多攝像頭環(huán)境中目標跟蹤算法研究及應用.pdf

1、隨著安防產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控設(shè)備在經(jīng)歷了模擬設(shè)備到數(shù)字設(shè)備再到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的發(fā)展歷程后，正在逐步朝著網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向發(fā)展。視頻監(jiān)控系統(tǒng)正逐漸滲透到生活的各個方面，在機場、學校等大型公共場所都能夠看到它的蹤影。視頻監(jiān)控系統(tǒng)是一個綜合性系統(tǒng)，其中涉及計算機視覺、網(wǎng)絡(luò)通信、自動控制等多方面技術(shù)。
　　本論文針對多攝像頭視頻跟蹤系統(tǒng)中遇到的相關(guān)問題，以多攝像頭環(huán)境為背景，主要研究目標跟蹤技術(shù)、目標交接技術(shù)以及攝像機協(xié)同控制技術(shù)等，并在

2、前人基礎(chǔ)上提出改進方案。本文的主要內(nèi)容為：
　　1．分析闡述了多攝像頭環(huán)境中目標跟蹤所涉及的關(guān)鍵技術(shù)。在概述的基礎(chǔ)上，有針對性地對部分算法進行了詳細分析。
　　2.研究了不同描述子在小尺度中的檢測效果，重點比較了不同描述子在小尺度圖像描述中的性能，通過實驗驗證了不同描述子在小尺度圖像檢測中的可行性。
　　3．研究了HOG（方向梯度直方圖）行人檢測算子，通過HOG+SVM（支持向量機）的方法訓練了一個小尺度HOG分類器，

3、并提出將HOG和SIFT運用到傳統(tǒng)的粒子濾波框架中，克服了傳統(tǒng)粒子濾波無法及時發(fā)現(xiàn)和糾正跟蹤錯誤的缺陷，提高了目標跟蹤的準確性和魯棒性。相比于基于直方圖的粒子濾波，本文提出的方法在復雜背景情況下效果更好。
　　4.針對多攝像頭環(huán)境中的目標交接，分別研究了兩種情況下的交接算法。在有視野重疊情況下，采用SIFT和單應性矩陣，自動生成目標分界線。同時，針對目標跨越兩條視頻分界線的情況，采用目標中心和腳點聯(lián)合判斷目標可見性，以完成目標交接