3D GIS環境下攝像頭智能布控研究

羅松飛 劉康康

摘要：3D GIS環境下攝像頭智能布控是以校園三維數字地圖為基礎，結合攝像頭監控模型，定義最大有效監控區域，再根據選定的待監控區域，反向計算出監控攝像頭布控點位，最終實現校園室外監控攝像頭的智能布控。

關鍵詞：三維數字地圖 最大有效監控區域 智能布控

1、引言

自20世紀70年代視頻監控進入中國市場以來，視頻監控技術得到了飛速的發展，在安防領域里的應用也日益廣泛和深入。但是，隨之而來也有很多技術問題，比如就目前企事業單位、學校、小區在安裝視頻安防監控系統時，工作人員往往是憑借固有經驗，再結合簡單量測決定攝像頭的安裝位置、高度、監控方向、俯仰角度等參數，這種方式存在著不足之處：第一，僅依靠經驗和簡單量測決定攝像頭的安裝參數，很難保證安裝之后是否符合監控需求，如果不符合需求，還需要拆掉重裝，耗時費力;第二、在節約成本上，難以做到以最少的監控點覆蓋所需要的監控區域，因此近些年如何實現攝像頭的最優布局成為學者們的研究熱點。

本文以3D GIS為基礎制作三維數字校園地圖，分析攝像頭的監控模型，以最遠監控距離測算攝像頭的最大有效監控區域，以單個攝像頭最大有效監控區域為依托，進一步計算完成校園全覆蓋監控至少需要多少個監控點位、單個攝像頭安裝的監控方向、俯仰角度，初步確定攝像頭的監控布局，再結合3D GIS可視域分析，對于因建筑物的遮擋而無法監控區域，通過增設攝像頭完成監控區域全覆蓋。

2、三維地理信息系統

地理信息系統是一種多學科交叉的綜合性學科，依托于計算機科學、地圖學等其它學科，從應用角度來說，它是將真實世界中的空間信息繪制成電子地圖數據，在這些數據的基礎上提供相應的地圖服務，比如說百度地圖上的導航功能。3D GIS即是三維地理信息系統，相比于傳統GIS，3D GIS研究對象從二維地圖轉變成三維地圖，三維地圖比二維地圖可以提供更佳的可視化效果，在多維度空間分析上也有著絕對的優勢，如可視域分析等。結合3D GIS在空間分析和可視化上的優勢，本文以3D數字校園地圖為基礎，研究如何實現校園監控攝像頭的智能布控。

3 三維數字校園地圖制作

目前，三維數字地圖按照數據源和制作方法的不同，分為實景三維數字地圖和虛擬三維數字地圖。實景三維數字地圖是通過攝影測量的方法準確獲取地面和物體表面的三維空間坐標信息，然后將數據輸入相應計算機軟件生成三維數字模型，再將現實世界物體的外觀信息貼到3D模型上，最終獲取的三維數字地圖與真實環境非常相似。但是，這種方式獲取的數據量大，對硬件的性能要求高，同時設備比較昂貴，因此制作實景三維數字地圖的成本比較高;虛擬三維數字地圖是以現實地理信息為基礎，基于WEB GIS和虛擬現實技術所實現。這種方式制作的三維地圖數據量小，運行速度比較快，技術門檻低。本文采用實景三維數字地圖繪制。

三維數字地圖制作過程主要分為三個階段：數據獲取階段、模型建立階段、地圖繪制階段。首先通過全站儀采集數據，采集數據內容包括場地勘查、控制點布設、控制測量、建筑物特征點測量等;將采集后的數據導入到Auto CAD中生成建筑線框圖，然后將生成的數據導入到3dmax中建立三維數字校園模型;最后通過Supermap插件生成地圖文件。

4、攝像頭監控模型

4.1、攝像頭類型

攝像機的種類有很多，不同類型攝像機有各自特性，針對下一步需計算獲取攝像頭監控模型，這里首先對攝像機進行分類。常見攝像機按照形態可分為槍型攝像機、半球形攝像機、筒形攝像機、球形攝像機等;按照攝像機鏡頭焦距是否可變，可分為定焦距攝像機和變焦距攝像機;按照相機感光器件有效像素數可分為100萬、200萬、400萬、800萬等像素攝像機等。本文以定焦距槍型攝像機為例分析攝像頭監控模型。

4.2、攝像頭監控模型

決定攝像頭監控區域的因素有很多，可以分為兩類：一類是攝像頭自身參數，比如攝像頭感光器件（ccd或cmos）的尺寸、攝像頭焦距等;另一類是攝像頭的安裝參數，比如攝像頭安裝的位置、高度、俯仰角度、水平偏轉角度等。根據攝像頭的安裝參數和自身參數繪制攝像頭監控模型示意圖，如圖3.1，其中平面ABCD即是攝像頭監控的地面區域;圖3.2 攝像頭監控模型在XOY平面投影示意圖;圖3.3 是攝像頭監控模型在ZOY平面投影示意圖。

其中A、B、C、D即是攝像頭監控區域的邊界點，獲取A（XA，YA）、B（XB，YB）、C（XC，YC）、D（XD，YD）四點坐標即可得知攝像頭監控區域。設攝像頭空間坐標為Camera（x0，y0，z0），俯仰角（攝像頭主光軸與水平面的夾角）為Pθ;攝像頭感光器件的寬為w，高為 h，焦距為f，水平視場角為Hθ，垂直視場角為Wθ，主光軸與Y軸夾角為Rθ。由此可知：

結合攝影透視規律，以A點為例，A點坐標值為：

同理可獲取B、C、D三點坐標值。

5、最大有效監控區域

攝像頭監控模型是一個錐體（不考慮景深），錐體與地面的交叉部分是攝像頭監控地面的區域，在攝像頭自身參數不變情況下，這個區域的大小隨著攝像頭的安裝高度和水平角度變化而變化。顯然，高度越高、水平角度越小，攝像頭的監控區域越廣，但是這也意味著監控距離會變遠，進而會導致遠處監控目標在畫面中的清晰度下降，不利于監控，因此攝像頭有一個看清物體信息的最遠監控距離。

最大有效監控區域是指在安裝攝像頭時，使攝像頭安裝點位到最遠監控點的距離等于最遠監控距離，此時攝像頭監控區域皆為有效監控，此時的監控區域也就是最大有效監控區域。最遠監控距離根據監控要求而不同，本文呢以看清人臉信息為例，能夠看清人臉信息最直接的因素就是有效像素點數量，普通人臉長度約23cm，根據實測和關于人臉識別的標準要求，清楚識別人臉特征要求臉部長度不少于45個像素點，即每厘米長度至少2個有效像素。結合攝像頭成像原理和ccd有效像素數、焦距可計算出能夠看清人臉的最遠監控距離滿足以下條件：

其中pix是指傳感器豎向像素數，顯然最遠監控距離由攝像頭的內部參數所決定，并且最大有效監控區域由最遠監控距離和安裝高度所決定，因此攝像頭最大有效監控面積可寫成

同時最遠監控距離、安裝高度、俯仰角度三者的關系為：

6、攝像頭智能布控

攝像頭智能布控分為兩個過程：其一就是攝像頭的點位分析，其二是結合三維GIS可視域分析優化攝像頭布局。攝像頭點位分析是指在三維地圖上選取需要監控的區域，計算機自動獲取全覆蓋當前監控區域所需要攝像頭布控的數量、點位坐標值、俯仰角度值、水平角度值;考慮到攝像頭在安裝后存在建筑物遮擋問題，通過可視域分析優化安裝參數。

6.1攝像頭點位分析

攝像頭點位分析是以最大有效監控區域為依托，結合攝像頭監控模型反向計算出攝像頭布控點位。具體步驟如下：

第一步：選擇需要監控的區域。根據GIS軟件的面積量測功能，計算出待監控區域面積為S。

第二步：根據攝像頭自身參數計算出單個攝像頭的最遠監控距離，選定攝像頭安裝高度H，進而獲取當前安裝高度下的最大有效監控區域面積，俯仰角。

第三步：以待監控區域S為底，以最大有效監控區域為滑動窗口，自S上邊界開始滑動，滑動的橫向步長為的上邊長，豎向步長為的高，直到S區域全覆蓋為止，同時計算橫向步長數m和豎向步長數n，可知全覆蓋S區域需（m+1）（n+1）個攝像頭。

第四步：計算攝像頭點位坐標值。已知攝像頭監控區域的四個頂點坐標值，以及安裝高度、俯仰角度，結合攝像頭監控模型可獲取攝像頭點位坐標、值。

6.2 3D GIS可視域分析

前者計算的攝像頭點位坐標，沒有考慮實際安裝時可能會出現建筑物遮擋問題，3D GIS可視域分析可以很好解決這個問題。3D GIS可視域分析是指通過設定觀察點坐標（X，Y，Z）、水平視角、垂直視角、可視距離、水平偏轉角，結合地圖模型計算獲取當前觀察點的可視域。

當前很多地圖分析處理軟件都自帶可視域分析功能，以攝像頭點位坐標為觀察點，以攝像頭自身水平視角、垂直視角、最遠監控距離、安裝俯仰角度、水平偏轉方向設定可視域分析參數，計算獲取攝像頭實際監控區域，

7、小結

本文以人臉識別有效像素為依托，計算單個攝像頭最大有效監控區域，結合3D地圖數據，基本上可以實現中小范圍封閉區域攝像頭智能布控。但本文尚有不足之處，攝像頭智能布控分析僅限某一種攝像頭，下一步將針對于多個攝像頭類型，實現多種攝像頭組合完成智能布控。

參考文獻：

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