復(fù)雜場(chǎng)景下多攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)連續(xù)跟蹤研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著全球?qū)Π踩O(jiān)控需求的日益增加，多攝像機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)日益引起人們的重視。利用各種視頻分析算法，多攝像機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)能夠擴(kuò)大監(jiān)控視野范圍、解決目標(biāo)遮擋、分析異常行為，因此有著廣闊的應(yīng)用前景。但隨之也帶來(lái)一些難點(diǎn)，比如目標(biāo)在多攝像機(jī)當(dāng)中的檢測(cè)、跟蹤、交接等技術(shù)必須加以解決。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴分析研究了單攝像機(jī)下的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題，這是多攝像機(jī)研究的前提和基礎(chǔ)。目標(biāo)檢測(cè)采用了基于混合高斯模型的背景差分法以適應(yīng)背景變換的

2、場(chǎng)景。采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法實(shí)時(shí)性較好，準(zhǔn)確度較高。⑵深入研究了多攝像機(jī)目標(biāo)交接的一些關(guān)鍵算法和技術(shù)。由于存在過(guò)多的人工操作，基于單應(yīng)矩陣視野分界線生成算法或基于同步視頻序列得到的視野分界線誤差很大。在實(shí)際交接時(shí)，如果目標(biāo)太過(guò)靠近就會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤匹配，為了克服這個(gè)問(wèn)題提出了基于SIFT算法和投影不變量的視野分界線生成算法。詳細(xì)介紹了視野分界線生成的各個(gè)步驟及相關(guān)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并驗(yàn)證了該算法的準(zhǔn)確性和可靠性。⑶實(shí)現(xiàn)了基