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文檔簡介
1、近十年來,隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷發(fā)展,視頻目標(biāo)跟蹤已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。視頻目標(biāo)跟蹤的難點(diǎn)在于視頻目標(biāo)尺寸的不斷變化以及背景的不斷更新變化,盡管人們已經(jīng)解決了很多相關(guān)問題,但到目前為止,該領(lǐng)域還有很多問題尚待解決。
本文集中注意力解決PTZ相機(jī)下行人的跟蹤,著重解決了如何在跟蹤過程中目標(biāo)尺寸不斷變化的問題。PTZ相機(jī)中的實(shí)時(shí)視頻目標(biāo)跟蹤主要包括PTZ相機(jī)自標(biāo)定、目標(biāo)跟蹤、自適應(yīng)跟蹤框的調(diào)整三個(gè)方面,本文對這三個(gè)方面進(jìn)行了深
2、入的分析和研究。PTZ相機(jī)自標(biāo)定方面,介紹了絕對二次曲線、絕對二次曲面、單應(yīng)性矩陣,以及直接使用Kruppa方程的自標(biāo)定方法、使用絕對二次曲面的攝像機(jī)自標(biāo)定方法,并分析了這兩種自標(biāo)定的優(yōu)劣之處,本文選擇使用絕對二次曲面的攝像機(jī)自標(biāo)定方法。在自標(biāo)定過程中對SURF特征匹配算法進(jìn)行了改進(jìn),使用PTZ相機(jī)的PT坐標(biāo)作為已知量,剔除了因SURF特征匹配的距離匹配方法引入的匹配錯(cuò)誤點(diǎn),改進(jìn)后的算法剔除了很多錯(cuò)誤點(diǎn),從而提高了自標(biāo)定的精度。
3、 目標(biāo)跟蹤方面,首先對目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了深入的分析和研究,著重介紹了均值漂移算法,包括均值漂移的基本公式、擴(kuò)展形式、物理意義及其在目標(biāo)跟蹤算法方面的應(yīng)用等,本文使用均值漂移的原因在于該算法收斂速度快,復(fù)雜度低,對于一般情況下,總可以在10ms以內(nèi)收斂到最準(zhǔn)確的位置。本文還介紹了加權(quán)RGB特征及其特征選擇算法,使用RGB加權(quán)特征作為本文跟蹤算法的特征的原因是該特征容易計(jì)算,復(fù)雜度低,在計(jì)算概率密度分布時(shí),無需復(fù)雜的計(jì)算。由于本文的應(yīng)用環(huán)
4、境是PTZ攝像機(jī),而且需要解決的問題是使得PTZ攝像機(jī)隨著行人的運(yùn)動(dòng)而旋轉(zhuǎn),進(jìn)而跟蹤行人,現(xiàn)有的目標(biāo)檢測方法無法應(yīng)用于這樣的研究目的,因此需要對目標(biāo)的位置進(jìn)行預(yù)測,防止因突發(fā)事件引起跟蹤算法的漂移,本文使用了Kalman濾波器對目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測,并將其應(yīng)用到對PTZ相機(jī)不規(guī)則PT坐標(biāo)的預(yù)測上,并用實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明這中應(yīng)用的正確性及其合理性。
由于本文所做研究是基于PTZ攝像機(jī)的,所以可有PTZ相機(jī)的特點(diǎn)來簡化自適應(yīng)跟蹤框算法。
5、本文所做研究限定條件為攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)是純旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),因此可以使用光學(xué)投影的方法解決剛性模型的自適應(yīng)跟蹤框問題。本文所做研究是基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的剛性特征的,因此對于行人的彎腰或者是摔倒沒有良好的效果。在這樣的應(yīng)用前提下,基于對應(yīng)用環(huán)境的分析,提出了一種時(shí)間復(fù)雜度為O(1)的算法,并且該方法可以與很多視頻目標(biāo)跟蹤算法相結(jié)合,算法僅僅需要推導(dǎo)幾何公式,且推導(dǎo)出的公式不含積分、微分等復(fù)雜的運(yùn)算。從工程應(yīng)用的角度解決了實(shí)際問題。實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠有效
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