攝像頭網(wǎng)絡環(huán)境下多目標跟蹤算法研究.pdf

1、單攝像頭的目標跟蹤系統(tǒng)存在許多無法解決的問題，其中包括目標遮擋、攝像頭視野有限、無法進行全方位的跟蹤等問題，而多攝像頭的目標跟蹤系統(tǒng)能夠很好的克服這些問題。傳統(tǒng)的跟蹤方法經(jīng)常忽略諸如不準確的幾何限制或者違反了集合限制的問題，反而要求更復雜的方法來處理這個問題。本文在前人研究的基礎上，重點研究了多攝像頭下如何提高多個目標檢測的精度，以及檢測后對目標的融合及跟蹤問題，實現(xiàn)多攝像頭環(huán)境下的多目標跟蹤。本文的工作內容如下：
　?。?）首先

2、研究了基于人體中線的目標檢測算法，針對人體中線兩側幾乎完全對稱的特點，利用最小中位數(shù)均方差的方法實現(xiàn)對于單個目標人的中線檢測，并利用多個攝像頭之間單應矩陣對應信息，得到檢測目標在各個攝像頭中相應位置，實現(xiàn)目標在多個攝像頭中目標的檢測。該方法在單攝像頭跟蹤基礎上，首先通過背景差分技術得到目標人二進制圖像，然后在此基礎上利用最小中位數(shù)均方差的方法得到目標人的中線信息，最后通過計算各攝像頭之間的單應矩陣并通過該單應矩陣得到多個攝像頭之間目標的

3、對應位置，實現(xiàn)運動目標在多攝像頭內的檢測。
　?。?）其次研究了一種多攝像頭下基于MCMC粒子濾波的多目標跟蹤算法。算法中首先建立二階自回歸運動模型及基于目標顏色直方圖和運動直方圖的觀測模型，利用粒子濾波在各個單攝像頭中進行跟蹤，然后通過各攝像頭目標檢測數(shù)據(jù)在中心處理機進行融合并基于MCMC粒子濾波對多個攝像頭的目標進行有效地跟蹤。該方法使用實驗室中數(shù)據(jù)以及公有數(shù)據(jù)集PETS和CARIAR的數(shù)據(jù)進行對比實驗，并與其它經(jīng)典方法進行對