重疊域雙攝像頭目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著環(huán)境變化日益復(fù)雜以及人們自我防范意識的提高，各個領(lǐng)域?qū)σ曨l監(jiān)控的要求也越加嚴(yán)格。然而當(dāng)前的單攝像頭跟蹤系統(tǒng)越來越難以解決目標(biāo)發(fā)生遮擋或多個目標(biāo)場景下的準(zhǔn)確跟蹤問題。為了實現(xiàn)目標(biāo)連續(xù)可靠的跟蹤，多攝像頭跟蹤系統(tǒng)逐漸取代了單攝像頭跟蹤系統(tǒng)而受到人們廣泛關(guān)注。它以單攝像頭跟蹤研究為基礎(chǔ)，聯(lián)合多個攝像頭，從多個角度捕獲更全面的運動目標(biāo)信息，擴大了跟蹤范圍，有效解決目標(biāo)遮擋問題。重疊域雙攝像頭跟蹤是多攝像頭研究的重點與前沿內(nèi)容，在小范圍場景精

2、確跟蹤和實現(xiàn)廣域多攝像頭監(jiān)控等方面具有重要的研究與實用價值。
　　本文對重疊域雙攝像頭跟蹤系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)進行研究，重點研究單攝像頭目標(biāo)跟蹤算法和雙攝像頭目標(biāo)交接問題，并分析各個技術(shù)的優(yōu)缺點及其應(yīng)用場合。針對其中的不足，提出相應(yīng)的改進方法，主要工作有:
　　針對單攝像頭目標(biāo)跟蹤中的meanshift算法采用圖像灰度信息對目標(biāo)建模，易受背景相近顏色信息干擾的問題，本文將圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，提出了一種在HSV空間改進的

3、背景加權(quán)meanshift算法。該算法只對目標(biāo)模型進行背景加權(quán)，將屬于背景像素的點賦予較小的權(quán)重，候選目標(biāo)模型不引入背景信息，最后根據(jù)跟蹤結(jié)果估計背景的變化情況實時更新背景模型。實驗結(jié)果表明本文只對目標(biāo)模型背景加權(quán)的改進meanshift算法對背景信息具有很好的抗干擾性，而且迭代速度快，準(zhǔn)確度高。
　　針對基于視野分界線的目標(biāo)交接過程中，由于目標(biāo)遮擋和腳點計算偏差導(dǎo)致基于最小距離判定的目標(biāo)匹配方法存在錯誤匹配的問題，本文在采用SI