發(fā)布時間：2017-12-24 02:12

  本文關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的移動目標(biāo)空間定位和跟蹤技術(shù)研究　出處：《南京郵電大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 目標(biāo)定位 GPS 誤差補償 亞像素邊緣檢測 卡爾曼濾波 軌跡融合

【摘要】：隨著監(jiān)控場景的不斷復(fù)雜化,傳統(tǒng)的基于二維圖像的視頻監(jiān)控分析已經(jīng)無法滿足人們的需求,需要從場景中獲得更多的信息加入到分析的因素中。而在如今的監(jiān)控中,深度信息變得尤為重要,因此從二維圖像中根據(jù)攝像機(jī)模型獲得移動目標(biāo)對應(yīng)的三維空間點坐標(biāo)的定位技術(shù)成了智能監(jiān)控技術(shù)中的熱點問題。本文研究基于GPS輔助的目標(biāo)空間定位和移動目標(biāo)運動軌跡預(yù)測和融合技術(shù),主要研究工作和成果如下:1、基于GPS輔助的移動目標(biāo)空間定位技術(shù)研究。提出了一種基于參考點GPS輔助的攝像機(jī)映射模型,使用平差理論提高了模型參數(shù)的精度;針對鏡頭畸變而引起的徑向誤差,提出使用同心環(huán)的原理對移動目標(biāo)進(jìn)行求解,以及使用誤差補償曲線的方式對使用同心環(huán)引入的誤差進(jìn)行消除,達(dá)到在實時的情況下對移動目標(biāo)準(zhǔn)確的空間定位。2、基于亞像素和數(shù)據(jù)置信度的定位技術(shù)優(yōu)化。首先根據(jù)Vibe算法得到的像素級的移動目標(biāo)邊緣坐標(biāo),利用包括Zernike矩,主軸分析和高斯擬合的多種亞像素方法對其邊緣坐標(biāo)進(jìn)行處理,得到更為精確的亞像素坐標(biāo),以此獲取精度更高的移動目標(biāo)空間坐標(biāo)。另一方面從定位數(shù)據(jù)的可靠性出發(fā),對攝像機(jī)做以可靠程度為標(biāo)準(zhǔn)的置信度處理,置信度作為加權(quán)因子,以此得到更為可靠的移動目標(biāo)GPS坐標(biāo)。3、移動目標(biāo)運動軌跡預(yù)測和融合。基于本文提出的映射模型,對多攝像機(jī)場景中移動目標(biāo)的運動方式進(jìn)行分析。在多個運動目標(biāo)交叉運動時根據(jù)之前狀態(tài)的運動軌跡區(qū)分多個運動目標(biāo);在運動目標(biāo)被障礙物遮擋時根據(jù)卡爾曼濾波或者慣性定理做出運動狀態(tài)的預(yù)測,并且對因障礙物遮擋而形成的運動軌跡中斷,采用最長鏈方法進(jìn)行運動軌跡融合,得到較為完整且可靠的運動軌跡。本文通過實驗證明,基于GPS輔助誤差補償?shù)囊苿幽繕?biāo)定位可以在線性時間內(nèi)得到較高精確度的移動目標(biāo)的GPS坐標(biāo),且基于亞像素和數(shù)據(jù)置信度的優(yōu)化算法也進(jìn)一步對定位精度做了提升,根據(jù)定位結(jié)果擬合出的運動軌跡融合預(yù)測曲線和融合曲線都符合真實運動狀態(tài)。這些都說明了本文的算法在實時的監(jiān)控系統(tǒng)下有著良好的效果。最后對本文做出了內(nèi)容的總結(jié),同時也分析了本文中仍然存在的不足之處以及后續(xù)研究中可以深入研究的部分。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6

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