多攝像頭多目標跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、本文所說的目標跟蹤(Target Tracking),指的是視覺目標跟蹤(visual tracking),它的任務(wù)是研究如何從連續(xù)的視頻圖像中分析感興趣目標的運動狀態(tài)。目標跟蹤是當(dāng)前計算機視覺領(lǐng)域的一個重要且活躍的研究課題,是一項包括模式識別、圖像處理、概率與統(tǒng)計推理、隨機過程、系統(tǒng)狀態(tài)估計等多門學(xué)科交叉的前沿課題。隨著目標跟蹤技術(shù)的不斷發(fā)展,出現(xiàn)了很多成功地應(yīng)用于實際生活的方方面面的目標跟蹤系統(tǒng)。同時由于實際需求,如何進行多目標跟蹤

2、成為迫切需要,于是出現(xiàn)了多目標跟蹤(Multiple Target Tracking,MTT)的概念。多目標跟蹤已經(jīng)成為視覺跟蹤研究課題中的熱點和難點。在大多數(shù)情況下,由于攝像頭自身的視野限制,故而不可能通過單個攝像頭觀測整個興趣區(qū)域。因此,為了監(jiān)控寬闊區(qū)域的運動目標,人們需要一個多攝像頭分布式目標監(jiān)控系統(tǒng)。顯然,多攝像頭多目標跟蹤技術(shù)無論是在在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域,還是在工程應(yīng)用中都具有非常重要的意義。本文主要研究了多攝像頭多目標跟蹤課題中的

3、三項關(guān)鍵技術(shù)：目標檢測、目標跟蹤和多攝像頭協(xié)同。概括起來主要包含以下三個方面的研究和創(chuàng)新：(1)目標檢測技術(shù)。介紹了當(dāng)前目標檢測技術(shù)的發(fā)展狀況,并重點分析了混合高斯模型(GMM)背景建模目標檢測技術(shù)與核密度估計前景背景建模目標檢測技術(shù)的優(yōu)缺點,在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于時空域和運動特征的目標檢測技術(shù),實驗結(jié)果證明,該技術(shù)具有抗噪性強且速度快的優(yōu)點。(2)多目標跟蹤技術(shù)。分析了多目標跟蹤相對于單目標跟蹤的難點,提出了采用聯(lián)合狀態(tài)的粒子濾波

4、器的多目標跟蹤算法；然后介紹了在聯(lián)合狀態(tài)的粒子濾波跟蹤框架下,如何利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)采樣方法進行粒子采樣,從而保證跟蹤的實時性,以及如何利用馬爾可夫隨機場(MRF)模型和外觀模型處理多目標跟蹤時出現(xiàn)的目標遮擋問題。相關(guān)的實驗數(shù)據(jù)證明了在聯(lián)合狀態(tài)的粒子濾波框架下,利用上述方法可以較好地解決多目標跟蹤問題中的實時性和目標遮擋問題。(3)多攝像頭協(xié)同技術(shù)。介紹了多攝像頭間的目標位置映射方法,提出了一種利用SIFT特征提取算法和