【摘要】：隨著社會(huì)的進(jìn)步,在重要場(chǎng)合對(duì)多攝像機(jī)的需求越來(lái)越大。單攝像機(jī)的目標(biāo)跟蹤方法已經(jīng)日臻完善,但是由于其監(jiān)控范圍小,較難的應(yīng)用于大范圍的目標(biāo)跟蹤中。用攝像機(jī)覆蓋所有的監(jiān)控區(qū)域容易造成攝像機(jī)的浪費(fèi),所以只需要覆蓋重要場(chǎng)合,這就造成了攝像機(jī)之間存在一定盲區(qū),盲區(qū)的存在將攝像機(jī)之間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在時(shí)間和空間上分離,目標(biāo)在攝像機(jī)之間的成像特征不同導(dǎo)致匹配非常困難。本文主要工作以及創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)針對(duì)傳統(tǒng)的VIBE算法提取的目標(biāo)前景無(wú)法解決目標(biāo)粘連和陰影問(wèn)題,本文提出了使用VIBE與HOG+SVM特征分類相結(jié)合的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。利用VIBE算法檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,將檢測(cè)出的前景送入HOG特征的SVM分類器,分割得到正確目標(biāo),實(shí)驗(yàn)證明該算法具有較好的魯棒性。(2)在多攝像機(jī)目標(biāo)匹配中,針對(duì)不同環(huán)境下的每個(gè)特征在攝像機(jī)目標(biāo)匹配中的作用不一樣,選擇不同特征決定匹配效果的好壞,本文選用基于顏色補(bǔ)償?shù)念伾狈綀D匹配；基于LMNN的H分量匹配,基于擴(kuò)散距離改進(jìn)的SURF特征匹配。顏色直方圖可以消除攝像機(jī)之間的光照差異；基于LMNN的H分量特征能夠加大不同目標(biāo)的距離,使相同目標(biāo)距離變小,便于匹配度的區(qū)分；基于擴(kuò)散距離改進(jìn)的SURF算法利用擴(kuò)散距離的特性,消除了目標(biāo)的誤匹配,提高了匹配效率。(3)將攝像機(jī)之間的不可見(jiàn)區(qū)域訓(xùn)練一個(gè)拓?fù)潢P(guān)系,將拓?fù)潢P(guān)系作為一個(gè)匹配特征,作為攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)的選擇,超過(guò)閾值的目標(biāo)不進(jìn)行匹配,在閾值之內(nèi)的特征才用于攝像機(jī)之間的匹配。(4)將所有的特征進(jìn)行D-S多特征融合,消除誤匹配,獲得不同情況下的最好匹配精度。
[Abstract]:With the development of society, the demand for multi-cameras is increasing on important occasions. The target tracking method of single camera has been improved day by day, but it is difficult to be used in a wide range of target tracking because of its small monitoring range. The use of cameras to cover all the monitoring areas is likely to lead to waste of cameras, so only important occasions need to be covered, which results in a certain blind area between cameras. The existence of blind area separates the moving targets between cameras in time and space. The difference of imaging characteristics between cameras leads to the difficulty of matching. The main work and innovations of this paper are as follows: (1) aiming at the problem that the target foreground extracted by the traditional VIBE algorithm can not solve the problem of target adhesion and shadow, a multi-moving target detection algorithm combining VIBE and HOG SVM feature classification is proposed in this paper. The VIBE algorithm is used to detect the moving target region, and the detected foreground is sent into the SVM classifier of the HOG feature to segment the correct target. The experiments show that the algorithm is robust. (2) in the multi-camera target matching, the proposed algorithm is robust. In view of the different function of each feature in the camera target matching under different environment, the color histogram matching based on color compensation is chosen to select different features to determine the matching effect. H component matching based on LMNN and SURF feature matching based on diffusion distance. The color histogram can eliminate the illumination difference between cameras, the H component feature based on LMNN can increase the distance of different targets, make the distance of the same object smaller, and facilitate the discrimination of matching degree. The improved SURF algorithm based on the diffusion distance eliminates the mismatch of the target and improves the matching efficiency. (3) the invisible region between the cameras is trained with a topological relation. The topological relation is regarded as a matching feature and the target is selected by the camera. The target above the threshold is not matched. The features within the threshold are used to match the cameras. (4) all the features are fused with D-S multi-features to eliminate the mismatch and obtain the best matching accuracy in different cases.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN948.41

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本文編號(hào)：2363005