本文關(guān)鍵詞：面向行人檢測(cè)的異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)標(biāo)定

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【摘要】：異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)定是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確行人檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別以及行為分析的關(guān)鍵和前提,對(duì)公共安全和智能安防具有重要意義。本文提出了一種面向行人檢測(cè)的異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)標(biāo)定方法。首先,構(gòu)建主動(dòng)旋轉(zhuǎn)變焦(PTZ)傳感節(jié)點(diǎn)變焦成像模型,采用基于SURF特征點(diǎn)匹配的方法實(shí)現(xiàn)內(nèi)參數(shù)自標(biāo)定。其次,構(gòu)建外參數(shù)分布式標(biāo)定模型,將異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò)外參數(shù)標(biāo)定分解為節(jié)點(diǎn)局部標(biāo)定和網(wǎng)絡(luò)全局標(biāo)定,從而避免采用單一中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行集中式處理,提高方法的可擴(kuò)展性;最后,為了提高標(biāo)定精度,采用自適應(yīng)混沌微粒群優(yōu)化算法最小化內(nèi)、外參數(shù)估計(jì)的再投影誤差和軌跡匹配誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法有效降低了網(wǎng)絡(luò)通訊量和標(biāo)定誤差,提高了異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò)行人檢測(cè)精度,具有重要的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】： 清華大學(xué)精密儀器系精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)定 行人檢測(cè) 自適應(yīng)優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61472216) 教育部博士點(diǎn)基金(20120002110067)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著公共安全需求的增長(zhǎng)與視覺監(jiān)控設(shè)備的大規(guī)模應(yīng)用,視覺傳感網(wǎng)絡(luò)(visual sensor networks,VSNs)因具有分布式圖像信息采集能力和智能信息處理能力而得到廣泛重視,成為智能監(jiān)控與安防領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一[1]。異構(gòu)視覺傳感網(wǎng)絡(luò)是指由靜態(tài)CCD傳感節(jié)點(diǎn)和具有旋轉(zhuǎn)變焦(p

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本文編號(hào)：554310