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申请/专利权人：深圳市浩瀚卓越科技有限公司

摘要：本发明涉及云台控制技术领域，尤其涉及一种云台方位控制方法、装置、设备和存储介质。该方法包括以下步骤：基于摄像头进行实时人脸跟踪识别，以获取实时多方位人脸图像；对实时多方位人脸图像进行人脸特征点识别，从而得到人脸特征点；根据人脸特征点对实时多方位人脸图像进行仿射几何校正处理，得到校正多方位人脸图像；基于校正多方位人脸图像得到目标定位坐标系；对人脸特征点进行多方位像素点反运算计算，以得到像素点匹配关系数据；基于像素点匹配关系数据对目标定位坐标系进行特征点定位映射处理，构建三维人脸坐标系；基于三维人脸坐标系进行移动轨迹分析，以得到人脸动态移动轨迹。本发明实现了高效、准确的云台控制。

主权项：1.一种云台方位控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：基于摄像头进行实时人脸跟踪识别，以获取实时多方位人脸图像；对实时多方位人脸图像进行人脸特征点识别，从而得到人脸特征点；根据人脸特征点对实时多方位人脸图像进行仿射几何校正处理，得到校正多方位人脸图像；步骤S1的具体步骤为：步骤S11：基于摄像头进行实时人脸跟踪识别，以获取实时多方位人脸图像；步骤S12：对实时多方位人脸图像进行直方图亮度增强处理，得到亮度增强多方位图像；步骤S13：对亮度增强多方位图像进行人脸特征点识别，从而得到人脸特征点；步骤S14：基于预设的标准人脸模型对人脸特征点进行特征点仿射变换计算，从而得到仿射变换矩阵；步骤S15：根据仿射变换矩阵对亮度增强多方位图像进行仿射几何校正处理，得到校正多方位人脸图像；步骤S2：基于校正多方位人脸图像得到目标定位坐标系；对人脸特征点进行多方位像素点反运算计算，以得到像素点匹配关系数据；基于像素点匹配关系数据对目标定位坐标系进行特征点定位映射处理，构建三维人脸坐标系；步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对校正多方位人脸图像进行双线性插值重采样，生成标准化多方位人脸图像；步骤S22：基于多方位人脸图像对人脸特征点进行体系预校准，以得到目标定位坐标系；步骤S23：对人脸特征点进行多方位像素点反运算计算，以得到像素点匹配关系数据；步骤S24：基于像素点匹配关系数据对人脸特征点进行空间几何三角逆投影，生成特征点空间坐标值；步骤S25：基于特征点空间坐标值将人脸特征点对目标定位坐标系进行特征点定位映射处理，构建三维人脸坐标系；步骤S3：基于三维人脸坐标系进行移动轨迹分析，以得到人脸动态移动轨迹；对人脸动态移动轨迹进行移动趋势预测，从而得到人脸移动趋势预测数据；步骤S3的具体步骤为：步骤S31：基于三维人脸坐标系对标准化多方位人脸图像进行动态光流追踪处理，以得到人脸时序坐标值；步骤S32：对人脸时序坐标值进行移动轨迹分析，以得到人脸动态移动轨迹；步骤S33：对人脸动态移动轨迹进行时序移动速度计算，以得到移动速度特征参数；步骤S34：基于移动速度特征参数对人脸动态移动轨迹进行移动趋势预测，从而得到人脸移动趋势预测数据；步骤S4：获取云台当前中心姿态参数；对三维人脸坐标系进行人脸精确位置姿态识别，从而得到精确位置姿态参数；基于云台当前中心姿态参数对精确位置姿态参数进行姿态偏移差分计算，生成云台姿态修正范围值；步骤S4的具体步骤为：步骤S41：获取云台当前中心姿态参数；步骤S42：对三维人脸坐标系进行人脸精确位置姿态识别，从而得到精确位置姿态参数；步骤S43：基于云台当前中心姿态参数对精确位置姿态参数进行中心姿态偏移计算，以得到云台姿态偏移值；步骤S44：基于云台姿态偏移值对云台当前中心姿态参数进行姿态偏移差分计算，生成云台姿态修正范围值；步骤S5：对云台姿态修正范围值进行姿态误差计算，以得到云台姿态修正参数输出值；根据云台姿态修正参数输出值从而得到人脸中心姿态识别数据；步骤S5的具体步骤为：步骤S51：对云台姿态修正范围值进行最优姿态修正分析，以得到云台最优姿态修正参数；步骤S52：利用云台最优姿态修正参数对云台进行姿态自适应纠正模拟，以得到姿态参数纠正模拟数据；步骤S53：基于精确位置姿态参数对姿态参数纠正模拟数据进行姿态误差计算，以得到云台姿态修正参数输出值；步骤S54：根据云台姿态修正参数输出值对云台进行中心视觉识别姿态调整，从而得到人脸中心姿态识别数据；步骤S6：对人脸中心姿态识别数据进行动态方位跟踪调整，以得到云台方位动态调整策略；基于人脸移动趋势预测数据对云台方位动态调整策略进行动态预测优化，从而构建云台方位预测控制模型，以执行云台方位控制作业。

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