多攝像機(jī)下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺中最活躍的研究之一，目的是從監(jiān)控?cái)z像機(jī)拍攝的海量視頻里高效提取有用信息來(lái)自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別感興趣的目標(biāo)，理解和分析他們的行為。本文針對(duì)多攝像機(jī)視頻跟蹤系統(tǒng)中遇到的相關(guān)問題，以多攝像機(jī)監(jiān)控場(chǎng)景為背景，重點(diǎn)研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤算法、有重疊視野與無(wú)重疊視野攝像機(jī)之間的目標(biāo)關(guān)聯(lián)（即一致性判定）等，并在前人基礎(chǔ)上提出改進(jìn)方案。本文的主要內(nèi)容為：
　　1、研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。結(jié)合三幀差分法與時(shí)間平均法構(gòu)建背景

2、圖像，然后利用背景差分法檢測(cè)目標(biāo)。該算法既利用了幀間差分法對(duì)光照適應(yīng)能力強(qiáng)、實(shí)時(shí)性較好的優(yōu)點(diǎn)，又結(jié)合了背景差分法能夠檢測(cè)出目標(biāo)完整輪廓的優(yōu)點(diǎn)，最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此算法能夠較好的檢測(cè)出目標(biāo)。
　　2、提出一種改進(jìn)的Camshift算法。針對(duì)Camshift跟蹤算法在目標(biāo)與背景顏色相近時(shí)跟蹤效果不好的問題，利用核函數(shù)對(duì)搜索窗口中屬于目標(biāo)的像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的概率值進(jìn)行加權(quán)，得到加權(quán)的反向投影圖，減少了背景顏色的影響。同時(shí)融合色調(diào)（Hue）、飽

3、和度（Saturation）和邊緣方向直方圖（Histogram of Oriented Edge）等目標(biāo)特征構(gòu)建更為魯棒的目標(biāo)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法抗干擾能力更強(qiáng)，魯棒性更好，跟蹤精度更高，基本滿足實(shí)時(shí)性。
　　3、研究了有重疊視野攝像機(jī)間的目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法。對(duì)于有重疊視野區(qū)域的多攝像機(jī)，利用4對(duì)空間共面但不共線的匹配點(diǎn)求得單應(yīng)性矩陣，然后根據(jù)單應(yīng)性矩陣恢復(fù)攝像機(jī)之間的視野分界線，通過視野分界線劃分視野重疊區(qū)域。當(dāng)攝像機(jī)的重

4、疊區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，將目標(biāo)坐標(biāo)統(tǒng)一映射到同一個(gè)攝像機(jī)下，計(jì)算目標(biāo)之間的歐式距離，如果目標(biāo)的歐式距離大于既定閾值，則不是同一目標(biāo)，如果只有一個(gè)目標(biāo)的歐式距離小于既定閾值，則是同一目標(biāo)。如果多個(gè)目標(biāo)的歐式距離小于閾值，再通過顏色直方圖匹配，相似度最高的目標(biāo)即是相同目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)證明本文提出算法比基于視野分界線的關(guān)聯(lián)方法更簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確。
　　4、對(duì)于無(wú)重疊視野區(qū)域的多攝像機(jī)，根據(jù)D-S證據(jù)理論將目標(biāo)的多個(gè)特征進(jìn)行融合，將色調(diào)，邊緣方向直方圖