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文檔簡介
1、目標(biāo)跟蹤(object tracking)是計算機視覺領(lǐng)域的一個研究熱點,可廣泛應(yīng)用到生活的諸多方面,例如視頻監(jiān)控、異常行為序列識別等。本文中提出的多目標(biāo)的跟蹤方法基于一種常見的應(yīng)用場景,即公共場合的多攝像頭視頻監(jiān)控場景。在這種應(yīng)用場景下,有多個攝像頭對同一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行拍攝。如果解決在這種應(yīng)用場景下的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),是本文中需要解決的問題。
為了完成基于多攝像頭視角的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),本文的工作可以分為以下幾個部分。
2、1.數(shù)據(jù)的預(yù)處理的工作。為了提高目標(biāo)檢測和跟蹤的準(zhǔn)確度,本文中進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作,如圖像的背景減除以及圖像的顏色校正等。然后是目標(biāo)檢測。
2.目標(biāo)檢測,在本文是所使用的是基于Deformable Part Model的檢測方法去訓(xùn)練檢測器,而后進(jìn)行檢測。
3.單視角跟蹤結(jié)果獲取。在單個視角中,本文使用結(jié)構(gòu)化保持的多目標(biāo)跟蹤算法去連接檢測結(jié)果,獲取跟蹤的序列。由于目標(biāo)光照或者姿態(tài)的變化,一個目標(biāo)可能對應(yīng)多個跟蹤
3、序列,為了獲取一個目標(biāo)比較穩(wěn)定的跟蹤,就需要進(jìn)行單個視角跟蹤結(jié)果融合。
4.跨視角跟蹤結(jié)果融合。在每個視角中,跟蹤的結(jié)果是獨立獲取的,因而相同的目標(biāo)在不同的視角中可能對應(yīng)著不同的標(biāo)號。為了統(tǒng)一標(biāo)號,就需要進(jìn)行跨攝像頭視角的跟蹤結(jié)果融合。在這里,使用了兩種方法,分別是基于特征比較的方法和基于空間對齊的方法,這兩種方法對應(yīng)著不同的應(yīng)用場景。
本文就多攝像頭視角下的多目標(biāo)跟蹤問題提出一整套完整的解決框架,完成了單視角多目標(biāo)
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