進(jìn)入二十一世紀(jì)以來,社會公共安全事件頻發(fā),給各國民眾的生命財產(chǎn)安全造成了極大的威脅,引起了各國民眾和政府的高度關(guān)注。城市安全作為人們生活中息息相關(guān)的問題受到越來越多的重視。而隨著圖像采集技術(shù)與大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的飛速發(fā)展,視頻監(jiān)控已成為各國政府提髙公共安全管理水平的重要途徑,大型攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)越來越多地被部署心在公共場所。在這個背景下,行人重識別問題作為智能視頻分析中的一個重要研究方向在自動視頻監(jiān)控中受到了越來越多的關(guān)注。行人重識別是一個在多相機(jī)視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)下,將同一個行人從不同的監(jiān)控攝像機(jī)下識別出來的問題。盡管目前大量的研究聚焦于行人重識別問題,該問題依舊面臨非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。本文在總結(jié)分析現(xiàn)有行人重識別方法的基礎(chǔ)上,以提高行人重識別算法準(zhǔn)確率和提高攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)行人重識別算法效率為目標(biāo),提出了一種簡單場景下的多攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)行人重識別算法框架。在框架中提出一種時空信息的定義方式,使用了一種融合視覺信息和時空信息算法,以及一種網(wǎng)絡(luò)一致性策略,并有機(jī)結(jié)合到一起。充分利用網(wǎng)絡(luò)的各個特性提供的信息。當(dāng)視覺信息給出的重識別結(jié)果出現(xiàn)誤判或矛盾時,網(wǎng)絡(luò)信息可以輔助排查這些錯誤。框架中的兩種方法單獨使用在提高行人重識別算法性能上已經(jīng)都有不錯的表現(xiàn),有機(jī)結(jié)合之后的性能提升更加明顯。同時,框架中網(wǎng)絡(luò)一致性策略的部分會規(guī)約到整數(shù)規(guī)劃問題。在本框架中,整數(shù)規(guī)劃是將視覺信息,時空信息和網(wǎng)絡(luò)一致性信息整合到一個框架中的粘合劑。為高效發(fā)揮框架的優(yōu)點,本文對網(wǎng)絡(luò)一致性策略的整數(shù)規(guī)劃問題的解決方案做了詳細(xì)探討,并給出解決方案。此外考慮到實際監(jiān)控場景的多樣性,針對攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜,行人分布不規(guī)律的復(fù)雜場景,提出一種在計算行人間相似性分?jǐn)?shù)時直接加入攝像機(jī)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息方法,提高攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)行人重識別的可靠性。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：D63;TP391.41;TN948.41
【部分圖文】：

圖 1–1 智能視頻分析示意圖Fig 1–1 Diagram of intelligence Vedio Analysis何在攝像機(jī) 2 在不同時間拍下的海量視頻中搜索行人 1。人 1 還在哪里出現(xiàn)過。

圖 1–2 行人重識別問題示意圖Fig 1–2 Diagrtam of Person ReID, 行人重識別技術(shù)的應(yīng)用主要涉及以下兩個領(lǐng)域：于攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)的行人監(jiān)控。在攝像機(jī)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中, 行人重識別是判別攝像機(jī)的行人圖像一致性的過程。它可幫助我們確定由多攝像機(jī)拍否屬于同一個行人, 即為同一行人的不同實例分配相同的標(biāo)識。尤其目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域, 行人重識別技術(shù)能夠解決存在非重疊攝像機(jī)視域的目— 2 —

圖 2–1 實際視頻監(jiān)控場景Fig 2–1 Real Surveillance Scenes變，如服裝變化等。因此在一個功能性場所例如機(jī)場，小區(qū)等，這樣別下，不僅做好傳統(tǒng)的攝像機(jī)對的行人重識別工作，同時找到辦法讓數(shù)據(jù)可以供整體行人重識別來使用就是一個很有意義并且很有挑戰(zhàn)到圖 2-1 中，幾棟樓房之間的道路上部署了 4 臺攝像機(jī)，實際對這幾如果發(fā)現(xiàn)一個感興趣的行人，不妨假設(shè)感興趣的是攝像機(jī) 1 下的橘肯定關(guān)心它在所有其它攝像機(jī) 2,3,4 中的出現(xiàn)情況，而不僅僅是某一重識別任務(wù)就涉及多個攝像機(jī)，并且顯而易見這幾個攝像機(jī)之間的數(shù)的，如何將這些相關(guān)性挖掘出來并很好地融合到行人重識別的框架中做好這項工作并不容易，除了光照變化，姿態(tài)變化，復(fù)雜背景，視角
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本文編號：2880576