本文關(guān)鍵詞：多攝像頭協(xié)力環(huán)境下視頻目標(biāo)定位算法的研究　出處：《太原理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著各類監(jiān)控器材的價(jià)格下降以及相關(guān)技術(shù)的成熟,視頻監(jiān)控系統(tǒng)正在由城市逐步走向城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村,應(yīng)用方向也從一開始的安全監(jiān)控?cái)U(kuò)展到了生產(chǎn)生活的方方面面:從養(yǎng)殖場(chǎng)中對(duì)豬只行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)豬只產(chǎn)仔等特殊情況,到智能溫室中采用的病蟲害防治監(jiān)控系統(tǒng),再到智能家居系統(tǒng)中的人機(jī)交互,這些都是視頻監(jiān)控系統(tǒng)大顯身手的地方。但現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)多采用單攝像頭“各自為戰(zhàn)”的方式來進(jìn)行目標(biāo)跟蹤定位,單個(gè)攝像頭監(jiān)控范圍有限,安裝位置不當(dāng)?shù)脑捜菀琢粝卤O(jiān)控死角,也容易因干擾、遮擋而丟失目標(biāo)。這種簡(jiǎn)單的把多個(gè)攝像頭組合到一起的系統(tǒng)越來越難滿足人們對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需要,由此,對(duì)能夠使多攝像頭協(xié)力工作的算法進(jìn)行研究就顯得相當(dāng)有必要,這也正是本文研究的一大意義所在。多攝像頭協(xié)力算法的基礎(chǔ)是單攝像頭監(jiān)控算法,單攝像頭監(jiān)控算法的效果好壞對(duì)最終結(jié)果有直接影響。通過對(duì)現(xiàn)有單、多攝像頭運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位算法進(jìn)行橫向研究比較,本文在提出一種多算法融合的單攝像頭監(jiān)控算法的同時(shí)對(duì)現(xiàn)有多攝像頭環(huán)境下的視頻目標(biāo)定位算法進(jìn)行了研究改進(jìn),其主要工作及創(chuàng)新如下所示:(1)在單攝像頭階段,提出了一種基于場(chǎng)景分類的多算法融合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位算法,比較并改進(jìn)了常用的色調(diào)、飽和度、亮度以及顏色距離算子,同時(shí)針對(duì)復(fù)雜背景下前景的破損問題,除了采用改進(jìn)算子以及多算子融合的方法外,通過比對(duì)在整體/局部閾值下前景的不同表現(xiàn),提出了基于質(zhì)心位置的破損目標(biāo)聚攏法和網(wǎng)格化局部背景提取法,最后在算子改進(jìn)和融合方法基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)Surendra法和改進(jìn)碼本法,并在仿真實(shí)驗(yàn)中證明了它們的價(jià)值;(2)提出了用于提取運(yùn)動(dòng)物體縱向主骨架的分割橫截線法,并用該算法成功實(shí)現(xiàn)了特定姿勢(shì)的行人識(shí)別,在此基礎(chǔ)上提出了以人體近似地面接觸點(diǎn)和縱向骨架最高點(diǎn)作為單應(yīng)性矩陣匹配點(diǎn)的方法,并通過基于色調(diào)非等分量化的主顏色特征實(shí)現(xiàn)了多攝像頭交疊區(qū)域的人體匹配,兩者配合能實(shí)現(xiàn)單應(yīng)性矩陣的自適應(yīng)生成;(3)通過檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體行動(dòng)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了基于SIFT特征的單應(yīng)性矩陣的自適應(yīng)生成,并與人體近似地面接觸點(diǎn)法和縱向骨架最高點(diǎn)法做了對(duì)比,證明了三者各自的價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TN948.6

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