【摘要】：近年來,智能視頻監(jiān)控技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)熱點(diǎn)并引起了廣泛的關(guān)注。多攝像機(jī)人體跟蹤是智能視頻監(jiān)控的重要組成部分。在多攝像機(jī)跟蹤中,關(guān)鍵的兩個(gè)問題是:效果較好的跟蹤算法處理速度較慢;某個(gè)在攝像機(jī)中出現(xiàn)的特定行人,當(dāng)其在另一個(gè)攝像機(jī)中出現(xiàn)時(shí),可以自動(dòng)地定位出該行人。本文針對這兩個(gè)問題,分別進(jìn)行研究。主要工作包括以下幾個(gè)方面:(1)針對當(dāng)前跟蹤算法無法在高分辨率下達(dá)到實(shí)時(shí)跟蹤的問題,提出了一種基于循環(huán)隊(duì)列與多線程的方法提升跟蹤算法的速度。首先,構(gòu)建兩個(gè)循環(huán)隊(duì)列作為緩沖區(qū),分別用來存放未處理的幀和縮放后的幀。然后,一個(gè)線程執(zhí)行將幀讀到緩沖區(qū)的操作和縮放幀操作,另一線程用跟蹤算法來處理縮放幀。最后,用跟蹤算法得到的位置信息映射到未處理的幀上,用來顯示。為了防止因線程之間速度較快而出現(xiàn)覆蓋循環(huán)隊(duì)列的數(shù)據(jù)的情況,可以適當(dāng)?shù)脑黾友h(huán)隊(duì)列的容量。線程因處理方法不同而導(dǎo)致處理速度不同,需要對不同的情況進(jìn)行相應(yīng)處理。為了保證顯示的幀與處理幀的一致性,同一線程對不同循環(huán)隊(duì)列中的數(shù)據(jù)操作要滿足FIFO原則和原子性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在高分辨率下,能夠?qū)崟r(shí)的跟蹤目標(biāo)。(2)針對其他攝像機(jī)出現(xiàn)的人體與當(dāng)前的攝像機(jī)的人體是否是同一目標(biāo)問題,提出了一種基于顏色直方圖的匹配方法。首先,為了去除圖片中的亮度的影響,統(tǒng)計(jì)所有圖片的HSV顏色空間中的H分量與S分量;然后,為了防止圖片分辨率不一樣對結(jié)果造成干擾,對統(tǒng)計(jì)后的二維顏色直方圖作歸一化處理;最后計(jì)算圖片之間的匹配值。本文在VIPeR數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),得到了良好的效果。(3)針對于全局特征易受到干擾的問題,提出了一種基于SIFT的匹配方法。首先,為了防止人體檢測算法后的圖片塊會(huì)出現(xiàn)較大的背景區(qū)域的干擾,將圖片二值化后并計(jì)算圖片的輪廓,輪廓最大的外接矩形即是準(zhǔn)確的人體部分;然后,在這部分檢測特征點(diǎn)并生成每個(gè)特征點(diǎn)的描述子,經(jīng)過匹配后得到了所有點(diǎn)的匹配信息,選取距離最近的一些點(diǎn)并為每個(gè)點(diǎn)附上一個(gè)權(quán)重,最后計(jì)算所有點(diǎn)距離的平方和。實(shí)驗(yàn)證明,該方法是有效的。(4)本文在OpenCV3.1和CUDA7.5上建立仿真平臺(tái),由于用到CUDA模塊,程序是64位的。拍攝多個(gè)視頻來模擬多攝像機(jī)環(huán)境并進(jìn)行人體跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,能夠有效的跟蹤運(yùn)動(dòng)人體。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2747196