
文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2020）01-0071-05
引用格式：黄仝宇，胡斌杰. 基于地理坐标与视频图像关联映射的视频背景目标定位与标识方法[J]. 移动通信， 2020，44（1）： 71-75.
0 引言
视频监控的应用范围非常广泛，使用场景多种多样。在此情况下，监控视频图像往往存在视频背景复杂、类型多样与形状不一、与前景运动目标相互干扰、所处环境光线变化等若干问题，因此难以采用图像分析的方法来实现背景目标的识别和定位。因为背景目标与监控场景中的人、车、物与事件密不可分，为更好地将运动目标进行时空分析和场景还原，须将视频背景目标进行识别和定位。
由于视频监控图像是一种被广泛应用的媒体资源，也是一种最贴近真实的全息空间地图，有不少科研机构和商业机构提出视频GIS（GeoGIS）的概念[1]，通过将视频图像与地理坐标的关联映射，使视频图像具备空间位置相关性。本文构建摄像设备姿态变化情况下的地理坐标与视频图像映射模型，并通过采用光轴纠偏的方法对不同倍率下视频图像坐标偏移进行校正，将地图POI（Point of Interest）信息通过筛选之后在视频图像相应位置上面添加标识，表达背景目标的名称和属性，并实时刷新摄像设备的姿态信息，形成一幅动态的视频地图。这样可以实现对视频背景目标的定位和标识，进而增强视频空间的表达。
1 摄像设备姿态变化的地理坐标与视频图像映射模型
视频图像数据虽然能够逼真地展示空间信息，但是因缺少地理属性而不能直接与地理信息系统进行深度融合。一般地，视频图像数据不具备地理空间坐标。为了赋予视频图像数据地理空间属性，保持参考坐标的一致性，通常需要将这些图像数据关联到某种坐标系，并进行坐标变换[2]。
如图1所示，在地理坐标与极坐标的转换模型中，摄像设备M的经纬度坐标是（Mlon， Mlat），海拔高度为hm，摄像设备初始的极坐标为（p1， t1），水平视场角为V;POI目标点N的经纬度坐标是（Nlon， Nlat），海拔高度设为hn，目标点的极坐标为（PN， TN）;摄像设备M与POI目标点N在水平方向的距离为|M'N'|;摄像设备M、地心O、目标点位N的夹角∠MON为γ，∠MOO'为β，∠NOO'为α;正北方向、摄像设备M与目标点N角∠O'MN为PN，海平面、摄像设备M与目标点N的垂直夹角为TN。由地理坐标坐标的转换模型，得式（1）、式（2）：
如图2所示，为了便于观察摄像设备与目标的位置关系，建立摄像设备M与目标点N的空间位置关系模型。其中，摄像设备M在水平面的投影为M'，目标点N在地面的投影为N'，水平面、摄像设备M与目标点N的垂直夹角为TN。
如图3所示，在摄像设备姿态变化的情况下，以摄像设备机芯镜头位置O为圆心，建立极坐标与平面坐标的转换模型。在模型中，镜头指向为射线，射线此时极坐标为（p2， t2），其中 P2=∠XOH '，t2=∠HOH';摄像设备观察到的视场范围是四边形ABCD，与垂直;G、F、I、E分别是AB、BC、CD、DA的中点，摄像设备的水平视场角V=∠GOI;A'B'C'D'为矩形ABCD在水平面XOY上的投影，H'和N'分别为H和N在水平面XOY上的投影;N（xn，yn）点为POI目标点在二维视频画面上的映射，Δxn和Δyn分别为N在二维视频画面上到中心H的两个坐标轴方向的偏移量。
经过运算，可得POI目标点N在视频画面中距离中心点H的坐标偏移量Δxn和Δyn。
2 不同倍率下视频背景目标坐标偏移的纠正
在地理坐标与视频图像进行关联映射的过程中，受电子地图精度的限制，系统难以获取高精度的POI的经纬度信息。平面电子地图与视频图像画面并不能完全匹配，难以保证POI目标点坐标以及PT极坐标属于同一位置点。此外，POI的坐标信息中没有高度信息，因此该方法只能将三维空间的位置信息近似为二维空间，这致使在坐标转换的求解过程中的约束条件与实际的约束条件不匹配。值得注意的是，機芯镜头倍率变化、画面畸变等情况也会导致坐标偏移，因此地理坐标与视频画面的关联映射存在一定的误差。
导致视频背景目标坐标偏移的因素很多，本研究重点解决因摄像设备机芯镜头变倍导致光轴偏移的问题。光轴偏移是指摄像设备的机芯镜头变倍后，原画面的中心点在新倍率下发生偏移的现象。光轴纠偏是利用视频图像中某个测试点在不同倍率下位置变化情况来计算水平、垂直坐标偏移量。虽然每个倍率都会有相应的光轴偏移值，但是由于机芯镜头的变倍是连续变化，故只需选取一些倍率进行计算，并拟合成数学函数或者具有一定规律的曲线，进而计算出其它各种倍率下的偏移量。
如图4所示，首先，以视频图像左上角为二维平面的坐标原点，以水平向右为轴、垂直向下为轴建立平面直角坐标系。视频图像画面的分辨率，其中心点为O' （x0，y0），x0= W/2，y0=H/2。用于偏移测试的背景目标是一幅轴对称的图案，其中心点为P （xp，yp），水平距离为l，且在x轴方向有K个像素点，镜头与背景目标的物距为d。
按照上述步骤，对不同倍率下视频图像的测试点坐标进行记录，并计算偏移值。当前摄像设备的分辨率为1 980×1 080。如图5、图6所示，可得摄像设备在水平方向、垂直方向的光轴偏移值的散点图：
当放大倍率为k3的时候，根据偏移量计算函数分别算出与，并对该点的坐标进行校正即可。不同的图像分辨率的纠正方法相同，不再赘述。
3 视频背景目标定位与标识的实现
本文提供一种地理坐标与视频图像关联映射的视频背景目标定位和标识的方法，其方法包括：获取摄像设备的经纬度坐标、方向、海拔;计算摄像设备与POI点的位置关系;实时更新POI点位在实时视频图像画面的映射坐标并以标签加字幕的方式标注。以经纬度坐标为（119.920906°，32.474961°）、高108 m的建筑物顶点安装的200万带云台可变焦的摄像设备作为图像采集点，获取半径为2 km扇形区域的POI点经纬度信息（高度可根据实际情况进行估算），如表1所示。本次测试的背景目标包括住宅小区、酒店、商场等。
如图7所示，根据摄像设备的当前经纬度、海拔高度、云台俯仰角、水平视场角以及垂直视场角等计算摄像设备的可视域，在摄像设备采集的实时视频图像画面上显示当前可视域对应的POI标签。只有POI点位在摄像设备的当前可视域时才显示标签信息，其余情况下将标签隐藏。
摄像设备在4个测试点的相关测试参数如表2所示：
通过可视域分析与坐标转换，POI标签在视频画面中的实时呈现，且在摄像设备的姿态发生变化时（从a到b），POI标签跟随摄像设备姿态的变化而变化。通过对光轴偏移的纠正，在摄像设备倍率变化时（从c到d），仍可以有较好的实验结果。根据地理坐标与视频图像映射模型，将监控视域范围内的地图POI信息通过转换之后在视频图像相应的背景目标位置上面添加标识，实现对视频的背景目标进行定位，进而增强视频空间的表达。
4 结束语
本文构建地理坐标与视频图像映射模型，实现POI信息在视频画面中的实时呈现，且在摄像设备的姿态发生变化时，POI信息跟随摄像设备姿态的变化而变化。通过采用光轴纠偏的方法对不同倍率下视频图像坐标的偏移进行校正，在摄像设备机芯镜头的倍率变化时，仍可以有较好的实验结果。视频背景目标定位和标注是视频内容分析的一个环节，为全面地分析监控场景中的目标以及对现场进行还原，下一步需结合监控场景中的行人、车辆等前景运动目标进行深入研究。
参考文献：
[1] 吴宇翔. 视频地图及其生成方法研究[D]. 南京： 南京师范大学， 2018.
[2] 李伟，景海涛，原世伟，等. 视频数据的地理信息提取研究[J]. 测绘科学， 2017，42（11）： 92-96.
[3] 王琰，邓永刚. 基于数字视频数据的地理信息的提取与空间分析研究[J]. 北京测绘， 2017（1）： 20-25.
[4] 张兴国，刘学军，王思宁，等. 监控视频与2D地理空间数据互映射[J]. 武汉大学学报：信息科学版， 2015，40（8）： 1130-1136.
[5] 宋宏权，刘学军，闾国年，等. 基于视频的地理场景增强表达研究[J]. 地理与地理信息科学， 2012，28（5）： 6-9.
[6] 孔云峰. 地理视频数据模型设计及网络视频GIS实现[J]. 武汉大学学报：信息科学版， 2010，35（2）： 133-137.
作者簡介
黄仝宇（orcid.org/0000-0002-9615-1369）：博士毕业于华南理工大学电子与通信学院，现任高新兴科技集团股份有限公司旗下公信软件、无锡高新兴总经理，主要研究方向为前端感知与传输技术、视频结构化、视频大数据等。
胡斌杰：现任华南理工大学电子与通信学院教授、博士生导师，IEEE学会高级会员，长期从事无线通信与物联网方面的教学与科研工作，主要致力于车联网（V2X）与移动边缘计算（MEC）、信息能量同传、室内外高精度定位技术和MIMO多天线技术等方面的研究。
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