本文關(guān)鍵詞：數(shù)字地球科學(xué)平臺(tái)中實(shí)時(shí)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的智能模擬與分析

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【摘要】：“下一代數(shù)字地球”概念的提出,要求數(shù)字地球系統(tǒng)不僅僅關(guān)注與之密切相關(guān)的遙感、GIS數(shù)據(jù),還應(yīng)該獲取、解析更多實(shí)時(shí)的、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù),例如物聯(lián)網(wǎng)、傳感器數(shù)據(jù)等,并在這些數(shù)據(jù)的挖掘與可視化基礎(chǔ)上進(jìn)行相應(yīng)的分析。實(shí)時(shí)視頻是與空間位置密切相關(guān)的、實(shí)時(shí)性強(qiáng)且內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)之一,是傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的重要組成部分,將其與數(shù)字地球相融合,既能夠充分發(fā)揮數(shù)字地球空間定位與三維可視化的優(yōu)勢(shì),將視頻數(shù)據(jù)整合成為相互關(guān)聯(lián)的、全景的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景,又能將視頻處理算法、視頻分析與理解結(jié)果進(jìn)行廣泛地?cái)U(kuò)展和應(yīng)用,在交通、安防、社會(huì)安全、城市規(guī)劃、導(dǎo)航定位等方面具有廣闊的發(fā)展前景和應(yīng)用價(jià)值。本研究以數(shù)字地球科學(xué)平臺(tái)為依托,以實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻為數(shù)據(jù)源,在視頻目標(biāo)跟蹤和信息提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行運(yùn)動(dòng)三維定位與可視化,同時(shí)結(jié)合三維路徑分析方法,實(shí)現(xiàn)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在三維場(chǎng)景中的智能運(yùn)動(dòng)感知、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)化跟蹤與三維可視化、三維路徑預(yù)測(cè)與最優(yōu)路徑規(guī)劃,有效地將計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)與數(shù)字地球相融合,推動(dòng)數(shù)字地球理論與系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、真實(shí)性方面的發(fā)展,并力求在三維智能視頻監(jiān)控、突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)等方面提供輔助決策支持和技術(shù)支撐。主要研究成果如下:1.研發(fā)了實(shí)時(shí)精確的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。針對(duì)實(shí)時(shí)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維可視化、運(yùn)動(dòng)模擬與分析的需求,本研究對(duì)簡(jiǎn)單高效的混合高斯模型背景差分方法進(jìn)行改進(jìn),提出了多閾值的高斯混合模型背景差分方法、基于HOG特征和SVM分類的前景優(yōu)化方法,獲取了較為精確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景和像素坐標(biāo)。算法測(cè)試表明,該算法處理每幀圖像僅需58ms左右,能夠?yàn)檫\(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維可視化、智能模擬與路徑分析提供實(shí)時(shí)的、準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2.提出了一種新的基于精細(xì)三維場(chǎng)景與虛擬投影的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維可視化方法。結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤結(jié)果、精細(xì)的三維場(chǎng)景、虛擬投影機(jī)和三維場(chǎng)景透視投影關(guān)系,提出了基于復(fù)雜、精細(xì)三維場(chǎng)景與虛擬投影的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維可視化方法,包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維建模、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維模型精確定位、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)紋理映射與三維軌跡可視化,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與三維場(chǎng)景的融合。該方法可以使包含14.4萬三角面的三維場(chǎng)景的渲染幀率保持在50fps左右,能夠保證運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在復(fù)雜、精細(xì)三維虛擬場(chǎng)景中的流暢可視化。3.探究和發(fā)展了三維路徑分析方法,并提出了一種新的基于四元數(shù)分段建模的三維路徑模型自動(dòng)生成算法。討論了面向室內(nèi)/外的三維路徑建模方法,建立了抽象化的、具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的“節(jié)點(diǎn)-弧段”三維網(wǎng)絡(luò)模型;闡述了Dijkstra、A*、雙向Dijkstra、雙向A*等路徑分析方法,提出了基于高度啟發(fā)的A*三維路徑分析算法。算法測(cè)試結(jié)果表明,上述五種方法都能夠快速、準(zhǔn)確地找到最優(yōu)路徑,在包含500條路徑的室內(nèi)三維路網(wǎng)中搜索到最優(yōu)路徑所需時(shí)間不足2ms。提出了一種基于四元數(shù)分段建模的三維路徑模型自動(dòng)生成算法,實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)/外三維路徑模型的快速、自動(dòng)生成與高辨析度的三維可視化。4.提出了一整套三維環(huán)境中多攝像機(jī)協(xié)同的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模擬與路徑分析方法。面向三維室內(nèi)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維跟蹤和室內(nèi)應(yīng)急疏散等應(yīng)用,提出了多攝像機(jī)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)感知與三維可視化方法,實(shí)現(xiàn)了多攝像機(jī)協(xié)同的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)感知、識(shí)別與三維可視化,并能夠使包含29.5萬三角面的三維場(chǎng)景的渲染幀率保持在35.7fps左右;提出了特定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的多路徑預(yù)測(cè)與連續(xù)跟蹤方法,對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)和分級(jí)分顏色可視化,實(shí)現(xiàn)了多攝像機(jī)的智能調(diào)度與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的連續(xù)跟蹤;提出一種用于應(yīng)急疏散的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維路徑規(guī)劃方法,實(shí)時(shí)地檢測(cè)、跟蹤室內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),快速、準(zhǔn)確地搜索到最優(yōu)的三維疏散路徑。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;P208

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本文編號(hào)：1281648