非重疊域多攝像機目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、隨著智能視頻監(jiān)控區(qū)域的不斷擴大，傳統(tǒng)的單攝像機運動目標檢測與跟蹤已經不能滿足用戶需求，迫切需要研究基于多攝像機的運動目標檢測與跟蹤技術。多攝像機的運動目標檢測與跟蹤是目前智能視頻監(jiān)控領域的一個重要研究課題，具有很強的理論意義和應用價值。基于多攝像機的運動目標檢測與跟蹤主要分為兩種場景，重疊域與非重疊域的目標跟蹤?？紤]到現(xiàn)實中視頻監(jiān)控場景的廣闊性，大部分的監(jiān)控都是非重疊域的，即有盲區(qū)的存在?；谏鲜鲈?，本文的研究內容聚焦于非重疊域的多攝

2、像機目標檢測與跟蹤。
　　本文具體的工作和創(chuàng)新點如下：
　　針對單攝像機運動目標檢測提出了改進的V iBe算法。該算法使用三幀差分法與傳統(tǒng)的V iBe算法結合，粗提取運動目標區(qū)域，進行背景分類更新，解決鬼影問題；采用形態(tài)學處理填充空洞，保證前景圖像的完整性。
　　以顏色直方圖、多尺度L BP特征及S U RF特征作為運動目標特征模型，解決目標跟蹤時遇到的以下問題：使用亮度轉移函數(shù)來進行光照補償，解決不同攝像機視域內光照

3、強度的差異問題；使用特征值加權的多尺度 L BP算子，解決單一尺度 L BP算子的低分類性能與描述不全面的問題；使用具有尺度不變性的SURF特征，解決運動目標在不同攝像機中成像差異的問題，使用改進的相鄰概率隨機采樣一致性算法，解決SURF特征匹配中誤配對的問題。
　　提出了使用多攝像機的時空約束關系作為匹配的約束信息，減少特征匹配次數(shù)。時空約束關系包含空間轉移關系和時間轉移關系。
　　提出了基于 D-S證據(jù)理論的目標交接方法