多摄像头下汽车的检测与跟踪

发布时间：2020-11-15 13:43

　　 随着平安城市和智慧城市的建设与发展,摄像监控星罗密布,于是,多摄像头环境下的目标连续跟踪、运动状态分析等研究日益引起高度重视,已成为视频分析的热点研究内容。本论文针对多摄像头智能监控系统中遇到的相关问题,在对现有的研究进行学习与分析后,对多摄像头环境下的目标跟踪、目标交接以及摄像头协同控制技术进行了深入研究。具体内容包括:1.对目前单摄像头下对目标的检测与跟踪所设计到的关键技术进行分析阐述,并有针对性的对部分算法进行说明。2.针对多摄像头环境中的目标交接技术,分别研究了有视域重叠和无视域重叠两种情况下的交接算法。在有视域重叠情况下,利用尺度不变特征描述和单应性矩阵,验证了自动生成视野分界线对目标交接的可行性;对无重叠视域情况,采用D-S(Dempster-Shafer)数据融合框架,将尺度不变特征、颜色特征特征以及UV色度特征三种特征进行融合,完成目标交接。3.针对多摄像头监控系统监控范围广、存在盲区等问题,研究构建了摄像头之间拓扑关系模型。该模型将摄像头监控系统与地理信息系统(GIS)相结合,构建了一个摄像头网络拓扑结构,并通过摄像头之间时间转移概率,缩小对目标的监控检测范围;构建摄像头监控区域内与监控目标相似的目标的费用流网络,通过最小费用最大流方法求解概率最大、相似度最高的一条目标移动路径。
【学位单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495;TP391.41
【部分图文】：

图 1-1 智能监控系统结构图.2 国内外研究现状.2.1 目标检测与目标跟踪目标检测与目标跟踪，两者可谓相辅相成，如今很多算法已经将运动目标的检测踪结合起来。目标检测算法包括：基于背景建模的，将前景和背景区分开，借此对目标进行检背景差分法[1]、混合高斯背景建模[2,3]，利用物体在相邻两帧图像间运动所产生的瞬度所提出的基于光流分割[4]，利用物体本身不变的一些固定特征所提出的基于特征类[5]的目标检测。目标跟踪方法包括:均值漂移（Mean-shift）算法[6]；粒子滤波（Partiilter）算法[7]等等。另外，在对目标进行检测与跟踪时，众多专家学者将目标简略成特征，如颜色、、纹理等。一个目标某种特征的提取，可以在多种复杂环境下对目标进行良好的跟踪

图 2-1 混合高斯法背景模型效果2.2 运动目标检测相关算法目标检测，即在前景和背景区分的前提下，尽可能将控制目标检测的区域在目标运动的区域上。因此，相对于背景建模这种着眼于整体环境的技术，目标检测技术更为侧重的是目标的运动区域。在前景和背景分离的前提下，进一步对图像中的信息进行提取。一个实用的目标检测算法应该在光照变化、天气变化、摄像头抖动、环境干扰等情况下具备良好的鲁棒性。本节将重点介绍三种运动目标检测方法：背景差分法，帧间差分法，光流法。2.2.1 背景差分法在众多实验研究中，面对静态场景，最常用的目标检测算法即为背景差分法。其中心思想是在获取了图像的背景模型的前提下，将当前帧与背景模型进行差值计算，在像素发生变化的区域，如果像素差值大于既定阈值，则该像素是运动的，反之视为背景。

第二章 运动目标检测与跟踪相关算法122i xi i xi yi i xi tix i i iyi xi yi i yi i yi tii i iVI I I I IVI I I I I （2以上方法，我们能求得光流( ),x yV V 。
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本文编号：2884820