多攝像機(jī)視頻監(jiān)控中基于幾何約束的目標(biāo)匹配技術(shù)研究.pdf

1、近年來，隨著公共安全問題的日益突出、高性能微處理器的推陳出新、視頻分析技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通、醫(yī)療等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。但僅使用單攝像機(jī)其視野域有限，難以解決目標(biāo)遮擋以及跨攝像機(jī)的目標(biāo)連續(xù)跟蹤等問題；而采用多個攝像機(jī)，并在多攝像機(jī)之間進(jìn)行協(xié)同，可以擴(kuò)大攝像機(jī)的視野域、增加觀測的角度、更全面的捕捉運(yùn)動目標(biāo)的信息，有助于解決目標(biāo)遮擋、環(huán)境光照突變情況、3D目標(biāo)建模等問題。正因如此，基于多攝像機(jī)協(xié)同的智能視頻監(jiān)控越來越受到相

2、關(guān)學(xué)者的關(guān)注，同時也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文重點(diǎn)研究智能監(jiān)控中的多攝像機(jī)協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)之一----目標(biāo)匹配技術(shù)，即在不同的監(jiān)控圖像序列中找到運(yùn)動目標(biāo)之間的對應(yīng)關(guān)系并進(jìn)行同一性標(biāo)記。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在對極幾何約束關(guān)系獲取方面，提出了一種新的魯棒性基礎(chǔ)矩陣估計方法。即首先利用SIFT算法提取并匹配特征點(diǎn)，經(jīng)過預(yù)處理得到初始的匹配點(diǎn)對集合；再融合LMedS和M-estimators方法剔除誤匹配點(diǎn)對，得到精確的匹配點(diǎn)對集合

3、；最后利用Levenberg-Marquardt算法對基礎(chǔ)矩陣進(jìn)行非線性優(yōu)化，得到精確魯棒的基礎(chǔ)矩陣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的估計方法魯棒性強(qiáng)、精度高。⑵在單應(yīng)性約束關(guān)系獲取方面，針對人工取點(diǎn)計算單應(yīng)性矩陣不精確問題，本文結(jié)合對極幾何約束，提出了一種簡單的基于對極幾何約束的二步取點(diǎn)方法。該方法首先以轉(zhuǎn)移誤差為準(zhǔn)則人工得到匹配點(diǎn)的初始坐標(biāo)位置，然后以對極距離和為準(zhǔn)則優(yōu)化得到匹配點(diǎn)的更精確坐標(biāo)位置。⑶在主軸特征提取方面，針對基于LMedS方

4、法提取主軸耗時較長，不適用于攝像機(jī)有一定程度傾斜角的情形，本文提出了一種基于K-L展開式的主軸提取方法。該方法首先計算二值目標(biāo)圖像的二階中心矩，然后由此獲得目標(biāo)質(zhì)心點(diǎn)及主軸與上邊框的夾角a，最后由這兩個參量來確定目標(biāo)的主軸。⑷基于以上研究，提出了一種基于主軸和對極幾何約束的目標(biāo)匹配方法(PA-EGC:Principal Axis and Epipolar Geometry Constraint)。該方法首先利用K-L展開式的方法提取主軸