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文檔簡介
1、視頻網(wǎng)絡(luò)的智能視頻監(jiān)控應(yīng)用有廣泛的應(yīng)用前景和研究價值,運(yùn)動目標(biāo)跟蹤是許多智能視頻監(jiān)控應(yīng)用的基礎(chǔ)。單目攝像頭下,目標(biāo)間的遮擋處理是目標(biāo)跟蹤的核心問題。常規(guī)目標(biāo)跟蹤方法通過相鄰幀目標(biāo)的外觀特征實(shí)現(xiàn)相同目標(biāo)的匹配,勾畫目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。但是在目標(biāo)間存在遮擋時,使用目標(biāo)的外觀作為匹配特征必然導(dǎo)致目標(biāo)的錯誤跟蹤或跟蹤丟失。
單攝像頭本身無法提供目標(biāo)的深度信息,為了確定目標(biāo)的深度,就需要另外一個攝像頭提供附加的約束信息。因此,利用多攝像頭對
2、目標(biāo)進(jìn)行跟蹤就面臨著不同攝像頭間相同目標(biāo)圖像匹配問題。而常規(guī)的圖像匹配方法采用目標(biāo)圖像的顏色、紋理、尺度不變特征變化等作為匹配特征。但是在實(shí)際的監(jiān)控場景中,由于光照的變化、攝像頭視角的差異、攝像頭分辨率低等因素的影響,基于以上特征的匹配算法都存在應(yīng)用場景受限的缺點(diǎn)。在運(yùn)動過程中固定物的遮擋、目標(biāo)之間的相互遮擋也會導(dǎo)致現(xiàn)有算法的匹配準(zhǔn)確率下降。因此,在單目攝像頭目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上,將攝像頭間目標(biāo)的匹配問題轉(zhuǎn)換為目標(biāo)運(yùn)動軌跡的匹配。本文從匹配
3、算法對監(jiān)控環(huán)境的可擴(kuò)展性出發(fā),研究了以下四個方面的內(nèi)容:
1.在單目攝像頭下,提出了基于運(yùn)動區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法,采用目標(biāo)尺寸、目標(biāo)運(yùn)動方向、目標(biāo)運(yùn)動速度構(gòu)造代價函數(shù),根據(jù)代價值實(shí)現(xiàn)模板與目標(biāo)的關(guān)聯(lián)。針對運(yùn)動過程中,運(yùn)動目標(biāo)之間遮擋情況,采用不同的模板更新策略,解決目標(biāo)遮擋問題。
2.采用MOTP和MOTA作為跟蹤算法的性能評價指標(biāo)。MOTP表示跟蹤器準(zhǔn)確預(yù)估目標(biāo)位置的能力,MOTA表示跟蹤器準(zhǔn)確預(yù)估目標(biāo)數(shù)目和跟蹤一致
4、性的能力。
3.提出了魯棒的目標(biāo)時空運(yùn)動軌跡,結(jié)合了目標(biāo)的時間特性和空間運(yùn)動特性,該特征具有幾何獨(dú)立性和唯一性,且不受物體形狀、光照、攝像頭間視角等因素的影響,不需要提前對攝像機(jī)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定。
4.針對時空運(yùn)動軌跡的特征,提出了改進(jìn)的基于互信息的序列相似性度量方法,該方法能有效避免不同目標(biāo)運(yùn)動軌跡之間局部相似的情況。在攝像頭間,基于目標(biāo)的時空運(yùn)動軌跡的相似性,利用攝像頭間目標(biāo)的運(yùn)動軌跡構(gòu)造加權(quán)二部圖,通過二部圖的最優(yōu)
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