無重疊視域多攝像機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤若干關(guān)鍵問題研究.pdf

1、無重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤是指在攝像機(jī)的成像區(qū)域不重疊的前提下,實現(xiàn)目標(biāo)在整個監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的跟蹤,該方向涉及運(yùn)動目標(biāo)的檢測、運(yùn)動目標(biāo)靜態(tài)場景下跟蹤和目標(biāo)關(guān)聯(lián)等幾個方面。在實際場景中,由于目標(biāo)受到背景的干擾、目標(biāo)在相機(jī)間轉(zhuǎn)移存在光照和角度變化等問題,提高了多相機(jī)目標(biāo)跟蹤的難度。因此無重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)有著實際的應(yīng)用價值但同樣存在極大挑戰(zhàn)。
　　本文在目標(biāo)檢測、跟蹤和目標(biāo)關(guān)聯(lián)等相關(guān)理論方法的基礎(chǔ)上,對監(jiān)控系統(tǒng)的目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟

2、蹤和目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法做了相應(yīng)的研究,并實現(xiàn)了一個無重疊視域目標(biāo)跟蹤演示系統(tǒng)。本文主要工作成果如下:
　　1、靜態(tài)場景運(yùn)動目標(biāo)檢測:針對自然場景光照變化和鬼影等問題,引入基于稀疏表達(dá)殘差的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。采用PCA的前兩個主分量構(gòu)建背景字典,利用字典提取重構(gòu)殘差,采用改進(jìn)的Otsu算法獲取全局閾值圖像提取前景;對前景圖像結(jié)合圖像邊緣信息剔除鬼影區(qū)域;利用保守更新的思想,采用增量PCA方法更新字典。實驗表明,本文算法在目標(biāo)檢測方面具有很

3、好的魯棒性,可以有效抵抗光照的變化帶來的影響。
　　2、靜態(tài)場景多目標(biāo)跟蹤:利用靜態(tài)場景的背景不變特性,我們結(jié)合前景檢測的結(jié)果,通過前景區(qū)域的匹配實現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤。在假設(shè)前景目標(biāo)已經(jīng)提取出來的前提下,采用前向后向誤差的思想對前景與目標(biāo)進(jìn)行雙向最優(yōu)匹配,對于沒有匹配上的目標(biāo)進(jìn)行剔除和增加以實現(xiàn)靜態(tài)場景下多目標(biāo)跟蹤。實驗表明,在靜態(tài)場景下,本文算法可以快速有效的跟蹤上前景運(yùn)動目標(biāo)。
　　3、目標(biāo)關(guān)聯(lián):在假設(shè)相機(jī)間目標(biāo)光線差異不大的

4、情況下,針對目標(biāo)的局部遮擋和角度不同兩個問題,提出了基于稀疏表達(dá)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法。利用分塊直方圖特征,將一個相機(jī)中的目標(biāo)特征集加瑣碎模板構(gòu)建字典,對另一個相機(jī)中的目標(biāo)進(jìn)行重構(gòu),利用重構(gòu)誤差的大小來實現(xiàn)目標(biāo)的匹配。實驗結(jié)果表明,本文方法在光照變化不是非常強(qiáng)烈的情況下,無需先驗知識,可以較準(zhǔn)確的實現(xiàn)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)。
　　4、系統(tǒng)構(gòu)建:將目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤相結(jié)合,構(gòu)建出一個單相機(jī)下目標(biāo)提取系統(tǒng),將提取的前景目標(biāo)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器端,利用