發(fā)布時間：2018-02-08 18:54

  本文關(guān)鍵詞： 目標(biāo)檢測 目標(biāo)跟蹤 目標(biāo)關(guān)聯(lián) 無重疊視域多攝像機(jī)　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：無重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤是指在攝像機(jī)的成像區(qū)域不重疊的前提下,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)在整個監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的跟蹤,該方向涉及運(yùn)動目標(biāo)的檢測、運(yùn)動目標(biāo)靜態(tài)場景下跟蹤和目標(biāo)關(guān)聯(lián)等幾個方面。在實(shí)際場景中,由于目標(biāo)受到背景的干擾、目標(biāo)在相機(jī)間轉(zhuǎn)移存在光照和角度變化等問題,提高了多相機(jī)目標(biāo)跟蹤的難度。因此無重疊視域多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)有著實(shí)際的應(yīng)用價值但同樣存在極大挑戰(zhàn)。本文在目標(biāo)檢測、跟蹤和目標(biāo)關(guān)聯(lián)等相關(guān)理論方法的基礎(chǔ)上,對監(jiān)控系統(tǒng)的目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法做了相應(yīng)的研究,并實(shí)現(xiàn)了一個無重疊視域目標(biāo)跟蹤演示系統(tǒng)。本文主要工作成果如下：1、靜態(tài)場景運(yùn)動目標(biāo)檢測：針對自然場景光照變化和鬼影等問題,引入基于稀疏表達(dá)殘差的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。采用PCA的前兩個主分量構(gòu)建背景字典,利用字典提取重構(gòu)殘差,采用改進(jìn)的Otsu算法獲取全局閾值圖像提取前景；對前景圖像結(jié)合圖像邊緣信息剔除鬼影區(qū)域；利用保守更新的思想,采用增量PCA方法更新字典。實(shí)驗(yàn)表明,本文算法在目標(biāo)檢測方面具有很好的魯棒性,可以有效抵抗光照的變化帶來的影響。2、靜態(tài)場景多目標(biāo)跟蹤：利用靜態(tài)場景的背景不變特性,我們結(jié)合前景檢測的結(jié)果,通過前景區(qū)域的匹配實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤。在假設(shè)前景目標(biāo)已經(jīng)提取出來的前提下,采用前向后向誤差的思想對前景與目標(biāo)進(jìn)行雙向最優(yōu)匹配,對于沒有匹配上的目標(biāo)進(jìn)行剔除和增加以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)場景下多目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明,在靜態(tài)場景下,本文算法可以快速有效的跟蹤上前景運(yùn)動目標(biāo)。3、目標(biāo)關(guān)聯(lián)：在假設(shè)相機(jī)間目標(biāo)光線差異不大的情況下,針對目標(biāo)的局部遮擋和角度不同兩個問題,提出了基于稀疏表達(dá)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法。利用分塊直方圖特征,將一個相機(jī)中的目標(biāo)特征集加瑣碎模板構(gòu)建字典,對另一個相機(jī)中的目標(biāo)進(jìn)行重構(gòu),利用重構(gòu)誤差的大小來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在光照變化不是非常強(qiáng)烈的情況下,無需先驗(yàn)知識,可以較準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)。4、系統(tǒng)構(gòu)建：將目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤相結(jié)合,構(gòu)建出一個單相機(jī)下目標(biāo)提取系統(tǒng),將提取的前景目標(biāo)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒⻊?wù)器端,利用服務(wù)器端的目標(biāo)關(guān)聯(lián)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)在區(qū)域內(nèi)的關(guān)聯(lián)。
[Abstract]:Multi-camera target tracking without overlapped view is to realize the tracking of the target in the whole monitoring area without overlapping of the imaging area of the camera. This direction involves the detection of moving targets. In the actual scene, because the target is disturbed by the background, there are some problems such as illumination and angle change in the moving target moving between cameras. Therefore, the multi-camera tracking system has practical application value but also has great challenges. This paper based on the related theories and methods of target detection, tracking and target correlation. The target detection, target tracking and target association algorithms of the monitoring system are studied. The main work of this paper is as follows: 1. Static scene moving target detection: aiming at the problems of natural scene illumination change and ghost, etc. A moving target detection algorithm based on sparse representation residuals is introduced. The background dictionary is constructed by the first two principal components of PCA, the residual is extracted and reconstructed by the dictionary, and the foreground of global threshold image extraction is obtained by the improved Otsu algorithm. The ghost region is eliminated from foreground image combined with edge information of image, and the incremental PCA method is used to update the dictionary using conservative updating idea. Experiments show that the proposed algorithm is robust to target detection. Can effectively resist the impact of light changes. 2, static scene multi-target tracking: using the static scene background invariance, we combine the results of foreground detection, Multi-target tracking is realized by matching foreground region. Based on the premise that foreground target has been extracted, the idea of forward and backward error is used to achieve the bidirectional optimal matching between foreground and target. The targets without matching are removed and added to achieve multi-target tracking in static scenes. The experimental results show that, in static scenarios, This algorithm can quickly and effectively track the foreground moving target. 3, target association: under the assumption that there is little difference in light between cameras, the local occlusion and angle of the target are different. A sparse representation based object association algorithm is proposed. The target feature set in one camera is added to the trivial template to construct a dictionary using block histogram features to reconstruct the target in the other camera. The experimental results show that the proposed method does not require prior knowledge when the illumination variation is not very strong. The target detection and target tracking can be combined to construct a target extraction system under a single camera, and the extracted foreground target can be transmitted to the server through the network. The target association system on the server side is used to realize the target association in the region.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TN948.41

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本文編號：1496032