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

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【摘要】：隨著各類監(jiān)控器材的價格下降以及相關技術的成熟,視頻監(jiān)控系統(tǒng)正在由城市逐步走向城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村,應用方向也從一開始的安全監(jiān)控擴展到了生產生活的方方面面:從養(yǎng)殖場中對豬只行為進行實時監(jiān)控,以便及時發(fā)現(xiàn)豬只產仔等特殊情況,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)”的方式來進行目標跟蹤定位,單個攝像頭監(jiān)控范圍有限,安裝位置不當?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。這種簡單的把多個攝像頭組合到一起的系統(tǒng)越來越難滿足人們對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需要,由此,對能夠使多攝像頭協(xié)力工作的算法進行研究就顯得相當有必要,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最終結果有直接影響。通過對現(xiàn)有單、多攝像頭運動目標定位算法進行橫向研究比較,本文在提出一種多算法融合的單攝像頭監(jiān)控算法的同時對現(xiàn)有多攝像頭環(huán)境下的視頻目標定位算法進行了研究改進,其主要工作及創(chuàng)新如下所示:(1)在單攝像頭階段,提出了一種基于場景分類的多算法融合運動目標定位算法,比較并改進了常用的色調、飽和度、亮度以及顏色距離算子,同時針對復雜背景下前景的破損問題,除了采用改進算子以及多算子融合的方法外,通過比對在整體/局部閾值下前景的不同表現(xiàn),提出了基于質心位置的破損目標聚攏法和網格化局部背景提取法,最后在算子改進和融合方法基礎上,提出了改進Surendra法和改進碼本法,并在仿真實驗中證明了它們的價值;(2)提出了用于提取運動物體縱向主骨架的分割橫截線法,并用該算法成功實現(xiàn)了特定姿勢的行人識別,在此基礎上提出了以人體近似地面接觸點和縱向骨架最高點作為單應性矩陣匹配點的方法,并通過基于色調非等分量化的主顏色特征實現(xiàn)了多攝像頭交疊區(qū)域的人體匹配,兩者配合能實現(xiàn)單應性矩陣的自適應生成;(3)通過檢測運動物體行動區(qū)域實現(xiàn)了基于SIFT特征的單應性矩陣的自適應生成,并與人體近似地面接觸點法和縱向骨架最高點法做了對比,證明了三者各自的價值。
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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