CN116437203A - 一种自动聚焦方法、装置、存储介质及监控设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种自动聚焦方法、装置、存储介质及监控设备，所述方法包括：获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，聚焦权重为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置；将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。本发明实施例提供的技术方案，可以根据TOF物距统计信息确定拍摄图像的聚焦权重，从而提高了清晰度评价值的灵敏度，能够有效提高聚焦效果和聚焦效率。

Description

一种自动聚焦方法、装置、存储介质及监控设备

技术领域

本发明实施例涉及监控技术领域，尤其涉及一种自动聚焦方法、装置、存储介质及监控设备。

背景技术

随着智能计算以及智能识别技术的快速发展，高清化和智能化的监控设备逐渐得到普及。目前通常采用球形摄像机作为监控设备进行智能化监控。球形摄像机由于其焦段可变，能够覆盖不同的应用场景，因而广泛用于公安、交警等行业。

自动聚焦作为球形摄像机最基本和最重要的功能之一，其聚焦效果是影响智能监控业务水平的关键因素。然而，普通球形摄像机的聚焦时间较长，并且聚焦效果较差，无法较好地满足各类监控需求。因此，如何提高聚焦效率以及聚焦效果是急需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种自动聚焦方法、装置、存储介质及监控设备，可以根据TOF物距统计信息确定拍摄图像的聚焦权重，能够有效提高聚焦效果和聚焦效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种自动聚焦方法，包括：

获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；

基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，所述聚焦权重为所述监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；

基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从所述各个位置中确定所述聚焦透镜的合焦位置；

将所述聚焦透镜自动聚焦至所述合焦位置。

第二方面，本发明实施例还提供了一种自动聚焦装置，包括：

物距统计信息获取模块，用于获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；

聚焦权重确定模块，用于基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，所述聚焦权重为所述监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；

合焦位置确定模块，用于基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从所述各个位置中确定所述聚焦透镜的合焦位置；

自动聚焦模块，用于将所述聚焦透镜自动聚焦至所述合焦位置。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的自动聚焦方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种监控设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例提供的自动聚焦方法。

本发明实施例提供了一种自动聚焦方案，获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，聚焦权重为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置；将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。本发明实施例提供的技术方案，可以根据TOF物距统计信息确定拍摄图像的聚焦权重，从而提高了清晰度评价值的灵敏度，进而能够根据聚焦透镜在各个位置区域的清晰度评价值，准确确定监控设备中聚焦透镜的合焦位置，能够有效提高聚焦效果和聚焦效率。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种自动聚焦方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的一种清晰度评价值曲线图；

图3A为本发明一实施例提供的一种基于全局聚焦权重的清晰度评价值曲线图；

图3B为本发明一实施例提供的一种基于TOF物距聚焦权重的清晰度评价值曲线图；

图4为本发明一实施例提供的一种基于不同频段的清晰度评价值曲线图；

图5为本发明一实施例提供的一种自动聚焦方法的流程图；

图6A为本发明一实施例提供的一种运动场景下基于全局聚焦权重的清晰度评价值曲线图；

图6B为本发明一实施例提供的一种运动场景下基于TOF物距聚焦权重的清晰度评价值曲线图；

图7为本发明一实施例提供的一种自动聚焦装置的结构示意图；

图8为本发明一实施例提供的一种监控设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

图1为本发明一实施例提供的一种自动聚焦方法的流程图，本发明实施例可适用于监控设备中的聚焦透镜进行自动聚焦的情况，该方法可以由自动聚焦装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在监控设备中。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

步骤110，获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息。

其中，监控设备可以包括球形摄像机、枪形摄像机等不同形态的摄像机。当前场景可以理解为监控设备在当前时刻的监控场景。TOF(Time of Flight)表示飞行时间，可以通过TOF传感器获得TOF物距统计信息。物距可以是指当前场景到监控设备中聚焦透镜光心的距离。其中，聚焦透镜可以用于对当前场景进行聚焦。TOF物距统计信息可以是指通过TOF传感器获取的与物距相关的统计信息。具体的，由TOF传感器发出的经调制的近红外光在遇到目标物体后将发生反射，可通过TOF传感器计算光线发射和反射的飞行时间差或相位差，进而计算出监控设备与目标物体间的距离(也即物距)。

需要说明的是，监控设备中可以配置有TOF传感器和图像传感器。其中，TOF传感器可用于获取监控设备与被拍摄对象间的物距统计信息，图像传感器可用于获取监控设备拍摄的监控图像。进一步的，TOF物距统计信息可以包括监控设备拍摄的监控图像中每个像素的物距信息。可以理解的是，由于当前场景为三维立体场景，因而当前场景的监控图像存在深度差异，从而导致监控图像中各个像素对应的物距可能不同。此外，如果当前场景为静态场景，则聚焦透镜位置不会改变，此时当前场景的监控图像中各个像素在不同时刻对应的物距是固定不变的。

在本发明实施例中，可以通过TOF直方图的形式反映TOF物距统计信息。其中，TOF直方图统计信息可以提供不同阶数的TOF物距统计信息。示例性的，以1024阶为例，TOF物距统计信息与阶数的对应关系如表1：

表1TOF物距统计信息与阶数的对应关系表

阶数	统计信息
		0	像素物距<＝1m
1	1m<像素物距<＝2m
		2	2m<像素物距<＝3m
3	3m<像素物距<＝4m
		……	……
1022	1022m<像素物距<＝1023m
		1023	像素物距>1023m

其中，m表示距离单位米，阶数范围设定为0～1023。需要说明的是，阶数以及对应的像素物距范围可以基于镜头焦距以及对焦曲线特性进行差异化区分表1中仅做示例。此处对使用何种直方图分段信息不做任何限定，可基于实际物距以及聚焦镜头的焦段进行差异化细分。

步骤120，基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，聚焦权重为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重。

在本发明实施例中，聚焦权重可以理解为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重。其中，清晰度评价值可以是指用于描述图像清晰度的一个评价指标，可以用于衡量图像质量，并可以通过数值形式表示。具体的，若清晰度评价值越大，则可以表明图像的清晰度越高，进而可以说明图像质量越好。需要说明的是，对于一般的聚焦场景来说，随着聚焦透镜接近或者远离实际聚焦点，图像的清晰度也会相应地单调增加或者减少。图2为本发明一实施例提供的一种清晰度评价值曲线图。其中，1～9分别是不同的聚焦透镜位置。如图2所示，该场景的清晰度评价值曲线呈现较好的单峰性，并且峰值两侧的评价函数值单调递减。

目前在相关技术中，常常采用固定模式确定各个区域的聚焦权重。具体的，固定模式可以包括全局聚焦权重、中央聚焦权重以及指定区域聚焦权重，并且当监控主体在中心区域时，相应区域的权重值会增加。示例性的，8×8的全局聚焦权重可以设置为：

{

1,1,1,1,1,1,1,1,

1,1,1,1,1,1,1,1,

1,1,2,2,2,2,1,1,

1,1,2,8,8,2,1,1,

1,1,2,8,8,2,1,1,

1,1,2,2,2,2,1,1,

1,1,1,1,1,1,1,1,

1,1,1,1,1,1,1,1

}；

8×8的中央聚焦权重可以设置为：

{

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,2,2,2,2,0,0,

0,0,2,8,8,2,0,0,

0,0,2,8,8,2,0,0,

0,0,2,2,2,2,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0

}；

8×8的指定区域聚焦权重可以设置为：

{

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,1,1,1,0,0,0,0,

0,1,1,1,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0

}。

然而，通过固定模式确定各个区域的聚焦权重，无法预知当前场景的布局情况，可能会出现由于聚焦权重分配不合理导致的聚焦权重单峰性不明显或者多物距出现双波峰的情况，最终可能导致聚焦时间过长甚至失焦，使聚焦透镜的聚焦效率和聚焦效果变差。

在本发明实施例中，可以根据图像中各像素的物距对图像进行区域划分。具体的，可以将图像中具有相同物距的像素划分为一个区域。示例性的，如果根据TOF物距统计信息已知图像中包含1米、2米和3米的像素物距，则可以将物距为1米的像素划为区域一，将物距为2米的像素划为区域二，将物距为3米的像素划为区域三。需要说明的是，区域一、区域二和区域三是并列关系，此处仅仅是为了区分不同物距对应的像素区域，并不区分先后顺序。

在本实施例中，可以根据TOF物距统计信息将监控设备拍摄的当前场景图像划分成多个区域，然后根据各个区域的大小(也即各个区域包含的像素点数量的多少)确定每个区域的聚焦权重。例如，区域越大，对应的聚焦权重越大，反之，区域越小，对应的聚焦权重越小。可选的，基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重，包括：基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的主体物距和至少一个非主体物距；其中，所述主体物距为所述TOF物距统计信息中像素点占比最高的物距；获取所述主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第一聚焦权重；针对各个非主体物距，基于所述主体物距、所述第一聚焦权重及当前非主体物距，确定所述当前非主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重。需要说明的是，本发明实施例，对基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重的具体方式不做限定。

图3A为本发明一实施例提供的一种基于全局聚焦权重的清晰度评价值曲线图。图3B为本发明一实施例提供的一种基于TOF物距聚焦权重的清晰度评价值曲线图。如图3A和图3B所示，基于TOF物距聚焦权重确定的清晰度评价值曲线的单峰性及灵敏度明显优于前者基于全局聚焦权重确定的清晰度评价值曲线。其中，单峰性可以是指曲线中只有一个波峰的特性。灵敏度可以用于衡量曲线的波峰是否明显。具体的，当灵敏度较高时，曲线会呈现出又陡又窄的现象，并且曲线的平滑度较好，也即波峰明显且干扰较小；当曲线出现多个波峰时，灵敏度会下降。需要说明的是，清晰度评价值曲线的单峰性和灵敏度对聚焦时间及聚焦精度的影响较大。具体的，清晰度评价值曲线的单峰性越好，则聚焦精度越高；清晰度评价值曲线的灵敏度越高，则聚焦时间越短。

在本发明实施例中，基于TOF物距统计信息确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重，可以首先获取当前场景的TOF物距统计信息，再根据获得的TOF物距统计信息确定当前场景图像中各区域的聚焦权重，从而能够有效克服固定模式导致的缺陷。

步骤130，基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置。

其中，合焦位置可以是指最清晰的透镜聚焦位置，即聚焦透镜的最佳聚焦位置。在本发明实施例中，可以通过移动聚焦透镜得到各个位置。具体的，可以使聚焦透镜按照设定好的相等步长或者不等步长的进行移动，每移动一个次就能对应得到一个位置。此处对步长不做任何限定，可以根据实际物距以及聚焦镜头的焦段进行设置。

在本发明实施例中，可以在聚焦透镜在各个位置分别拍摄当前场景的图像，并根据聚焦权重分别确定各个位置图像的清晰度评价值。示例性的，可以针对各个位置图像，将每张图像划分为若干个区域，并根据聚焦权重分别确定图像每个区域的清晰度评价值，进而将各区域的清晰度评价值进行求和，从而确定出整个图像的清晰度评价值。其中，基于聚焦权重确定图像每个区域的清晰度评价值有多种方法可以实现。例如，可以通过高频分量法确定图像每个区域的清晰度评价值，也可以利用灰度分布、边缘清晰度或图像细节确定图像每个区域的清晰度评价值。具体的，高频分量法可以根据图像越清晰时对应高频部分幅值越大的原理，将图像通过高通滤波器得到高频分量。图4为本发明一实施例提供的一种基于不同频段的清晰度评价值曲线图。其中，低通滤波对应的是低频信息，高通滤波对应的是高频信息。如图4所示，高频段曲线中清晰度评价值的半高宽明显小于低频段曲线中清晰度评价值的半高宽，因此高频段的聚焦时间和聚焦精度明显优于低频段。其中，半高宽可以理解为达到最大清晰度评价值一半时的合焦位置宽度。

此外，还可以采用清晰度评价值公式计算图像的清晰度评价值。具体的，可以采用如下公式对图像中各个区域清晰度评价值进行计算：FV_n＝x×H_n+(1-x)×V_n；其中，FV_n表示第n个区域的清晰度评价值，H_n表示第n个区域的水平滤波器统计值，V_n表示第n个区域的垂直滤波器统计值，x表示为水平滤波器统计值设置的权重。进而可以通过对每个区域的清晰度评价值进行加权，得到整个图像的清晰度评价值，即可采用如下公式对整个图像的清晰度评价值进行计算：

其中，FV表示整个图像的清晰度评价值，BLOCKS表示图像划分区域的总个数，一般可以配置为15×17或8×8，Weight_n表示第n个区域的聚焦权重。需要说明的是，本发明实施例中对清晰度评价值的确定方式不做任何限定。

在本发明实施例中，在获得聚焦透镜在各个位置拍摄图像的清晰度评价值之后，可以根据各个清晰度评价值从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置。其中，合焦位置可以理解为清晰度评价值达到最大时的位置。可以通过将各个清晰度评价值进行比较，找出最大的清晰度评价值，并将其对应的位置确定为聚焦透镜的合焦位置。

步骤140，将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。

在本发明实施例中，在基于聚焦透镜在各个位置清晰度评价值从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置之后，可以将聚焦透镜移动至该合焦位置，以完成聚焦透镜的自动聚焦。

本发明实施例提供了一种自动聚焦方法，获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，聚焦权重为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置；将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。本发明实施例提供的技术方案，可以根据TOF物距统计信息确定拍摄图像的聚焦权重，从而提高了清晰度评价值的灵敏度，进而能够根据聚焦透镜在各个位置区域的清晰度评价值，准确确定监控设备中聚焦透镜的合焦位置，能够有效提高聚焦效果和聚焦效率。

图5为本发明一实施例提供的一种自动聚焦方法的流程图，如图5所示，该方法具体包括如下步骤：

步骤510，获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息。

步骤520，基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的主体物距和至少一个非主体物距；其中，主体物距为TOF物距统计信息中像素点占比最高的物距。

其中，主体物距可以理解为TOF物距统计信息中像素点占比最高的物距，而非主体物距可以是指TOF物距统计信息中除主体物距外的像素物距。可以理解的是，一张图像可以包括一个主体物距和至少一个非主体物距。

在本发明实施例中，可以根据TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的主体物距和至少一个非主体物距。具体的，可以通过对TOF物距统计信息进行整理统计出各个像素点的物距，并将具有相同物距的像素点进行累计，得到不同物距对应的像素点个数。进而将像素点个数最多的物距确定为主体物距，并把除主体物距之外的其他物距确定为非主体物距。可以理解的是，一个物距对应的像素点个数越多，则可以表明该物距下的像素点在整个图像中的占比越高。

步骤530，获取主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第一聚焦权重。

其中，第一聚焦权重可以是指主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域像素点的聚焦权重。在本发明实施例中，可以根据实际应用需求对第一聚焦权重进行人为设定，也可以根据主体物距与聚焦权重的函数关系得到第一聚焦权重。需要说明的是，本发明实施例对第一聚焦权重的获取方式不做任何限定。

步骤540，基于主体物距、第一聚焦权重及当前非主体物距，确定当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重；其中，第一聚焦权重大于第二聚焦权重。

其中，第二聚焦权重可以是指非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域像素点的聚焦权重。在本发明实施例中，针对各个非主体物距，可以根据主体物距、第一聚焦权重及当前非主体物距，确定当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重。例如，可以根据非主体物距与聚焦权重的比例关系或者第二聚焦权重公式得到第二聚焦权重，也可以通过第二聚焦权重确定模型得到第二聚焦权重。示例性的，可以将主体物距、第一聚焦权重以及当前非主体物距输入到预先建立的第二聚焦权重确定模型中，所得到的模型输出即为第二聚焦权重。需要说明的是，本发明实施例需要满足第一聚焦权重大于第二聚焦权重，但对第二聚焦权重的获取方式不做任何限定。

可选的，基于主体物距、第一聚焦权重及当前非主体物距，确定当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重，包括：基于主体物距及当前非主体物距，确定当前非主体物距相对于主体物距的距离偏离程度；基于第一聚焦权重及距离偏离程度，确定当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重。

其中，距离偏离程度可以是指当前非主体物距和主体物距的差值与主体物距的比值，可以用于表征当前非主体物距偏离主体物距的程度。可以理解的是，若距离偏离程度越大，则可以表明当前非主体物距相对于主体物距的距离偏离程度越大。在本发明实施例中，可以根据第一聚焦权重与距离偏离程度的乘积确定第二聚焦权重，也可以根据第一聚焦权重、第二聚焦权重及距离偏离程度之间的函数关系确定第二聚焦权重。示例性的，可以根据如下公式，计算当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重：W_i＝W*(1-Abs(D-D_i)/D)；其中，W_i表示当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重，W表示主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第一聚焦权重，D表示主体物距，D_i表示当前非主体物距。

本方案通过这样的设置，可以根据第一聚焦权重及当前非主体物距相对于主体物距的距离偏离程度，快速地确定出当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重。

步骤550，基于第一聚焦权重及第二聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置。

步骤560，将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。

本发明实施例提供了一种自动聚焦方法，基于TOF物距统计信息确定监控设备拍摄当前场景的图像的主体物距和至少一个非主体物距，其中，主体物距为TOF物距统计信息中像素点占比最高的物距，进而获取主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第一聚焦权重，并针对各个非主体物距，基于主体物距、第一聚焦权重及当前非主体物距，确定当前非主体物距在监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重，通过设定主体物距和至少一个非主体物距，并可以依据主体物距的聚焦权重确定非主体物距的聚焦权重，能够对监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重进行合理设置，从而提高了清晰度评价值的灵敏度，进而能够根据聚焦透镜在各个位置区域的清晰度评价值，准确确定监控设备中聚焦透镜的合焦位置，从而能够进一步提高聚焦效果和聚焦效率。

在一些实施例中，基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置，包括：基于爬山式搜索算法，将监控设备的聚焦透镜移动至各个位置，获取监控设备的聚焦透镜在各个位置时，拍摄当前场景的图像，并基于聚焦权重确定图像对应的清晰度评价值，直至清晰度评价值首次下降；将清晰度评价值最大时对应的位置作为聚焦透镜的合焦位置。

其中，爬山式搜索算法是一种局部择优的方法，可以利用反馈信息帮助生成解的决策。具体的，从当前节点开始，与相邻节点的值进行比较。如果当前节点值最大则返回当前节点作为最大值，反之则用最大的相邻节点值替换当前节点，如此循环直到达到最高点。

在本发明实施例中，可以将监控设备的聚焦透镜移动至各个位置，且每移动到一个位置拍摄一张当前场景的图像，并基于聚焦权重确定出该图像对应的清晰度评价值，同时可通过爬山式搜索算法根据预设搜索步长开始搜索，判断当前位置的清晰度评价值是否大于上一位置的清晰度评价值。若是，则用当前位置的清晰度评价值替换上一位置的清晰度评价值，然后继续移动聚焦透镜，并重复上述拍摄图像、确定清晰度评价值以及爬山式搜索过程；否则可以说明清晰度评价值开始下降，也即清晰度评价值首次下降，此时则停止搜索，并将最大清晰度评价值对应的位置作为聚焦透镜的合焦位置。可选的，可以在停止搜索后，在最大清晰度评价值对应位置与清晰度评价值首次下降对应位置之间以更小的步长进行二次搜索，并将最大清晰度评价值对应的位置作为聚焦透镜的合焦位置，从而能够更加精准地确定出聚焦透镜的合焦位置。

本方案通过这样的设置，可以通过爬山式搜索算法根据预设搜索步长快速搜索到最大清晰度评价值，并将对应位置作为聚焦透镜的合焦位置，从而快速定位出合焦位置。

在一些实施例中，在基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值的过程中，还包括：针对各个位置，获取聚焦透镜在当前位置时，监控设备拍摄当前场景对应的当前TOF物距统计信息；将当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断当前拍摄场景是否为运动场景；其中，上一TOF物距统计信息为聚焦透镜在上一位置时，监控设备拍摄上一场景对应的TOF物距统计信息；当确定当前拍摄场景为运动场景时，对监控设备的聚焦透镜在当前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整。

在本发明实施例中，可以根据当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息的比较结果判断当前拍摄场景是否为运动场景。具体的，可以根据当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻在同一像素位置处的像素点物距差值对场景进行判断，也可以根据当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻在对应位置处的像素点物距发生改变的比重对场景进行判断。其中，当前TOF物距统计时刻采集的是当前TOF物距统计信息，上一TOF物距统计时刻采集的是上一TOF物距统计信息。其中，上一TOF物距统计信息可以理解为聚焦透镜在上一位置时，监控设备所拍摄的上一场景对应的TOF物距统计信息。示例性的，可以对同一位置的像素点计算其在当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻的物距差值，并将该物距差值与预设物距阈值进行比较。如果物距差值大于预设物距阈值，则可判断当前场景为运动场景，否则可判断为非运动场景。

在本发明实施例中，当确定当前拍摄场景为运动场景后，可以对监控设备的聚焦透镜在当前位置拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整，并可以根据调整后的聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在当前位置拍摄当前场景的当前图像的清晰度评价值。示例性的，可以根据预先设定的聚焦权重调整规则对当前图像的聚焦权重进行调整，也可以通过预先设定的聚焦权重调整模型对当前图像的聚焦权重进行调整。需要说明的是，本发明实施例对于聚焦权重调整方式不做任何限定。

图6A为本发明一实施例提供的一种运动场景下基于全局聚焦权重的清晰度评价值曲线图，图6B为本发明一实施例提供的一种运动场景下基于TOF物距聚焦权重的清晰度评价值曲线图。如图6A所示，运动场景下基于TOF物距聚焦权重确定的清晰度评价值曲线中仅有两个峰值，并且峰值间的差距较大而容易区分，因而曲线具有较好的单峰性。如图6B所示，运动场景下基于全局聚焦权重的清晰度评价值曲线同时存在多个峰值，并且峰值间的差距较小而不易区分，因而曲线的单峰性较差。

本方案通过这样的设置，可以对运动场景下的监控图像的聚焦权重进行适应性调整，实现运动场景下图像聚焦权重的合理设置，从而可以提高运动场景下的聚焦精度，能够保证运动场景下的聚焦效果。

可选的，运动场景包括普通运动场景和跟踪场景；相应的，将当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断当前拍摄场景是否为运动场景，包括：将当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，确定TOF物距变化差值大于第一预设TOF物距变化差值的目标像素点数量；计算目标像素点数量与当前TOF物距统计信息对应的总像素点数量的比值；当比值大于第一预设比值且小于第二预设比值时，确定当前拍摄场景为普通运动场景；当比值大于第二预设比值时，确定当前拍摄场景为跟踪场景。

其中，普通运动场景可以是指当前场景画面移动而监控设备不移动的运动场景。跟踪场景可以是指当前场景画面和监控设备可能均发生移动的运动场景。具体的，可以通过监控设备的转动云台对监控方向进行改变，或者可以通过监控设备做出变倍放大动作对逐渐远离监控设备的场景画面进行跟踪。在本发明实施例中，可以根据同一像素在当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻的TOF物距差值和预设TOF物距差值的比较结果判断运动场景类型。其中，预设TOF物距差值可以是指预先设定的同一像素在两个相邻TOF物距统计时刻的像素物距差值。具体的，通过将当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，可以得到TOF物距变化差值大于第一预设TOF物距变化差值的目标像素点数量，并计算目标像素点数量与当前TOF物距统计信息对应的总像素点数量的比值。进而将该比值与第一预设比值以及第二预设比值进行比较，若比值大于第一预设比值且小于第二预设比值，则可以判断当前拍摄场景为普通运动场景；若比值大于第二预设比值，则可以判断当前拍摄场景为跟踪场景。其中，预设比值可以是指预先设定的目标像素点数量与TOF物距统计信息对应的总像素点数量的比值。需要说明的是，本发明实施例中对预设比值不做任何限定，但要满足第二预设比值大于第一预设比值。

本方案通过这样的设置，可以根据同一像素在当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻的TOF物距差值判断运动场景的类型。

可选的，将当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断当前拍摄场景是否为运动场景，包括：基于当前TOF物距统计信息确定对应的当前主体物距，并基于上一TOF物距统计信息确定对应的上一主体物距；当当前主体物距与上一主体物距的差值大于第二预设TOF物距差值时，确定当前拍摄场景为普通运动场景；或者，基于当前TOF物距统计信息确定对应的当前主体物距所占的第一像素点数量，并基于上一TOF物距统计信息确定对应的上一主体物距所占的第二像素点数量；当第一像素点数量与第二像素点数量的差值大于预设像素点差值时，确定当前拍摄场景为普通运动场景。

在本发明实施例中，可以根据当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻的主体物距差值判断当前运动场景是否为普通运动场景。具体的，可以根据当前TOF物距统计信息和上一TOF物距统计信息分别确定出当前主体物距和上一主体物距，并计算当前主体物距与上一主体物距之间的差值。进而将该差值与第二预设TOF物距差值进行比较，若差值大于第二预设TOF物距差值，则可判断为普通运动场景，否则判断为非普通运动场景。还可以根据当前TOF物距统计时刻与上一TOF物距统计时刻中主体物距所占的像素点数量差值判断当前运动场景是否为普通运动场景。具体的，可以根据当前TOF物距统计信息和上一TOF物距统计信息分别确定出当前主体物距所占的第一像素点数量和上一主体物距所占的第二像素点数量，并计算第一像素点数量与第二像素点数量之间的差值。其中，第一像素点数量和第二像素点数量可分别理解为当前TOF物距统计信息和上一TOF物距统计信息中主体物距所占的像素点数量。进而将该差值与预设像素点差值进行比较。若该差值大于预设像素点差值，则可以判断为普通运动场景，否则判断为非普通运动场景。

可选的，当确定当前拍摄场景为运动场景时，对监控设备的聚焦透镜在当前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整，包括：当确定当前拍摄场景为普通运动场景时，将监控设备的聚焦透镜在当前位置，拍摄当前场景的当前图像中的第一目标区域的聚焦权重置零；将当前图像中的第二目标区域的聚焦权重保持不变，或者，基于当前图像的第二目标区域对应的当前TOF物距统计信息，更新第二目标区域的聚焦权重；其中，第一目标区域为当前图像中的运动目标区域，第二目标区域为当前图像中的非运动目标区域。

其中，运动目标区域可以是指运动目标所在的区域，非运动目标区域可以是指非运动目标所在的区域。在本发明实施例中，可以根据运动场景的类型对聚焦权重进行对应调整。具体的，若运动场景为普通运动场景，可以将监控设备的聚焦透镜在当前位置拍摄当前场景的当前图像中的第一目标区域的聚焦权重置零，并将当前图像中的第二目标区域的聚焦权重保持不变或者基于当前图像的第二目标区域对应的当前TOF物距统计信息更新第二目标区域的聚焦权重。以道路过车场景为例，该场景的物距统计信息变化呈现波动趋势，其波动区域固定且占比画面百分比小于一定阈值，此时可以将运动目标区域(即第一目标区域)的清晰度评价值的权重清零，仅根据非运动目标区域(即第二目标区域)对清晰度评价值进行计算，即以路面以及其他静止的物体为聚焦权重区域，从而能够屏蔽运动带来的清晰度度评价值计算干扰。

可选的，当确定当前拍摄场景为运动场景时，对监控设备的聚焦透镜在所前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整，包括：当确定当前拍摄场景为跟踪场景时，将监控设备的聚焦透镜在当前位置，拍摄当前场景的当前图像中的第二目标区域的聚焦权重置零；将当前图像中的第一目标区域的聚焦权重保持不变，或者，基于当前图像的第一目标区域对应的当前TOF物距统计信息，更新第一目标区域的聚焦权重；其中，第一目标区域为当前图像中的运动目标区域，第二目标区域为当前图像中的非运动目标区域。

在本发明实施例中，若运动场景为跟踪场景，可以将监控设备的聚焦透镜在当前位置拍摄当前场景的当前图像中的第二目标区域的聚焦权重置零，并将当前图像中的第一目标区域的聚焦权重保持不变或者基于当前图像的第一目标区域对应的当前TOF物距统计信息更新第一目标区域的聚焦权重。由于跟踪场景的目的是跟踪，其物距统计信息变化占比较高，但是该变化是运动物体干扰导致的非波动变化，因而在跳变几帧后将立即恢复原有物距信息。需要说明的是，跟踪场景与普通运动场景的聚焦权重调整策略刚好相反。具体的，跟踪场景是将非主体物距对应的区域(即第二目标区域)对应的聚焦权重清零，只对主体物距对应的区域(即第一目标区域)进行权重计算或者使其保持不变。

本方案通过这样的设置，可以针对不同的运动场景做出适应性地聚焦权重调整，从而提高运动场景下的聚焦精度，能够保证运动场景下的聚焦效果。

图7为本发明一实施例提供的一种自动聚焦装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：物距统计信息获取模块710、聚焦权重确定模块720、合焦位置确定模块730和自动聚焦模块740。其中，

物距统计信息获取模块710，用于获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；

聚焦权重确定模块720，用于基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，所述聚焦权重为所述监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；

合焦位置确定模块730，用于基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从所述各个位置中确定所述聚焦透镜的合焦位置；

自动聚焦模块740，用于将所述聚焦透镜自动聚焦至所述合焦位置。

本发明实施例提供了一种自动聚焦装置，获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，聚焦权重为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置；将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。本发明实施例提供的技术方案，可以根据TOF物距统计信息确定拍摄图像的聚焦权重，从而提高了清晰度评价值的灵敏度，进而能够根据聚焦透镜在各个位置区域的清晰度评价值，准确确定监控设备中聚焦透镜的合焦位置，能够有效提高聚焦效果和聚焦效率。

可选的，所述聚焦权重确定模块720，包括：

物距确定单元，用于基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的主体物距和至少一个非主体物距；其中，所述主体物距为所述TOF物距统计信息中像素点占比最高的物距；

第一聚焦权重获取单元，用于获取所述主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第一聚焦权重；

第二聚焦权重确定单元，用于基于所述主体物距、所述第一聚焦权重及当前非主体物距，确定所述当前非主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重；其中，所述第一聚焦权重大于所述第二聚焦权重。

可选的，所述第二聚焦权重确定单元，用于：

基于所述主体物距及当前非主体物距，确定所述当前非主体物距相对于所述主体物距的距离偏离程度；

基于所述第一聚焦权重及所述距离偏离程度，确定所述当前非主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重。

可选的，所述合焦位置确定模块730，用于：

基于爬山式搜索算法，将所述监控设备的聚焦透镜移动至各个位置，获取所述监控设备的聚焦透镜在各个位置时，拍摄当前场景的图像，并基于所述聚焦权重确定所述图像对应的清晰度评价值，直至所述清晰度评价值首次下降；

将所述清晰度评价值最大时对应的位置作为所述聚焦透镜的合焦位置。

可选的，所述合焦位置确定模块730，包括：

物距统计信息获取单元，用于在基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值的过程中，针对各个位置，获取所述聚焦透镜在当前位置时，所述监控设备拍摄当前场景对应的当前TOF物距统计信息；

运动场景判断单元，用于将所述当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断所述当前拍摄场景是否为运动场景；其中，所述上一TOF物距统计信息为所述聚焦透镜在上一位置时，所述监控设备拍摄上一场景对应的TOF物距统计信息；

聚焦权重调整单元，用于当确定当前拍摄场景为运动场景时，对所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整；

相应的，所述合焦位置确定模块730，用于：

基于调整后的聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在当前位置，拍摄当前场景的当前图像的清晰度评价值。

可选的，所述运动场景判断单元，包括：

将所述当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，确定TOF物距变化差值大于第一预设TOF物距变化差值的目标像素点数量；

计算所述目标像素点数量与所述当前TOF物距统计信息对应的总像素点数量的比值；

当所述比值大于第一预设比值且小于第二预设比值时，确定所述当前拍摄场景为普通运动场景；当所述比值大于所述第二预设比值时，确定所述当前拍摄场景为跟踪场景。

可选的，所述运动场景判断单元，包括：

基于所述当前TOF物距统计信息确定对应的当前主体物距，并基于所述上一TOF物距统计信息确定对应的上一主体物距；当所述当前主体物距与上一主体物距的差值大于第二预设TOF物距差值时，确定所述当前拍摄场景为普通运动场景；或者，

基于所述当前TOF物距统计信息确定对应的当前主体物距所占的第一像素点数量，并基于所述上一TOF物距统计信息确定对应的上一主体物距所占的第二像素点数量；当所述第一像素点数量与所述第二像素点数量的差值大于预设像素点差值时，确定所述当前拍摄场景为普通运动场景。

可选的，所述聚焦权重调整单元，用于：

当确定当前拍摄场景为普通运动场景时，将所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像中的第一目标区域的聚焦权重置零；将所述当前图像中的第二目标区域的聚焦权重保持不变，或者，基于所述当前图像的第二目标区域对应的当前TOF物距统计信息，更新所述第二目标区域的聚焦权重；

其中，所述第一目标区域为所述当前图像中的运动目标区域，所述第二目标区域为所述当前图像中的非运动目标区域。

可选的，所述聚焦权重调整单元，用于：

当确定当前拍摄场景为跟踪场景时，将所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像中的第二目标区域的聚焦权重置零；将所述当前图像中的第一目标区域的聚焦权重保持不变，或者，基于所述当前图像的第一目标区域对应的当前TOF物距统计信息，更新所述第一目标区域的聚焦权重；

其中，所述第一目标区域为所述当前图像中的运动目标区域，所述第二目标区域为所述当前图像中的非运动目标区域。

上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本发明实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的方法。

本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例提供的自动聚焦方法。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的自动聚焦操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的自动聚焦方法中的相关操作。

本发明实施例提供了一种监控设备，该监控设备中可集成本发明实施例提供的自动聚焦装置。图8为本发明一实施例提供的一种监控设备的结构示意图。监控设备800可以包括：存储器801，处理器802及存储在存储器801上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器802执行所述计算机程序时实现如本发明实施例所述的自动聚焦方法。

本发明实施例中提供的监控设备，获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；基于TOF物距统计信息，确定监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，聚焦权重为监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；基于聚焦权重确定监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从各个位置中确定聚焦透镜的合焦位置；将聚焦透镜自动聚焦至合焦位置。本发明实施例提供的技术方案，可以根据TOF物距统计信息确定拍摄图像的聚焦权重，从而提高了清晰度评价值的灵敏度，进而能够根据聚焦透镜在各个位置区域的清晰度评价值，准确确定监控设备中聚焦透镜的合焦位置，能够有效提高聚焦效果和聚焦效率。

上述实施例中提供的自动聚焦装置、存储介质及监控设备可执行本发明任意实施例所提供的自动聚焦方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的自动聚焦方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种自动聚焦方法，其特征在于，包括：

获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；

基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，所述聚焦权重为所述监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；

基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从所述各个位置中确定所述聚焦透镜的合焦位置；

将所述聚焦透镜自动聚焦至所述合焦位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重，包括：

基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的主体物距和至少一个非主体物距；其中，所述主体物距为所述TOF物距统计信息中像素点占比最高的物距；

获取所述主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第一聚焦权重；

基于所述主体物距、所述第一聚焦权重及当前非主体物距，确定所述当前非主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重；其中，所述第一聚焦权重大于所述第二聚焦权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述主体物距、所述第一聚焦权重及当前非主体物距，确定所述当前非主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重，包括：

基于所述主体物距及当前非主体物距，确定所述当前非主体物距相对于所述主体物距的距离偏离程度；

基于所述第一聚焦权重及所述距离偏离程度，确定所述当前非主体物距在所述监控设备拍摄当前场景的图像中的对应区域的第二聚焦权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值的过程中，还包括：

针对各个位置，获取所述聚焦透镜在当前位置时，所述监控设备拍摄当前场景对应的当前TOF物距统计信息；

将所述当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断所述当前拍摄场景是否为运动场景；其中，所述上一TOF物距统计信息为所述聚焦透镜在上一位置时，所述监控设备拍摄上一场景对应的TOF物距统计信息；

当确定当前拍摄场景为运动场景时，对所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

将所述当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断所述当前拍摄场景是否为运动场景，包括：

将所述当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，确定TOF物距变化差值大于第一预设TOF物距变化差值的目标像素点数量；

计算所述目标像素点数量与所述当前TOF物距统计信息对应的总像素点数量的比值；

当所述比值大于第一预设比值且小于第二预设比值时，确定所述当前拍摄场景为普通运动场景；当所述比值大于所述第二预设比值时，确定所述当前拍摄场景为跟踪场景。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述当前TOF物距统计信息与上一TOF物距统计信息进行比较，根据物距统计信息的变化差值判断所述当前拍摄场景是否为运动场景，包括：

基于所述当前TOF物距统计信息确定对应的当前主体物距，并基于所述上一TOF物距统计信息确定对应的上一主体物距；当所述当前主体物距与上一主体物距的差值大于第二预设TOF物距差值时，确定所述当前拍摄场景为普通运动场景；或者，

基于所述当前TOF物距统计信息确定对应的当前主体物距所占的第一像素点数量，并基于所述上一TOF物距统计信息确定对应的上一主体物距所占的第二像素点数量；当所述第一像素点数量与所述第二像素点数量的差值大于预设像素点差值时，确定所述当前拍摄场景为普通运动场景。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，当确定当前拍摄场景为运动场景时，对所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整，包括：

当确定当前拍摄场景为普通运动场景时，将所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像中的第一目标区域的聚焦权重置零；将所述当前图像中的第二目标区域的聚焦权重保持不变，或者，基于所述当前图像的第二目标区域对应的当前TOF物距统计信息，更新所述第二目标区域的聚焦权重；

其中，所述第一目标区域为所述当前图像中的运动目标区域，所述第二目标区域为所述当前图像中的非运动目标区域。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当确定当前拍摄场景为运动场景时，对所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像的聚焦权重进行调整，包括：

当确定当前拍摄场景为跟踪场景时，将所述监控设备的聚焦透镜在所述当前位置，拍摄当前场景的当前图像中的第二目标区域的聚焦权重置零；将所述当前图像中的第一目标区域的聚焦权重保持不变，或者，基于所述当前图像的第一目标区域对应的当前TOF物距统计信息，更新所述第一目标区域的聚焦权重；

其中，所述第一目标区域为所述当前图像中的运动目标区域，所述第二目标区域为所述当前图像中的非运动目标区域。

9.一种自动聚焦装置，其特征在于，包括：

物距统计信息获取模块，用于获取监控设备拍摄当前场景的TOF物距统计信息；

聚焦权重确定模块，用于基于所述TOF物距统计信息，确定所述监控设备拍摄当前场景的图像的聚焦权重；其中，所述聚焦权重为所述监控设备拍摄当前场景的图像的各个区域的清晰度评价值的权重；

合焦位置确定模块，用于基于所述聚焦权重确定所述监控设备的聚焦透镜在各个位置，拍摄当前场景的图像的清晰度评价值，并基于各个清晰度评价值，从所述各个位置中确定所述聚焦透镜的合焦位置；

自动聚焦模块，用于将所述聚焦透镜自动聚焦至所述合焦位置。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现如权利要求1-8中任一所述的自动聚焦方法。

11.一种监控设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要1-8中任一所述的自动聚焦方法。

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