本文選題：智能交通系統(tǒng) + 跨攝像機行人跟蹤　； 參考：《華南理工大學》2016年博士論文

【摘要】：無視野重疊區(qū)域的跨攝像機行人跟蹤是指運用計算機視覺、模式識別和機器學習等技術,在無視野重疊區(qū)域的不同攝像機間對相同行人進行檢測、跟蹤和再識別,從而實現(xiàn)對行人進行長時間、遠距離的持續(xù)跟蹤。目前,它已成為智能交通系統(tǒng)中的研究熱點與難點問題。然而,由于在實際的交通監(jiān)控環(huán)境中存在復雜的背景、光照變化、行人間遮擋、運動形變、攝像機拍攝視角和攝像機間自身屬性差異等因素干擾,使得無視野重疊區(qū)域的跨攝像機行人跟蹤面臨著巨大的困難與挑戰(zhàn)。本文針對上述干擾因素,對無視野重疊區(qū)域的跨攝像機行人跟蹤過程中的檢測、跟蹤和再識別展開了深入研究,其主要的研究工作包括以下內容。一、本文提出了一種顯著性二值化Haar-like特征(SLBH),該特征在融合了LBP特征和Haar-like特征優(yōu)點的基礎上,增加了對行人顯著性信息的描述。另外,基于整體特征的行人檢測算法容易受部分遮擋和運動形變的影響,本文提出了一種多部件驗證的雙層行人檢測算法。該算法首先采用低維的SLBH特征檢測整個行人,對于落入模糊區(qū)域的候選行人利用行人部件進行進一步檢測,最后利用貝葉斯估計判斷模糊區(qū)域的候選行人。理論分析和實驗結果表明所提算法能有效的降低行人檢測的虛警率。二、本文在粒子濾波框架下提出了一種權值自動調整的多特征融合的行人跟蹤算法來自動適應外界環(huán)境的變化。同時,為了減少因多特征融合而造成粒子特征提取時間開銷增加的缺陷,本文提出了一種類似積分圖技術的方法來加快粒子區(qū)域特征提取速度。理論分析和實驗結果表明所提算法能有效的適應周圍環(huán)境變化,提高了行人跟蹤準確率。三、行人再識別則主要完成兩個攝像機間相同行人的確認工作。由于運動形變、部分遮擋和光照變化、攝像機的拍攝角度、曝光時間等自身屬性差異等因素都直接影響行人再識別的準確度。因此,為了增加行人再識別算法對上述影響因素的魯棒性,本文提出了基于分組相似度對比模型的行人再識別算法。該算法首先通過構建圖庫里行人樣本的原型并以樣本原型相似度特征代替底層特征來增加特征的語義信息。其次使用圖像序列代替單幅圖像作為查詢圖像,并采用系統(tǒng)抽樣的方法將圖像序列分組,同時設置了組內樣本圖像間進行相似度計算而組間不計算的規(guī)則來構建個體差異性特征。最后結合AdaBoost分類器實現(xiàn)行人再識別。此外,為了增強歐氏距離在兩特征向量間相似度測量上的區(qū)分能力,本文提出了顯著性差異距離。理論分析和實驗結果表明所提算法可有效的抵抗行人在交通場景中的各種仿射變換、噪聲等。四、為了增強時空信息在無視野重疊的攝像機網絡中的可靠性,本文提出了基于加權時間的攝像機網絡拓撲結構估計算法。該算法假設行人在不同攝像機間的轉移時間滿足高斯分布,通過對在平均轉移時間附近到達的行人給予較大的權值,而遠離平均轉移時間到達的行人給予較小的權值,進而突出不同時間到達的行人對網絡攝像機拓撲結構估計所做的貢獻。在此基礎上,結合行人檢測、跟蹤和再識別算法提出了時空線索融合的無視野重疊區(qū)域的跨攝像機行人跟蹤算法。理論分析和實驗結果表明所提算法能有效的提高攝像機網絡拓撲結構估計的準確性,可更好的輔助于無視野重疊區(qū)域的跨攝像機行人跟蹤。
[Abstract]:Cross camera pedestrian tracking without field of vision refers to the use of computer vision, pattern recognition and machine learning techniques to detect, track and re identify the same pedestrians in different cameras in the no field of overlap, so as to achieve a long and long distance tracking for pedestrians. At present, it has become an intelligent transportation. However, because of the complex background in the actual traffic monitoring environment, illumination changes, pedestrian occlusion, movement deformation, camera angle of view and the difference of the self property between cameras, the cross camera pedestrian tracking in the non field of vision overlaps faces great difficulties. In this paper, this paper studies the detection, tracking and re recognition of cross camera pedestrian tracking in the unoverlapping region. The main research work includes the following contents. First, this paper proposes a significant two valued Haar-like feature (SLBH), which combines the LBP features and Haar-li. In addition, the pedestrian detection algorithm based on the whole feature is easily affected by partial occlusion and movement deformation based on the advantages of Ke. In this paper, a double pedestrian detection algorithm with multi component verification is proposed in this paper. First, the algorithm uses low dimensional SLBH features to detect the whole pedestrian. The candidate pedestrians in the fuzzy region use the pedestrian component to carry out further detection. Finally, the Bayesian estimation is used to judge the candidate pedestrians in the fuzzy region. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm can effectively reduce the false alarm rate of pedestrian detection. Two. In this paper, a multi feature fusion of weight automatic adjustment is proposed under the particle filter framework. The pedestrian tracking algorithm adapts to the change of the environment automatically. At the same time, in order to reduce the defect that the time overhead of the particle feature extraction is increased because of the multi feature fusion, a method similar to the integral graph technique is proposed to speed up the velocity of the particle region feature extraction. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm is effective. To adapt to the changes of the surrounding environment, the accuracy of pedestrian tracking is improved. Three, the re recognition of pedestrians mainly completes the confirmation work of the same pedestrians between two cameras. Due to movement deformation, partial occlusion and illumination change, camera shooting angle, exposure time and other factors of the self attributes are directly affected by the accuracy of pedestrian recognition. In order to increase the robustness of the pedestrian re recognition algorithm to the above factors, a pedestrian rerecognition algorithm based on the group similarity contrast model is proposed in this paper. First, the semantic information of the feature is increased by constructing the prototype of the pedestrian sample in the library and replacing the underlying feature with the sample prototype similarity. Secondly, the graph is used. The image sequence is replaced by the image sequence as the query image, and the image sequence is grouped by the system sampling method. At the same time, the individual difference characteristics are set up by the similarity calculation between the sample images in the group and the non calculating rules between the groups. Finally, the AdaBoost classifier is used to realize the rerecognition of the rows. In addition, in order to enhance the Euclidean distance, Two the distinguishing ability of similarity measurement between eigenvectors, this paper presents a significant difference distance. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm can effectively resist all kinds of affine transformation and noise in pedestrians in traffic scene. Four, in order to enhance the reliability of spatio-temporal information in the camera network without field of vision, this paper puts forward this paper. A network topology estimation algorithm based on weighted time is proposed. The algorithm assumes that the time of pedestrians' transfer between different cameras satisfies Gauss distribution and gives greater weights to pedestrians arriving near the average transfer time, while pedestrians who are far away from the average transfer time give smaller weights, and then they are different. On the basis of the pedestrian detection, tracking and rerecognition algorithm, a pedestrian tracking algorithm with a spatio-temporal clue fusion is proposed. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the network extension of the camera network. The accuracy of estimation of flutter structure can be better aided by cross camera pedestrian tracking in non visual overlap area.
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1906446