隨著平安城市和智慧城市的建設(shè)與發(fā)展,攝像監(jiān)控星羅密布,于是,多攝像頭環(huán)境下的目標(biāo)連續(xù)跟蹤、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分析等研究日益引起高度重視,已成為視頻分析的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。本論文針對(duì)多攝像頭智能監(jiān)控系統(tǒng)中遇到的相關(guān)問題,在對(duì)現(xiàn)有的研究進(jìn)行學(xué)習(xí)與分析后,對(duì)多攝像頭環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)交接以及攝像頭協(xié)同控制技術(shù)進(jìn)行了深入研究。具體內(nèi)容包括:1.對(duì)目前單攝像頭下對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤所設(shè)計(jì)到的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析闡述,并有針對(duì)性的對(duì)部分算法進(jìn)行說明。2.針對(duì)多攝像頭環(huán)境中的目標(biāo)交接技術(shù),分別研究了有視域重疊和無視域重疊兩種情況下的交接算法。在有視域重疊情況下,利用尺度不變特征描述和單應(yīng)性矩陣,驗(yàn)證了自動(dòng)生成視野分界線對(duì)目標(biāo)交接的可行性;對(duì)無重疊視域情況,采用D-S(Dempster-Shafer)數(shù)據(jù)融合框架,將尺度不變特征、顏色特征特征以及UV色度特征三種特征進(jìn)行融合,完成目標(biāo)交接。3.針對(duì)多攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控范圍廣、存在盲區(qū)等問題,研究構(gòu)建了攝像頭之間拓?fù)潢P(guān)系模型。該模型將攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)與地理信息系統(tǒng)(GIS)相結(jié)合,構(gòu)建了一個(gè)攝像頭網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并通過攝像頭之間時(shí)間轉(zhuǎn)移概率,縮小對(duì)目標(biāo)的監(jiān)控檢測(cè)范圍;構(gòu)建攝像頭監(jiān)控區(qū)域內(nèi)與監(jiān)控目標(biāo)相似的目標(biāo)的費(fèi)用流網(wǎng)絡(luò),通過最小費(fèi)用最大流方法求解概率最大、相似度最高的一條目標(biāo)移動(dòng)路徑。
【學(xué)位單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U495;TP391.41
【部分圖文】：

圖 1-1 智能監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀.2.1 目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤，兩者可謂相輔相成，如今很多算法已經(jīng)將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)蹤結(jié)合起來。目標(biāo)檢測(cè)算法包括：基于背景建模的，將前景和背景區(qū)分開，借此對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢背景差分法[1]、混合高斯背景建模[2,3]，利用物體在相鄰兩幀圖像間運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的瞬度所提出的基于光流分割[4]，利用物體本身不變的一些固定特征所提出的基于特征類[5]的目標(biāo)檢測(cè)。目標(biāo)跟蹤方法包括:均值漂移（Mean-shift）算法[6]；粒子濾波（Partiilter）算法[7]等等。另外，在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤時(shí)，眾多專家學(xué)者將目標(biāo)簡(jiǎn)略成特征，如顏色、、紋理等。一個(gè)目標(biāo)某種特征的提取，可以在多種復(fù)雜環(huán)境下對(duì)目標(biāo)進(jìn)行良好的跟蹤

圖 2-1 混合高斯法背景模型效果2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)算法目標(biāo)檢測(cè)，即在前景和背景區(qū)分的前提下，盡可能將控制目標(biāo)檢測(cè)的區(qū)域在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的區(qū)域上。因此，相對(duì)于背景建模這種著眼于整體環(huán)境的技術(shù)，目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)更為側(cè)重的是目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域。在前景和背景分離的前提下，進(jìn)一步對(duì)圖像中的信息進(jìn)行提取。一個(gè)實(shí)用的目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)該在光照變化、天氣變化、攝像頭抖動(dòng)、環(huán)境干擾等情況下具備良好的魯棒性。本節(jié)將重點(diǎn)介紹三種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法：背景差分法，幀間差分法，光流法。2.2.1 背景差分法在眾多實(shí)驗(yàn)研究中，面對(duì)靜態(tài)場(chǎng)景，最常用的目標(biāo)檢測(cè)算法即為背景差分法。其中心思想是在獲取了圖像的背景模型的前提下，將當(dāng)前幀與背景模型進(jìn)行差值計(jì)算，在像素發(fā)生變化的區(qū)域，如果像素差值大于既定閾值，則該像素是運(yùn)動(dòng)的，反之視為背景。

第二章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤相關(guān)算法122i xi i xi yi i xi tix i i iyi xi yi i yi i yi tii i iVI I I I IVI I I I I （2以上方法，我們能求得光流( ),x yV V 。
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2884820