隨著平安城市和智慧城市的建設與發(fā)展,攝像監(jiān)控星羅密布,于是,多攝像頭環(huán)境下的目標連續(xù)跟蹤、運動狀態(tài)分析等研究日益引起高度重視,已成為視頻分析的熱點研究內容。本論文針對多攝像頭智能監(jiān)控系統(tǒng)中遇到的相關問題,在對現(xiàn)有的研究進行學習與分析后,對多攝像頭環(huán)境下的目標跟蹤、目標交接以及攝像頭協(xié)同控制技術進行了深入研究。具體內容包括:1.對目前單攝像頭下對目標的檢測與跟蹤所設計到的關鍵技術進行分析闡述,并有針對性的對部分算法進行說明。2.針對多攝像頭環(huán)境中的目標交接技術,分別研究了有視域重疊和無視域重疊兩種情況下的交接算法。在有視域重疊情況下,利用尺度不變特征描述和單應性矩陣,驗證了自動生成視野分界線對目標交接的可行性;對無重疊視域情況,采用D-S(Dempster-Shafer)數(shù)據(jù)融合框架,將尺度不變特征、顏色特征特征以及UV色度特征三種特征進行融合,完成目標交接。3.針對多攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控范圍廣、存在盲區(qū)等問題,研究構建了攝像頭之間拓撲關系模型。該模型將攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)與地理信息系統(tǒng)(GIS)相結合,構建了一個攝像頭網(wǎng)絡拓撲結構,并通過攝像頭之間時間轉移概率,縮小對目標的監(jiān)控檢測范圍;構建攝像頭監(jiān)控區(qū)域內與監(jiān)控目標相似的目標的費用流網(wǎng)絡,通過最小費用最大流方法求解概率最大、相似度最高的一條目標移動路徑。
【學位單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U495;TP391.41
【部分圖文】：

圖 1-1 智能監(jiān)控系統(tǒng)結構圖.2 國內外研究現(xiàn)狀.2.1 目標檢測與目標跟蹤目標檢測與目標跟蹤，兩者可謂相輔相成，如今很多算法已經(jīng)將運動目標的檢測蹤結合起來。目標檢測算法包括：基于背景建模的，將前景和背景區(qū)分開，借此對目標進行檢背景差分法[1]、混合高斯背景建模[2,3]，利用物體在相鄰兩幀圖像間運動所產(chǎn)生的瞬度所提出的基于光流分割[4]，利用物體本身不變的一些固定特征所提出的基于特征類[5]的目標檢測。目標跟蹤方法包括:均值漂移（Mean-shift）算法[6]；粒子濾波（Partiilter）算法[7]等等。另外，在對目標進行檢測與跟蹤時，眾多專家學者將目標簡略成特征，如顏色、、紋理等。一個目標某種特征的提取，可以在多種復雜環(huán)境下對目標進行良好的跟蹤

圖 2-1 混合高斯法背景模型效果2.2 運動目標檢測相關算法目標檢測，即在前景和背景區(qū)分的前提下，盡可能將控制目標檢測的區(qū)域在目標運動的區(qū)域上。因此，相對于背景建模這種著眼于整體環(huán)境的技術，目標檢測技術更為側重的是目標的運動區(qū)域。在前景和背景分離的前提下，進一步對圖像中的信息進行提取。一個實用的目標檢測算法應該在光照變化、天氣變化、攝像頭抖動、環(huán)境干擾等情況下具備良好的魯棒性。本節(jié)將重點介紹三種運動目標檢測方法：背景差分法，幀間差分法，光流法。2.2.1 背景差分法在眾多實驗研究中，面對靜態(tài)場景，最常用的目標檢測算法即為背景差分法。其中心思想是在獲取了圖像的背景模型的前提下，將當前幀與背景模型進行差值計算，在像素發(fā)生變化的區(qū)域，如果像素差值大于既定閾值，則該像素是運動的，反之視為背景。

第二章 運動目標檢測與跟蹤相關算法122i xi i xi yi i xi tix i i iyi xi yi i yi i yi tii i iVI I I I IVI I I I I （2以上方法，我們能求得光流( ),x yV V 。
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本文編號：2884820