【摘要】：在視頻監(jiān)控中對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位追蹤時(shí),容易出現(xiàn)遮擋情況。當(dāng)前定位追蹤方法需預(yù)先檢測(cè)出遮擋狀況,再對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行校正,計(jì)算量大,且追蹤結(jié)果不可靠。為此,提出一種新的視頻監(jiān)控中多視角目標(biāo)智能定位追蹤方法,針對(duì)每個(gè)攝像頭采集到的圖像,對(duì)其進(jìn)行二值化處理,通過稀疏表示方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。構(gòu)建了視頻監(jiān)控中多視角目標(biāo)跟蹤的概率框架,針對(duì)每個(gè)智能攝像機(jī),建立視頻監(jiān)控中多視角目標(biāo)追蹤模型。通過不同視角中的視頻數(shù)據(jù)求出本地似然函數(shù)。為了避免維度災(zāi)難問題,對(duì)聯(lián)合后驗(yàn)概率進(jìn)行分解獲取邊緣概率乘積的形式,通過邊緣概率求出被追蹤目標(biāo)在攝像機(jī)視角下的位置。依據(jù)消息傳遞機(jī)制實(shí)現(xiàn)信息融合,達(dá)到目標(biāo)追蹤的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法有很高的定位和追蹤精度。
[Abstract]:When the target is located and tracked in video surveillance, it is easy to appear occlusion. The current location tracking method needs to detect the occlusion state in advance and then correct the target position. The calculation is large and the tracking results are unreliable. For this reason, a new intelligent location and tracking method for multi-view target in video surveillance is proposed. The image collected by each camera is binarized, and the target is located by sparse representation. The probability framework of multi-view target tracking in video surveillance is constructed, and a multi-view target tracking model is established for each intelligent camera. The local likelihood function is obtained from the video data from different perspectives. In order to avoid the problem of dimensionality disaster, the joint posterior probability is decomposed to obtain the product of edge probability, and the position of the target under camera view is obtained by edge probability. The information fusion is realized according to the message passing mechanism, and the goal of target tracking is achieved. The experimental results show that the proposed method has high accuracy of location and tracking.
【作者單位】： 商丘工學(xué)院信息與電子工程學(xué)院;
【基金】：河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(12B520047)資助
【分類號(hào)】：TN948.6;TP391.41

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