多攝像頭多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、本文所說(shuō)的目標(biāo)跟蹤(Target Tracking),指的是視覺(jué)目標(biāo)跟蹤(visual tracking),它的任務(wù)是研究如何從連續(xù)的視頻圖像中分析感興趣目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。目標(biāo)跟蹤是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要且活躍的研究課題,是一項(xiàng)包括模式識(shí)別、圖像處理、概率與統(tǒng)計(jì)推理、隨機(jī)過(guò)程、系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)等多門(mén)學(xué)科交叉的前沿課題。隨著目標(biāo)跟蹤技術(shù)的不斷發(fā)展,出現(xiàn)了很多成功地應(yīng)用于實(shí)際生活的方方面面的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。同時(shí)由于實(shí)際需求,如何進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤

2、成為迫切需要,于是出現(xiàn)了多目標(biāo)跟蹤(Multiple Target Tracking,MTT)的概念。多目標(biāo)跟蹤已經(jīng)成為視覺(jué)跟蹤研究課題中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在大多數(shù)情況下,由于攝像頭自身的視野限制,故而不可能通過(guò)單個(gè)攝像頭觀測(cè)整個(gè)興趣區(qū)域。因此,為了監(jiān)控寬闊區(qū)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),人們需要一個(gè)多攝像頭分布式目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)。顯然,多攝像頭多目標(biāo)跟蹤技術(shù)無(wú)論是在在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域,還是在工程應(yīng)用中都具有非常重要的意義。本文主要研究了多攝像頭多目標(biāo)跟蹤課題中的

3、三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和多攝像頭協(xié)同。概括起來(lái)主要包含以下三個(gè)方面的研究和創(chuàng)新：(1)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。介紹了當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r,并重點(diǎn)分析了混合高斯模型(GMM)背景建模目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)與核密度估計(jì)前景背景建模目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于時(shí)空域和運(yùn)動(dòng)特征的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該技術(shù)具有抗噪性強(qiáng)且速度快的優(yōu)點(diǎn)。(2)多目標(biāo)跟蹤技術(shù)。分析了多目標(biāo)跟蹤相對(duì)于單目標(biāo)跟蹤的難點(diǎn),提出了采用聯(lián)合狀態(tài)的粒子濾波

4、器的多目標(biāo)跟蹤算法；然后介紹了在聯(lián)合狀態(tài)的粒子濾波跟蹤框架下,如何利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)采樣方法進(jìn)行粒子采樣,從而保證跟蹤的實(shí)時(shí)性,以及如何利用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)模型和外觀模型處理多目標(biāo)跟蹤時(shí)出現(xiàn)的目標(biāo)遮擋問(wèn)題。相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了在聯(lián)合狀態(tài)的粒子濾波框架下,利用上述方法可以較好地解決多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題中的實(shí)時(shí)性和目標(biāo)遮擋問(wèn)題。(3)多攝像頭協(xié)同技術(shù)。介紹了多攝像頭間的目標(biāo)位置映射方法,提出了一種利用SIFT特征提取算法和