視頻監(jiān)控中目標的空間定位優(yōu)化技術研究.pdf

1、在智能視頻監(jiān)控中計算機視覺是一個熱門的研究領域。其主要目的就是自動檢測、跟蹤、定位、對感興趣目標的識別、以及對它們的活動的理解和分析，從而能夠從很多監(jiān)控攝像機所獲得的大量信息中抽取有用信息。目標空間位置的確定是視頻監(jiān)控中一個重要的研究方向。通過目標空間位置的確定來對目標進行跟蹤以及行為分析具有更高的可靠性，因此目標的空間定位受到人們越來越多的關注。
　　本文研究了攝像機標定及目標空間位置的確定方法。根據攝像機標定得到攝像機的參數(shù)及

2、坐標系之間的轉換關系，并由攝像機標定得到的參數(shù)按照一定的投影模型確定出目標在空間上的位置，通過優(yōu)化算法獲得準確的定位。對于基于對極幾何約束的相對空間目標定位采用了光束平差法，對于基于GPS的絕對空間目標定位采用了卡爾曼濾波。論文的主要研究內容和創(chuàng)新點如下：
　　(1)在基于對極幾何約束的相對空間目標位置確定方面，采用魯棒性的方法來對兩個攝像機之間基本矩陣進行求解，根據張正友平面模板標定方法求得的攝像機內參及基本矩陣得到本質矩陣，由

3、本質矩陣的分解和特征點空間深度信息的計算得到攝像機外參及外參的符號，從而確定出兩個攝像機之間的位置關系，由獲得的攝像機內外參數(shù)及對應目標上的匹配點根據三角測量的方法得到目標對應的三維點集合，最后用光束法平差的優(yōu)化方法對攝像機內外參數(shù)及目標對應的三維點集合同時進行調整，從而確定出目標準確的相對空間位置。
　　(2)在單攝像機下基于 GPS絕對空間的目標位置確定方面，本文在攝像機標定中，通過將GPS坐標設為測量量，將攝像機內外參數(shù)設為

4、狀態(tài)變量，根據攝像機標定模型建立卡爾曼濾波的狀態(tài)方程和測量方程，考慮到測量方程為非線性方程的特點，分別研究了擴展卡爾曼濾波(EKF)和無跡卡爾曼濾波(UKF)的攝像機標定方法，最后根據標定得到的攝像機參數(shù)較準確地獲得目標在GPS坐標系中的絕對空間位置。
　　(3)在上述工作基礎上，進一步研究了多攝像機下絕對空間的目標定位，將目標在 GPS坐標系中的空間點坐標設為狀態(tài)變量，將目標在不同攝像機的圖像坐標設為測量變量，根據攝像機標定模型

5、建立卡爾曼濾波的測量方程，考慮到測量方程為非線性方程的特點，分別用擴展卡爾曼濾波(EKF)和無跡卡爾曼濾波(UKF)的方法獲得了目標在 GPS坐標系中的絕對空間的準確估計。
　　論文利用監(jiān)控視頻序列和真實測得的數(shù)據進行了仿真實驗。實驗結果表明，在基于對極幾何約束的目標相對空間位置確定方面，本文使用光束法平差的方法能夠得到目標較準確的空間位置；在單攝像機下的目標絕對空間位置確定方面，本文基于擴展卡爾曼濾波(EKF)和無跡卡爾曼濾波(