多攝像機(jī)連續(xù)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的應(yīng)用研究.pdf

1、基于視頻監(jiān)控的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)屬于人工智能的分支，涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科。目前，單攝像機(jī)的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)發(fā)展的比較成熟，取得了大量的研究成果。但是，仍有一系列的難題需要解決。比如，目標(biāo)之間出現(xiàn)遮擋、復(fù)雜背景的干擾、動(dòng)態(tài)背景情況的跟蹤等。多攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤是近年來的研究熱點(diǎn)，而目標(biāo)交接是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)匹配和場(chǎng)景切換跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)，是多攝像機(jī)監(jiān)控必須解決的難題。
　　本課題在研究單攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤算法

2、基礎(chǔ)上提出了新的方法，并重點(diǎn)研究了雙攝像視野重疊情況下的視野分界線生成和目標(biāo)交接算法，主要工作如下：
　　1.采用了融合的目標(biāo)檢測(cè)算法。首先采用幀間差分判斷出目標(biāo)所在位置的大致范圍，并鎖定中心位置，然后在此范圍附近，采用背景差分的方法，準(zhǔn)確判斷目標(biāo)區(qū)域。采用此種方法的優(yōu)點(diǎn)是，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的判斷準(zhǔn)確，且受外界擾動(dòng)的影響較小，可以得到較為完整的目標(biāo)前景區(qū)域。
　　2.采用了粒子濾波改進(jìn)的Camshift目標(biāo)跟蹤算法，結(jié)合Camsh

3、ift算法對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)。同時(shí)解決了粒子濾波需要計(jì)算大量粒子，粒子收斂速度慢，跟蹤實(shí)時(shí)性差問題和遮擋情況下Camshift算法目標(biāo)跟蹤魯棒性低問題。
　　3.提出了基于SURF快速特征點(diǎn)匹配和投影不變量的視野分界線生成算法。首先利用SURF算法快速獲得相鄰兩個(gè)攝像機(jī)中帶有重疊區(qū)域的背景圖像的特征點(diǎn)，然后利用RANSAC算法對(duì)特征點(diǎn)向量進(jìn)行優(yōu)化，去除匹配誤差較大的點(diǎn)。通過對(duì)RANSAC算法的迭代，選擇出4對(duì)最佳匹配點(diǎn)，最后，