本文關(guān)鍵詞：數(shù)字地球科學平臺中實時視頻運動目標的智能模擬與分析

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【摘要】：“下一代數(shù)字地球”概念的提出,要求數(shù)字地球系統(tǒng)不僅僅關(guān)注與之密切相關(guān)的遙感、GIS數(shù)據(jù),還應該獲取、解析更多實時的、動態(tài)的數(shù)據(jù),例如物聯(lián)網(wǎng)、傳感器數(shù)據(jù)等,并在這些數(shù)據(jù)的挖掘與可視化基礎上進行相應的分析。實時視頻是與空間位置密切相關(guān)的、實時性強且內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)之一,是傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的重要組成部分,將其與數(shù)字地球相融合,既能夠充分發(fā)揮數(shù)字地球空間定位與三維可視化的優(yōu)勢,將視頻數(shù)據(jù)整合成為相互關(guān)聯(lián)的、全景的動態(tài)場景,又能將視頻處理算法、視頻分析與理解結(jié)果進行廣泛地擴展和應用,在交通、安防、社會安全、城市規(guī)劃、導航定位等方面具有廣闊的發(fā)展前景和應用價值。本研究以數(shù)字地球科學平臺為依托,以實時監(jiān)控視頻為數(shù)據(jù)源,在視頻目標跟蹤和信息提取的基礎上進行運動三維定位與可視化,同時結(jié)合三維路徑分析方法,實現(xiàn)視頻運動目標在三維場景中的智能運動感知、運動目標自動化跟蹤與三維可視化、三維路徑預測與最優(yōu)路徑規(guī)劃,有效地將計算機視覺相關(guān)技術(shù)與數(shù)字地球相融合,推動數(shù)字地球理論與系統(tǒng)在實時性、真實性方面的發(fā)展,并力求在三維智能視頻監(jiān)控、突發(fā)事件應急響應等方面提供輔助決策支持和技術(shù)支撐。主要研究成果如下:1.研發(fā)了實時精確的視頻運動目標跟蹤方法。針對實時視頻運動目標三維可視化、運動模擬與分析的需求,本研究對簡單高效的混合高斯模型背景差分方法進行改進,提出了多閾值的高斯混合模型背景差分方法、基于HOG特征和SVM分類的前景優(yōu)化方法,獲取了較為精確的運動目標前景和像素坐標。算法測試表明,該算法處理每幀圖像僅需58ms左右,能夠為運動目標三維可視化、智能模擬與路徑分析提供實時的、準確的基礎數(shù)據(jù)。2.提出了一種新的基于精細三維場景與虛擬投影的運動目標三維可視化方法。結(jié)合運動目標跟蹤結(jié)果、精細的三維場景、虛擬投影機和三維場景透視投影關(guān)系,提出了基于復雜、精細三維場景與虛擬投影的運動目標三維可視化方法,包括運動目標三維建模、運動目標三維模型精確定位、運動目標紋理映射與三維軌跡可視化,實現(xiàn)了運動目標與三維場景的融合。該方法可以使包含14.4萬三角面的三維場景的渲染幀率保持在50fps左右,能夠保證運動目標在復雜、精細三維虛擬場景中的流暢可視化。3.探究和發(fā)展了三維路徑分析方法,并提出了一種新的基于四元數(shù)分段建模的三維路徑模型自動生成算法。討論了面向室內(nèi)/外的三維路徑建模方法,建立了抽象化的、具有拓撲結(jié)構(gòu)的“節(jié)點-弧段”三維網(wǎng)絡模型;闡述了Dijkstra、A*、雙向Dijkstra、雙向A*等路徑分析方法,提出了基于高度啟發(fā)的A*三維路徑分析算法。算法測試結(jié)果表明,上述五種方法都能夠快速、準確地找到最優(yōu)路徑,在包含500條路徑的室內(nèi)三維路網(wǎng)中搜索到最優(yōu)路徑所需時間不足2ms。提出了一種基于四元數(shù)分段建模的三維路徑模型自動生成算法,實現(xiàn)了室內(nèi)/外三維路徑模型的快速、自動生成與高辨析度的三維可視化。4.提出了一整套三維環(huán)境中多攝像機協(xié)同的運動目標模擬與路徑分析方法。面向三維室內(nèi)場景的運動目標三維跟蹤和室內(nèi)應急疏散等應用,提出了多攝像機場景的運動目標感知與三維可視化方法,實現(xiàn)了多攝像機協(xié)同的運動目標感知、識別與三維可視化,并能夠使包含29.5萬三角面的三維場景的渲染幀率保持在35.7fps左右;提出了特定運動目標的多路徑預測與連續(xù)跟蹤方法,對運動目標的運動方向、運動路徑進行預測和分級分顏色可視化,實現(xiàn)了多攝像機的智能調(diào)度與運動目標的連續(xù)跟蹤;提出一種用于應急疏散的運動目標三維路徑規(guī)劃方法,實時地檢測、跟蹤室內(nèi)的運動目標,快速、準確地搜索到最優(yōu)的三維疏散路徑。
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;P208

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本文編號：1281648