本文關鍵詞：無重疊視域多目標接力跟蹤關鍵問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著國家智慧城市和平安城市戰(zhàn)略的推進,越來越多的攝像機被安裝在學校、商場、車站、醫(yī)院、社區(qū)等重要場所,但目前這些攝像機都只是單獨的發(fā)揮監(jiān)控作用,因此,如何讓這些各自獨立的攝像機組合在一起形成一個監(jiān)控網(wǎng)絡,實現(xiàn)多攝像機之間的目標協(xié)同跟蹤是智能視覺監(jiān)控領域中的一個熱點課題。然而,無重疊視域的視覺監(jiān)控系統(tǒng)往往存在一些監(jiān)控盲區(qū),造成了多攝像機之間目標協(xié)同跟蹤的困難,如何消除攝像機之間的視覺差異和克服監(jiān)控盲區(qū)的時空不確定性對目標跟蹤的影響,成為本文重點關注的兩個問題。為此,本文詳細探討了單攝像機內的目標檢測和跟蹤、攝像機間的目標再識別以及結合攝像機網(wǎng)絡拓撲關系的目標關聯(lián),論文主要研究內容和創(chuàng)新之處如下：(1)面向單攝像機固定場景,提出了一種基于VIBE與HOG特征分類相結合的多運動目標檢測算法和一種基于二次距離匹配的多目標跟蹤算法。為了適應光照的變化,減少遮擋的影響,論文首先基于改進的VIBE算法獲取目標的可能區(qū)域,然后基于HOG特征的SVM分類器對目標進行精確的分割,以實現(xiàn)多目標檢測,再采用前向后向誤差的思想對前景區(qū)域與目標進行雙向最優(yōu)匹配,對于沒有匹配上的目標進行剔除或增加,以實現(xiàn)多目標跟蹤。在大量標準和自拍的視頻集上的測試結果表明,所提多目標檢測算法具有較好的精確性,而多目標跟蹤算法則具有較好的魯棒性。(2)提出了一種基于多特征融合的單樣本目標再識別算法和一種基于Jensen-Shannon (JS)核的多樣本目標再識別算法。針對單樣本情形,論文首先提取行人圖像的顏色直方圖特征和紋理特征,分別構建二分類模型,然后對不同的特征分配不同的核函數(shù)進行,用多核學習算法獲得不同核函數(shù)的最優(yōu)權重,并構建了基于巴氏系數(shù)的AP聚類預處理方法來選擇典型的負樣本,以解決訓練中負樣本遠多于正樣本而造成的樣本失衡問題。對于多樣本情形,論文首先驗證了JS核對于不同的顏色直方圖特征具有較好的適應性；其次經(jīng)過LFDA算法對樣本進行散度分析,尋找投影方向；最后采用JS核函數(shù)把樣本映射到高維空間,使得同類樣本盡可能地緊湊,而異類樣本盡可能地松弛。通過在VIPeR、i_LIDS、ETHZ三個標準數(shù)據(jù)集和大量自拍數(shù)據(jù)集上的測試,驗證了所提算法的有效性。(3)為了減少誤匹配,提出了一種基于貝葉斯模型和離散粒子群優(yōu)化的目標關聯(lián)算法。論文首先對攝像機網(wǎng)絡進行在線拓撲關系估計,然后采用貝葉斯模型對攝像機間的目標匹配結果與拓撲關系進行融合,基于構造的評價函數(shù)來選擇最優(yōu)路徑,并引入離散粒子群優(yōu)化來搜索最優(yōu)路徑集合以減少計算復雜度。在大型視覺監(jiān)控系統(tǒng)中的仿真實驗表明,所提算法具有較好的時效性,并能給出多個目標在一段時間內的最可能的運動軌跡。
【關鍵詞】：無重疊視域 目標跟蹤 目標匹配 拓撲關系 離散粒子群優(yōu)化
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.41
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-10
• ABSTRACT10-17
• 第一章 緒論17-29
• 1.1 課題研究背景和意義17-18
• 1.2 國內外研究綜述18-24
• 1.2.1 運動目標檢測與跟蹤綜述18-22
• 1.2.2 目標再識別綜述22-24
• 1.2.3 攝像機網(wǎng)絡中的目標關聯(lián)綜述24
• 1.3 主要技術難點24-25
• 1.4 本文研究內容與結構安排25-29
• 第二章 單攝像機中基于雙向最優(yōu)匹配的多目標跟蹤29-57
• 2.1 概述29
• 2.2 基于改進的VIBE算法的目標檢測29-37
• 2.2.1 VIBE算法原理31-35
• 2.2.2 算法改進35-37
• 2.3 基于HOG特征的SVM分類分割37-45
• 2.3.1 HOG特征提取37-40
• 2.3.2 SVM分類器優(yōu)化40-44
• 2.3.3 算法描述44-45
• 2.4 多目標檢測的實驗結果與分析45-48
• 2.5 基于雙向最優(yōu)匹配的多目標跟蹤48-52
• 2.5.1 算法原理48-50
• 2.5.2 特征向量的更新策略50-51
• 2.5.3 算法描述51-52
• 2.6 多目標跟蹤的實驗結果與分析52-55
• 2.7 本章小結55-57
• 第三章 攝像機間單樣本的目標再識別研究57-83
• 3.1 概述57-59
• 3.2 特征提取59-64
• 3.2.1 顏色特征59-61
• 3.2.2 紋理特征61-64
• 3.3 多特征融合模型64-69
• 3.3.1 多核支持向量機的優(yōu)化模型64-66
• 3.3.2 多核學習算法描述66-69
• 3.4 實驗結果與分析69-80
• 3.5 本章小結80-83
• 第四章 攝像機間多樣本的目標再識別研究83-99
• 4.1 概述83
• 4.2 核函數(shù)與顏色直方圖特征的適應問題83-86
• 4.3 基于JENSEN-SHANNON核的目標再識別算法86-91
• 4.3.1 局部Fisher辨別分析的算法原理87-89
• 4.3.2 基于JENSEN-SHANNON核的辨別分析算法89-91
• 4.4 實驗結果與分析91-98
• 4.5 本章小結98-99
• 第五章 攝像機網(wǎng)絡中基于DPSO的多目標跟蹤路徑求解99-113
• 5.1 概述99
• 5.2 攝像機網(wǎng)絡拓撲關系估計99-104
• 5.2.1 攝像機網(wǎng)絡拓撲關系估計的研究現(xiàn)狀100
• 5.2.2 拓撲關系估計算法100-102
• 5.2.3 實驗結果102-104
• 5.3 基于貝葉斯模型的目標關聯(lián)104-107
• 5.3.1 攝像機網(wǎng)絡的貝葉斯模型105-106
• 5.3.2 時空約束106
• 5.3.3 目標關聯(lián)的多約束變量融合106-107
• 5.4 基于DPSO的多目標最優(yōu)路徑集合求解107-109
• 5.4.1 評價函數(shù)的構造107
• 5.4.2 最優(yōu)路徑的求解107-109
• 5.5 實驗結果與分析109-112
• 5.6 本章小結112-113
• 第六章 總結與展望113-117
• 6.1 本文工作總結113-114
• 6.2 研究展望114-117
• 參考文獻117-129
• 攻讀博士學位期間的學術活動及成果情況129

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  本文關鍵詞：無重疊視域多目標接力跟蹤關鍵問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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