摄像机网络时空拓扑约束的行人重识别研究

发布时间：2020-11-12 09:31

　　 进入二十一世纪以来,社会公共安全事件频发,给各国民众的生命财产安全造成了极大的威胁,引起了各国民众和政府的高度关注。城市安全作为人们生活中息息相关的问题受到越来越多的重视。而随着图像采集技术与大规模数据存储技术的飞速发展,视频监控已成为各国政府提髙公共安全管理水平的重要途径,大型摄像机网络越来越多地被部署心在公共场所。在这个背景下,行人重识别问题作为智能视频分析中的一个重要研究方向在自动视频监控中受到了越来越多的关注。行人重识别是一个在多相机视频监控网络下,将同一个行人从不同的监控摄像机下识别出来的问题。尽管目前大量的研究聚焦于行人重识别问题,该问题依旧面临非常严峻的挑战。本文在总结分析现有行人重识别方法的基础上,以提高行人重识别算法准确率和提高摄像机网络行人重识别算法效率为目标,提出了一种简单场景下的多摄像机网络行人重识别算法框架。在框架中提出一种时空信息的定义方式,使用了一种融合视觉信息和时空信息算法,以及一种网络一致性策略,并有机结合到一起。充分利用网络的各个特性提供的信息。当视觉信息给出的重识别结果出现误判或矛盾时,网络信息可以辅助排查这些错误。框架中的两种方法单独使用在提高行人重识别算法性能上已经都有不错的表现,有机结合之后的性能提升更加明显。同时,框架中网络一致性策略的部分会规约到整数规划问题。在本框架中,整数规划是将视觉信息,时空信息和网络一致性信息整合到一个框架中的粘合剂。为高效发挥框架的优点,本文对网络一致性策略的整数规划问题的解决方案做了详细探讨,并给出解决方案。此外考虑到实际监控场景的多样性,针对摄像机网络拓扑结构复杂,行人分布不规律的复杂场景,提出一种在计算行人间相似性分数时直接加入摄像机拓扑结构信息方法,提高摄像机网络行人重识别的可靠性。
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：D63;TP391.41;TN948.41
【部分图文】：

图 1–1 智能视频分析示意图Fig 1–1 Diagram of intelligence Vedio Analysis何在摄像机 2 在不同时间拍下的海量视频中搜索行人 1。人 1 还在哪里出现过。

图 1–2 行人重识别问题示意图Fig 1–2 Diagrtam of Person ReID, 行人重识别技术的应用主要涉及以下两个领域：于摄像机网络的行人监控。在摄像机监控网络中, 行人重识别是判别摄像机的行人图像一致性的过程。它可帮助我们确定由多摄像机拍否属于同一个行人, 即为同一行人的不同实例分配相同的标识。尤其目标跟踪领域, 行人重识别技术能够解决存在非重叠摄像机视域的目— 2 —

图 2–1 实际视频监控场景Fig 2–1 Real Surveillance Scenes变，如服装变化等。因此在一个功能性场所例如机场，小区等，这样别下，不仅做好传统的摄像机对的行人重识别工作，同时找到办法让数据可以供整体行人重识别来使用就是一个很有意义并且很有挑战到图 2-1 中，几栋楼房之间的道路上部署了 4 台摄像机，实际对这几如果发现一个感兴趣的行人，不妨假设感兴趣的是摄像机 1 下的橘肯定关心它在所有其它摄像机 2,3,4 中的出现情况，而不仅仅是某一重识别任务就涉及多个摄像机，并且显而易见这几个摄像机之间的数的，如何将这些相关性挖掘出来并很好地融合到行人重识别的框架中做好这项工作并不容易，除了光照变化，姿态变化，复杂背景，视角
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本文编号：2880576