基于多摄像头的目标连续跟踪
多目标跟踪在计算机视觉中的应用
多目标跟踪在计算机视觉中的应用随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪作为其中的重要研究方向，已经在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍多目标跟踪在计算机视觉中的应用，并探讨它的研究现状和未来发展方向。
一、多目标跟踪的定义和基本原理多目标跟踪是指在复杂背景下，利用计算机视觉技术对多个目标进行实时、连续的跟踪，以实现目标目标的定位、追踪和识别。
其基本原理是通过目标检测和目标特征提取，建立目标的数学模型，并利用模型来跟踪目标的位置和状态变化。
二、多目标跟踪在交通监控中的应用多目标跟踪在交通监控领域有着广泛的应用。
通过利用计算机视觉技术对交通场景中的车辆、行人等目标进行跟踪，可以实现道路交通拥堵监测、违章车辆识别、交通事故预警等功能。
例如，在交通拥堵监测中，多目标跟踪可以实时统计道路上的车辆数量和速度，并提供实时的拥堵信息，帮助交通管理部门及时采取相应措施。
三、多目标跟踪在视频监控中的应用视频监控系统是多目标跟踪的重要应用场景之一。
通过将多个监控摄像头的视频流进行分析和处理，可以实现对不同区域的目标进行跟踪和监控。
多目标跟踪可以帮助安保人员实时掌握监控区域的动态情况，提供快速的目标定位和追踪，提高视频监控系统的效率和准确性。
四、多目标跟踪在人脸识别中的应用多目标跟踪在人脸识别领域也有着广泛的应用。
通过跟踪多个人脸目标，可以实现对人脸的实时定位和识别。
多目标跟踪可以应用于人脸库的更新和扩充、人脸追踪等多个方面。
例如，在公共场所的安全监控中，多目标跟踪可以对人脸进行实时定位和追踪，辅助进行人员的身份识别和追踪。
五、多目标跟踪的研究现状和未来发展目前，多目标跟踪在计算机视觉领域已经取得了许多重要的研究成果。
研究者们提出了各种各样的跟踪算法和框架，如卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等。
然而，多目标跟踪仍然存在一些挑战，如遮挡、光照变化等问题。
未来的研究方向可以集中在改进跟踪算法的鲁棒性和准确性，提高多目标跟踪系统的性能和效率。
智能安防监控系统中的多目标跟踪技术研究
智能安防监控系统中的多目标跟踪技术研究随着智能互联网技术的发展，智能安防监控系统也得到了越来越广泛的应用。
智能安防监控系统不仅能够保障公共安全，还可以提高企业、物业、家庭的安全保障能力。
在安防监控系统中，多目标跟踪技术起着至关重要的作用。
一、智能安防监控系统中的多目标跟踪技术智能安防监控系统中的多目标跟踪技术，主要是通过对多个目标的轨迹进行跟踪，实现对目标的实时监测、跟踪和记录。
多目标跟踪技术需要通过监控摄像头拍摄的视频流，对每一个目标的行为、轨迹进行实时跟踪和识别，从而为安防监控提供更为全面、精准的数据信息。
要实现多目标跟踪技术，在监控系统中需要采用一系列的算法和技术手段。
常用的多目标跟踪算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、最近邻跟踪算法、互相关算法等等。
这些算法的核心思想是基于目标的运动轨迹、特征信息等方面，对目标的行为进行分析和跟踪。
二、多目标跟踪技术的优势多目标跟踪技术的优势在于能够实现多目标的同时跟踪和监控。
传统的安防监控系统只能实现对单个目标进行跟踪和监测，难以满足实际需要。
而多目标跟踪技术就能够克服这一局限性，对多个目标的行为、轨迹进行全面的监测和分析。
这样就可以及时发现并预防安全事故的发生，更好地保障社会的安全和稳定。
同时，多目标跟踪技术还可以提高监控系统的效率和准确性，提高目标跟踪的精度和准确性。
三、多目标跟踪技术的应用场景多目标跟踪技术在安防监控系统中有着广泛的应用，涵盖了多个场景。
其中，包括以下几个场景：1.公共场所监管多目标跟踪技术可以应用于公共场所的监管与管理。
例如，地铁站、商场、机场等等地方都需要对人员和物品进行管理。
通过多目标跟踪技术可以实现对大量人员和物品的监管，及时发现嫌疑人和异常事件。
2.企业安防应用多目标跟踪技术可以帮助企业提高安全防范能力。
企业在生产经营过程中会有物品丢失、流失、盗窃等安全问题，通过多目标跟踪技术可以实现对物品和员工的全面跟踪和监测，减少安全事故的发生。
基于检测的多目标跟踪算法综述
基于检测的多目标跟踪算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）算法在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域的应用日益广泛。
多目标跟踪算法旨在从视频序列中准确地识别并持续跟踪多个目标对象，为上层应用提供稳定、连续的目标状态信息。
本文旨在对基于检测的多目标跟踪算法进行全面的综述，分析各类算法的优势与不足，并探讨未来的发展趋势。
本文将介绍多目标跟踪算法的研究背景与意义，阐述其在各个领域的应用价值。
本文将对基于检测的多目标跟踪算法进行详细的分类和介绍，包括基于滤波的方法、基于数据关联的方法、基于深度学习的方法等。
对于每类算法，本文将分析其基本原理、实现步骤以及优缺点，并通过实验数据对其性能进行评估。
本文还将讨论多目标跟踪算法面临的挑战，如目标遮挡、目标丢失、场景变化等问题，并探讨相应的解决方案。
本文将展望多目标跟踪算法的未来发展趋势，提出可能的研究方向和应用前景。
通过本文的综述，读者可以全面了解基于检测的多目标跟踪算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
二、基于检测的多目标跟踪算法的基本原理基于检测的多目标跟踪算法（Detection-Based Multi-Object Tracking，DBT）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
其主要原理是将目标检测和目标跟踪两个任务结合起来，通过利用目标检测算法提供的目标位置信息，实现多目标在连续视频帧中的持续跟踪。
目标检测：通过目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）在每一帧图像中检测出所有感兴趣的目标，并获取它们的位置信息（如边界框）。
特征提取：对于每个检测到的目标，提取其视觉特征（如颜色、纹理、形状等）或运动特征（如速度、加速度等），以便在后续的跟踪过程中进行匹配和识别。
数据关联：在连续的视频帧中，通过数据关联算法（如匈牙利算法、Joint Probabilistic Data Association等）将当前帧中的目标与前一帧中的目标进行匹配，形成目标的轨迹。
基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法
基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统已成为当前研究和开发的热点之一。
本文介绍了一种基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法。
该系统通过全景摄像机采集的广角图像数据，结合目标检测和跟踪算法，实现对运动目标的准确追踪和位置定位。
经过实验证明，该系统在追踪效果和计算效率方面表现出色，具有广阔的应用前景。
1. 引言随着全景摄像技术的成熟和应用扩展，全景摄像机在安防监控、智能家居和虚拟现实等领域发挥着重要作用。
传统的摄像头只能提供有限的视野范围，无法实时捕捉到全景场景。
而全景摄像机则能够通过广角镜头提供全景视野，从而更全面地监控和观测目标区域。
然而，传统的全景摄像机只能提供全景图像，对于运动目标的准确定位和追踪仍然存在一定挑战。
因此，开发一套基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统具有重要的实际意义和应用价值。
2. 系统设计基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统主要由全景摄像机硬件、图像处理模块和目标追踪算法组成。
全景摄像机硬件负责采集和传输全景图像数据，图像处理模块对全景图像进行预处理和特征提取，目标追踪算法通过实时检测和跟踪目标实现智能追踪。
3. 图像处理模块图像处理模块是基于全景图像数据进行预处理和特征提取的关键组成部分。
首先，对全景图像进行校正和去畸变处理，纠正图像中的畸变和缩放。
然后，采用图像分割和目标提取算法，将目标从背景中分离出来。
接着，通过图像特征描述子提取目标的特征，例如颜色、纹理和形状等。
最后，利用机器学习算法训练目标的模型，实现目标的分类和识别。
4. 目标追踪算法目标追踪算法是基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统的核心部分。
常用的目标追踪算法包括基于颜色直方图的模板匹配算法、基于机器学习的目标跟踪算法以及基于深度学习的目标追踪算法。
这些算法通过对运动目标的运动轨迹、外观特征和目标模型进行建模和预测，实现对运动目标的持续追踪和位置定位。
基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用
基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用摘要：视觉系统是全自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。
介绍了一种基于彩色图像的目标识别与定位及避障方法，对全自主机器人感知环节进行了研究.通过分析摄像头采集的图像,并借助碰撞传感器、红外传感器等方法确定目标。
所提出的算法已在国内及国际比赛中应用，收到很好的效果。
关键词：全自主足球机器人；视觉系统；目标检测；红外测距全自主足球机器人比赛要求多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合朝向一个共同的目标(或完成复杂任务)。
它包括智能机器人系统、多智能体系统、实时图像处理与模式识别、智能体数据结构设计、实时规划和推理、移动机器人技术、机器传动与控制、传感器与数据融合和无线通讯等技术。
机器人足球比赛是近几年发展起来、进步较快且有很大研究潜力的一类。
这类机器人的视觉及控制器等各类部件均装载在机器人本体上，通过无线通讯与其它机器人、主控计算机及人的信息交流。
比赛过程中，机器人通过视觉系统搜索球及球门等环境信息，通过声纳、红外或激光等测距系统进行机器人全局定位及障碍物检测，在进行信息融合之后形成行动策略并实施。
因此机器人如何快速识别目标并且定位是比赛取胜的关键性环节，本文将对这方面的问题进行讨论。
1全自主型足球机器人视觉系统介绍1.1视觉系统的硬件组成实验中使用的足球机器人是上海广茂达伙伴机器人有限公司研制的AS-UII能力风暴智能机器人大学版。
它是典型的自主移动机器人，具有较高的自规划、自适应能力，适合于较复杂的非结构环境中工作的复杂系统。
机器人与计算机之间使用基于68HCll单片机开发的交互式C语言进行编程。
视觉系统采用CMUcam视觉系统：CMUcam视觉模块主要是由1个SX28微处理器与OV6620摄像头(CMOS)组成，CMOS摄像头把当前窗口的视图通过简单的处理，返回像素点矩阵。
面向多视角摄像头的多目标跟踪算法研究
面向多视角摄像头的多目标跟踪算法研究摘要:随着计算机视觉和人工智能技术的发展，多视角摄像头的应用正在逐渐增加。
多视角摄像头能够提供更全面的视角和更大的覆盖范围，但同时也带来了挑战，如何有效地跟踪多目标成为了一个重要的研究问题。
本文针对面向多视角摄像头的多目标跟踪算法进行研究，详细分析了目前常用的算法，并提出了一种基于深度学习的跟踪算法。
引言:多目标跟踪是计算机视觉中一项重要的任务，广泛应用于视频监控、智能交通系统、无人驾驶等各个领域。
传统的多目标跟踪算法主要包括基于卡尔曼滤波的方法、基于粒子滤波的方法和基于相关滤波的方法等。
然而，当面对多视角摄像头的挑战时，传统的算法可能无法准确跟踪目标。
因此，本文的目标是研究面向多视角摄像头的多目标跟踪算法，提出一种能够解决该问题的新方法。
多目标跟踪算法研究现状：目前，针对多目标跟踪问题已有许多研究。
其中，基于卡尔曼滤波的算法使用物体的运动模型对目标进行预测，并通过观测模型对预测结果进行修正。
然而，在多视角摄像头的场景中，物体的运动模型往往难以建立，使得该算法的效果受限。
另一种常用的算法是基于粒子滤波的方法，该方法通过使用一系列表示目标状态的粒子进行跟踪。
然而，由于多视角摄像头提供的视角不同，粒子滤波算法可能会面临粒子退化和重新采样问题，导致跟踪结果不准确。
基于相关滤波的方法通过将目标与模板进行相关计算，从而实现目标的跟踪。
然而，在多视角摄像头的场景中，物体的外观可能会发生变化，从而导致相关滤波算法难以准确跟踪目标。
基于深度学习的多目标跟踪算法：鉴于传统算法在多视角摄像头下存在的问题，本文提出了一种基于深度学习的多目标跟踪算法。
该算法利用深度神经网络提取多个摄像头的特征表示，并通过多层感知机对目标进行分类和跟踪。
具体而言，本文首先使用卷积神经网络对多个摄像头的图像进行特征提取。
然后，使用循环神经网络对时间序列中的特征进行建模，并预测目标的状态。
最后，使用多层感知机对目标的跟踪结果进行评估和修正。
多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪
多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪一、本文概述随着视频监控技术的不断发展，多摄像机视频监控系统已成为公共安全、交通管理、商业监控等领域的重要工具。
在这些系统中，运动目标的检测与跟踪是实现自动监控、事件识别和行为分析的关键技术。
本文旨在探讨多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪的相关技术，分析其原理、方法及应用现状，并对未来的发展趋势进行展望。
本文将介绍多摄像机视频监控系统的基本构成和特点，阐述运动目标检测与跟踪在多摄像机系统中的重要性和应用价值。
随后，将详细介绍运动目标检测的基本原理和方法，包括背景建模、帧间差分、光流法等，并分析它们在多摄像机系统中的适用性和优缺点。
接着，本文将重点讨论运动目标的跟踪技术，包括基于特征的方法、基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。
我们将分析这些方法的原理、实现步骤及性能评估，并探讨它们在多摄像机系统中的实际应用效果。
还将讨论多摄像机之间的目标匹配与数据融合技术，以实现跨摄像机的目标跟踪。
本文将总结多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪技术的现状和挑战，并展望未来的发展趋势。
随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步，我们相信未来的运动目标检测与跟踪技术将更加精确、高效和智能化，为视频监控领域的发展带来更大的突破和创新。
二、相关技术研究综述随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，多摄像机视频监控中的运动目标检测与跟踪已成为当前研究的热点。
该领域涉及多个研究方向，包括图像处理、模式识别等。
本节将对与运动目标检测与跟踪相关的技术研究进行综述。
关于运动目标检测，主要的方法包括帧间差分法、背景建模法、光流法等。
帧间差分法通过比较连续帧之间的差异来检测运动目标，这种方法计算简单，但对光照变化敏感。
背景建模法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行比较以检测运动目标，适用于静态背景的场景。
光流法基于像素亮度在图像序列中的变化来估计像素的运动，适用于动态背景的场景。
运动目标的跟踪是视频监控中的另一个关键任务。
多摄像头接力跟踪综述
科技与创新┃Science and Technology &Innovation·82·2019年第06期文章编号：2095－6835（2019）06－0082－02多摄像头接力跟踪综述吴雨迪（广州市第十六中学，广东广州510000）摘要：随着社会的发展和科学技术水平的不断进步，视频监控技术逐渐走向数字化和智能化。
同时，人们对于交通监控和违章追究、无人驾驶等方面的需求日益增强。
因此，大型监控网络的发展迫在眉睫，而基于多摄像头的接力跟踪则是大型监控网络不可缺少的一部分。
从目标定位、单摄像头机内追踪和多摄像头间交接三个部分出发，给出了相应流程中对应的常用算法，完整分析了多摄像头接力追踪的全部过程。
最后指出了目前仍存在的问题，并对该技术未来发展进行了展望。
关键词：多摄像头；接力跟踪；目标定位；目标交接中图分类号：TP391.41文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2019.06.0821引言计算机视觉技术是指利用摄像头等输入设备充当人类眼睛获取图像信息，并采取一系列图像处理算法对输入图像进行研究、分析，提取出有用信息并给出反馈的一种技术，是人工智能的一个重要分支。
随着计算机视觉技术的迅猛发展，摄像机已经广泛应用于人类工作、生活的各个方面，例如视频监控、人机交互、车牌识别、路标检测、行人检测等，尤其是随着人们对无人驾驶智能车需求的日益增长，基于摄像头的目标检测成为了当下研究的热门方向。
伴随着视频监控网络的不断壮大，单摄像头目标检测逐渐被多摄像头接力目标追踪检测所替代。
如何利用计算机视觉技术代替人工，实现多个摄像头之间目标的接力检测追踪，已经成为目前视频检测中的一个关键问题。
典型的多摄像头接力追踪过程如图1所示。
图1多摄像头接力追踪示意图2多摄像头目标追踪检测的应用价值2.1大场景或大范围内实现可疑目标检测和连续跟踪现如今，随着时代的发展，公共安全面临着越来越多的考验与挑战。
多摄像头协同跟踪机制的研究与实现
的特征 数据传 输给其他 可 以同时进行 跟踪 的摄 像机 ， 而实现 了多个摄像 机对 目标 的协 同跟踪 。实验表 明 ， 系统不仅可 以 从 本
进行单个摄像 机 的对 象跟踪 ， 而且能够顺利地 进行协 同跟踪 ， 达到较好 的协 同跟踪 的效果 。
【 关键词】 目标 跟踪 ； ａ Ｓ ｉ 算法 ； Ｃ ｍ ｈｔ ｆ 背景相减法
【 ｂ ｔａｔ Ｃ ｍＳ ｉ ｒｃ ｉｇ ｒ ｈ ｅｉ ｓ ｓｕ ｉｄ ｎ ｔｅ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ｓｂｒｃｉｇ ｒ ｈ ｔ ｉ ｉｔ ｄ ｃ ｄ ｔ ｅ ｌ ｅ Ａ ｓｒｃ】 ａ ｈｆ ｔ ｋｎ ａｉ ｍ ｔ ｉ ｔｄｅ ，ａ ｄ ｈ ａ ｋｒｕ ｄ ｕ ｔ ｔ ａｉ ｍｅｉ ｓ ｎｒ ｕｅ ｏ ｒａｉ ｔ ａ ｔ ｃ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｚ
组成部分 。 对 于多摄像 机协同跟踪的研究 ， 以解决两 大方 面 可
的问题 ： ）获取更广范 围监控 ， １ 单个智能摄像机 即使 具
有运 动镜头（ Ｔ ） Ｐ Ｚ 功能 ， 仍然会受 到拍摄空 间的限制 ， 多 点监 控最 直接 的效 果就 是扩 大 监控 系统 的监 控范 围 ；
ｔｅห้องสมุดไป่ตู้ｄｔｃｉｎ ｏ ｂｅｔ ｘｓ ｎ ｂｅｔｔ ｃ ｉｇ ｓｓｅ ｓａｌ ｒｃ ｓ ｏｊｃｓ ｂ ｕｔｏ ｅ ｃｍｅａ ｗ ｉｈ ｃｍｂｎ ｓ ｗ ｔ ｈ ｅｅｔ ｆ ｏｊｃ．Ｅ ｉ ｉｇ ｏｊｃ—ｒ ｋｎ ｙｔｍ ｕ ｕｌ ｔ ｋ ｂｅ ｔ ｙ ｊ ｓ ｎ ａ ｒ ｈｃ ｏ ｉｅ ｉ ｏ ｔ ａ ｙ ａ ｈ
【 摘
要】研 究 了Ｃ ｍ ｈ ｔ 踪算法 ， ａ Ｓｉ跟 ｆ 并在 Ｃ ｍ ｈ ｔ ａ Ｓ ｉ 算法的基础 上引入 了背景相减 法实现对 物体 的检测 。现有 的 目标跟踪 系统 ｆ
多摄像头视觉定位与跟踪技术研究与实现
多摄像头视觉定位与跟踪技术研究与实现摄像头作为一种常见的传感器，被广泛应用于各个领域，如安防监控、智能交通系统、机器人导航等。
在这些应用场景中，摄像头常常需要进行目标的定位与跟踪。
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，多摄像头视觉定位与跟踪技术也得到了广泛的研究与实现。
多摄像头视觉定位与跟踪技术可以帮助摄像头实现准确的目标定位与跟踪，提高系统的智能性和准确性。
本文将从多摄像头视觉定位与跟踪的基本原理、技术方案以及实现方法等方面进行阐述。
在多摄像头视觉定位与跟踪技术中，常见的基本原理是利用多个摄像头同时拍摄目标，通过图像处理和分析算法，将目标在图像中的位置信息转化为实际世界坐标系下的位置。
首先，需要对每个摄像头进行标定，获取摄像头的内参和外参参数。
然后，通过特征点匹配或者轮廓检测等方法，将目标在不同摄像头图像中的位置进行对应。
最后，根据摄像头的位置和外参参数，利用三角测量等方法计算目标在实际世界坐标系下的位置。
在多摄像头视觉定位与跟踪技术的实现中，常见的技术方案包括基于特征点匹配的方法、基于轮廓检测的方法以及基于深度学习的方法等。
特征点匹配是一种经典的图像处理算法，通过寻找图像中具有明显特征的点，并在不同图像中进行匹配，从而计算目标在不同摄像头图像中的位置。
轮廓检测则是通过检测目标的外形轮廓，并在不同摄像头图像中进行比对，实现目标的跟踪和定位。
而基于深度学习的方法则是通过训练神经网络模型，实现对目标的自动定位与跟踪。
在实际应用中，多摄像头视觉定位与跟踪技术的实现还需要考虑一些问题，如摄像头的布局与位置选择、目标在不同摄像头之间的切换以及光照变化等。
摄像头的布局与位置选择是影响系统性能的重要因素之一。
合理布局摄像头可以提高目标的可见性，及时发现和跟踪目标。
目标在不同摄像头之间的切换需要考虑到目标在不同摄像头之间的连续性，以减少跟踪中的漏检和误检。
光照变化是摄像头视觉定位与跟踪中常见的问题之一，需要通过光照补偿等方法进行处理，提高系统的鲁棒性和稳定性。
多摄像头监控系统中的目标跟踪与分析技术研究
多摄像头监控系统中的目标跟踪与分析技术研究摄像头监控系统在现代安全防护中扮演着重要的角色。
然而，单一摄像头的能力有限，无法满足对广阔区域内各个目标的全面监控需求。
因此，引入多摄像头监控系统能够提高监控系统的整体性能，同时增强目标跟踪与分析能力。
目标跟踪与分析技术是多摄像头监控系统中的关键环节。
该技术允许系统自动识别并跟踪目标，在复杂的环境中实现对目标的准确分析。
本文将探讨多摄像头监控系统中的目标跟踪与分析技术，并讨论其在实际应用中的挑战和未来发展方向。
目标跟踪是多摄像头监控系统中的首要任务。
传统的目标跟踪方法主要基于目标的外观特征，如颜色、纹理等。
然而，这些方法容易受到光线变化、背景干扰等因素的影响，导致跟踪结果不够准确。
为了克服这些问题，研究者们提出了许多新的目标跟踪算法。
其中，基于深度学习的方法在目标跟踪领域取得了显著的进展。
深度学习模型能够从大量标记好的训练样本中学习目标的特征表示，从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
除了目标跟踪，目标分析也是多摄像头监控系统中的重要任务。
目标分析旨在对目标的行为、活动进行深入分析，从而识别异常行为或进行异常检测。
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，目标分析领域出现了许多创新的方法。
例如，行为识别和行为建模技术用于对目标的行为进行分类和学习，从而能够准确地识别出异常行为。
此外，基于深度学习的目标检测方法也被广泛应用于目标分析中，能够有效地检测出不同类别的目标。
然而，多摄像头监控系统在实际应用中仍然面临着一些挑战。
首先，由于不同摄像头之间的视角差异和光照变化，目标在不同摄像头中的外观会有较大差异，导致跨摄像头的目标跟踪变得困难。
因此，需要研究自适应的特征表示方法，能够捕捉到目标的不变性特征。
其次，多摄像头监控系统需要处理大量的数据，这对计算和存储资源提出了很高的要求。
因此，如何高效地进行目标跟踪和分析，以及如何进行数据的压缩和存储，是亟待解决的问题。
未来，多摄像头监控系统中的目标跟踪与分析技术将继续发展。
视频监控系统的多目标跟踪算法与研究
视频监控系统的多目标跟踪算法与研究随着摄像头的普及，视频监控系统已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
这些系统可以在商业、政府和家庭等各种场合中发挥很大的作用，例如监控公共场所的安全，中国大陆现在的城市里到处都有监控摄像头。
为了更好地发挥这些系统的作用，人们开始研究如何让这些系统更加智能化，其中一个关键问题就是如何实现多目标跟踪。
本文将介绍视频监控系统的多目标跟踪算法的基本原理、挑战与解决方案。
一、多目标跟踪算法的基本原理多目标跟踪，顾名思义就是在视频监控系统中同时跟踪多个目标，例如人、车、动物等。
在跟踪的过程中，系统需要不断地准确地识别不同的目标，并记录它们的运动轨迹和状态等信息，使得用户可以随时了解监控区域的变化情况。
常见的多目标跟踪算法通常包括以下几个步骤：1. 目标检测：通过对监控视频帧中的像素数据进行分析，确定其中可能存在的目标。
2. 目标识别：对于每个检测到的目标，使用计算机视觉技术进行特征提取和分类，以确定其类别。
3. 目标跟踪：将相邻的帧中的目标进行匹配，确定它们之间的相似程度，从而可以得到目标的轨迹。
4. 目标预测：基于历史数据和物理模型等信息，对未来的目标位置进行预测，从而增强算法的鲁棒性。
二、多目标跟踪算法的挑战尽管现在存在许多功能强大的多目标跟踪算法，但仍然存在一些挑战，例如：1. 目标漂移：由于各种错误的因素，例如摄像头的抖动、光线变化等，会导致目标位置的误判，从而引起跟踪的偏移和漂移。
2. 目标遮挡：在监控场景中，目标之间会相互遮挡，这就使得算法难以正确地跟踪目标的位置和方向。
3. 目标复杂性：有些目标可能比其他目标更复杂，例如动态目标和目标形状的变化等，这就使得算法更难以直接应用。
4. 实时性要求：由于大多数视频监控系统需要实时运行，因此多目标跟踪算法必须保证高性能和低延迟，以免影响系统性能。
三、多目标跟踪算法的解决方案为了克服上述各种挑战，研究者们提出了许多有效的解决方案，例如：1. 基于深度学习的目标检测和识别算法：深度学习已经成为计算机视觉领域中最热门的研究方向之一，因为它可以有效地解决目标检测和识别问题。
多目标追踪难点总结__概述说明以及解释
多目标追踪难点总结概述说明以及解释1. 引言1.1 概述多目标追踪是计算机视觉和视频分析领域的重要研究课题，其目的是通过利用传感器捕获的视频数据，在连续时间内跟踪多个目标，并估计它们在空间和时间上的运动信息。
多目标追踪的应用场景非常广泛，包括智能监控、交通管理、自动驾驶等领域。
然而，由于各种因素的干扰和不确定性，实现准确可靠的多目标追踪仍然面临着许多挑战。
本篇论文将对多目标追踪中的难点进行总结，并提出相应的解决方案。
1.2 多目标追踪概念解析多目标追踪是指在视频序列中同时跟踪并识别出多个移动目标。
具体而言，它涉及到三个主要步骤：检测、关联和预测。
首先，检测阶段旨在使用图像处理技术从连续帧图像中定位和分割出每个可能的移动物体。
接下来，在关联阶段，需要建立每个检测到的物体与前一帧或多帧中的物体之间的关联，以实现目标的连续跟踪。
最后，在预测阶段，利用对目标运动行为的建模和预测，对未来目标位置进行估计。
1.3 相关研究现状近年来，由于人工智能和深度学习技术的迅速发展，多目标追踪领域也取得了很大的进展。
许多先进的方法提出了各种解决方案来应对多目标追踪中的难点问题。
在数据关联问题方面，一些研究提出了基于卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的改进方法来实现更准确和鲁棒的数据关联。
运动模型不确定性是另一个重要挑战，由于真实世界中运动模式复杂多样且常常存在噪声干扰，所以针对这个问题，一些研究尝试使用基于机器学习或深度学习技术的状态预测模型进行优化处理。
同时，遮挡和尺度变化也是导致多目标追踪困难的因素之一。
为了解决这个问题，部分研究专注于开发鲁棒的目标检测算法或利用上下文信息进行遮挡和尺度变化的处理策略。
在接下来的章节中，我们将详细探讨这些多目标追踪的难点，并提出相应的解决方法。
2. 多目标追踪难点分析在多目标追踪中，由于涉及到多个运动目标的同时跟踪，存在一些挑战性的难点。
本部分将对这些难点进行详细分析。
2.1 数据关联问题多目标追踪的一个主要难点是如何正确地关联每个时刻的观测数据和目标轨迹。
基于多摄像头的多目标跟踪算法研究
基于多摄像头的多目标跟踪算法研究摘要：本文研究了基于多摄像头的多目标跟踪算法。
在当今社会中，摄像头已经广泛应用于监控、交通管理和安防领域。
然而，传统的单目标跟踪算法在处理复杂场景中存在一定缺陷。
因此，本文提出了一种基于多摄像头的多目标跟踪算法，旨在提高目标跟踪的准确性和稳定性。
1. 引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着技术的不断发展，目标跟踪在很多应用中起到了至关重要的作用。
然而，在处理复杂场景时，传统的单目标跟踪算法已经难以满足需求。
所以，我们需要一种能够同时跟踪多个目标的算法。
2. 多摄像头系统多摄像头系统能够通过多个摄像头捕捉目标的不同视角，从而提供更全面的信息。
基于此，我们可以设计一种基于多摄像头的多目标跟踪算法。
3. 目标检测在多摄像头系统中，首先要进行目标的检测。
为了提高检测的准确性和速度，我们可以使用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN）。
利用CNN，我们可以将目标检测任务划分为两个子任务：特征提取和分类。
特征提取使用卷积层捕捉目标的空间特征，分类使用全连接层进行目标识别。
4. 目标跟踪在目标检测完成后，我们需要对目标进行跟踪。
基于多摄像头的多目标跟踪算法需要解决两个问题：目标匹配和目标重识别。
目标匹配是指将当前帧中的目标与上一帧中的目标进行匹配，以确定目标的运动轨迹。
目标重识别是指识别多个摄像头中的同一目标，在目标跟踪过程中保持目标的标识一致性。
5. 目标匹配算法目标匹配算法是基于多摄像头的多目标跟踪算法中的关键步骤之一。
我们可以使用一些经典的匹配算法，如最小二乘法或Hungarian算法。
另外，我们还可以引入外观模型，例如卡尔曼滤波器，来预测目标的位置。
6. 目标重识别算法目标重识别算法是保持目标标识一致性的关键。
我们可以使用深度学习方法，例如Siamese网络或三元组损失函数，来提取目标的特征表示。
通过比较特征表示，我们可以判断两个目标是否属于同一实体。
7. 系统评估为了评估基于多摄像头的多目标跟踪算法的性能，我们可以使用一些评价指标，如准确率、召回率和漏报率。
多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术研究
多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术研究摄像头监控系统在当今社会中扮演着重要的角色，用于保护公共场所的安全、提供犯罪调查的证据以及帮助监控交通运输等方面。
然而，由于监控区域的复杂性和目标的多样性，单一摄像头往往无法满足准确地目标跟踪的需求，因此多摄像头视频监控系统的研究变得尤为重要。
本文将探讨多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术，并提出一种基于深度学习的目标跟踪方法。
在多摄像头视频监控系统中，目标跟踪的目标是准确、实时地跟踪和定位视频中的目标物体。
目标跟踪技术涉及到目标检测、目标识别和目标跟踪三个主要任务。
首先，目标检测用于在视频中找到目标物体的位置。
其次，目标识别通过将检测到的目标与事先训练好的目标数据库进行匹配，以确定目标的身份。
最后，目标跟踪通过连续帧之间的目标位置预测和更新，实时地跟踪目标物体。
然而，多摄像头视频监控系统中的目标跟踪面临着许多挑战。
首先，监控区域通常是复杂多变的，有许多可能的遮挡、光照条件和视角变化的影响。
其次，目标物体的外观也可能会受到季节、时间和天气等因素的影响而改变。
此外，在多摄像头系统中，不同摄像头之间的视角和分辨率差异可能会导致目标跟踪的困难。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多目标跟踪算法。
其中，基于深度学习的方法已经显示出很高的准确性和稳定性。
深度学习通过训练神经网络来学习目标的特征表示，并通过反向传播算法来优化网络参数。
在多摄像头视频监控系统中，可以使用深度学习模型来提取目标物体的特征表示，并进行目标检测、目标识别和目标跟踪。
在深度学习模型中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的架构之一。
CNN具有多层卷积和池化层，以及全连接层，可以有效地提取图像或视频中的特征。
对于多摄像头视频监控系统中的目标跟踪，可以使用多个CNN网络来处理不同的摄像头输入，并将其特征进行融合，以实现准确的目标跟踪。
此外，为了解决视角和分辨率差异带来的问题，可以使用自适应目标跟踪方法。
多摄像头视频的目标跟踪与重构技术研究
多摄像头视频的目标跟踪与重构技术研究在现代科技快速发展的时代，多摄像头视频的目标跟踪与重构技术成为了一个备受关注的研究领域。
随着人们对视频内容的需求越来越高，多摄像头系统可以提供更全面的视角和更丰富的信息，因此多摄像头视频的目标跟踪与重构技术显得尤为重要。
本文将对其进行深入研究与讨论。
首先，多摄像头视频的目标跟踪是指通过多个摄像头同时监控一个目标，并实时追踪目标在不同相机视角下的位置与运动轨迹。
这项技术的重要性在于能够提供准确的目标定位信息，为其他应用提供可靠的数据支持。
目标跟踪的挑战在于目标在不同相机视角下的外观变化、遮挡、光照变化等因素的干扰，因此需要采用创新的算法和技术来解决这些问题。
一种常用的多摄像头目标跟踪技术是多目标跟踪方法。
该方法利用多个摄像头同时观测目标，并通过目标的特征与运动信息将其在不同相机视角下进行关联。
常用特征包括目标的颜色、纹理、形状等，通过对目标特征的提取和匹配，可以实现目标在多个摄像头下的连续跟踪。
此外，还有一些基于深度学习的目标跟踪方法，通过训练神经网络来学习目标的外观特征和运动规律，从而实现准确的多摄像头目标跟踪。
除了目标跟踪，多摄像头视频的重构技术也是该领域的研究重点。
多摄像头视频重构是指将多个摄像头拍摄到的不同视角的视频进行融合，生成一个全景视频或三维重构模型。
这项技术的应用广泛，例如在虚拟现实、增强现实、安防监控等领域均有重要作用。
在多摄像头视频的重构过程中，首先需要对多个摄像头进行标定，确定摄像头之间的几何关系和外部参数。
然后，通过对多个视角视频的特征点或特征区域进行匹配，确定它们之间的对应关系。
接着，通过几何变换和图像融合技术，将多个视角的视频进行融合，生成全景视频或三维重构模型。
多摄像头视频的目标跟踪与重构技术在许多实际应用中发挥着重要的作用。
例如，在智能交通系统中，利用多摄像头对交通流量进行准确的监测和分析，可以提高交通效率和减少交通事故。
在安防监控中，多摄像头可以提供全面的监控视角，通过目标跟踪和重构技术，能够及时发现可疑事件并提供可靠的证据。
基于摄像头的行人检测和跟踪技术
基于摄像头的行人检测和跟踪技术摄像头在如今的生活中已经无处不在，为了提高安全性和安全水平，摄像头的技术也在不断地提升。
其中，基于摄像头的行人检测和跟踪技术已经被广泛应用于各类公共场合，如地铁站、机场、商场等。
本文将介绍这一技术的基本流程、优点、应用领域以及存在的瓶颈和未来发展趋势。
一、基本流程基于摄像头的行人检测和跟踪技术可以分为两个阶段：检测和跟踪。
在检测阶段，摄像头会将画面中的行人进行识别并标注出来；在跟踪阶段，摄像头会通过跟踪算法来实现对行人的实时跟踪。
在检测阶段，摄像头通常会采用深度神经网络技术，实现对行人的准确定位和识别。
通过对大量数据的学习，深度神经网络能够在一定程度上模拟人类的识别过程，并能够快速进行图片的特征提取和分类。
使用这种技术，摄像头能够对行人进行准确地检测，并且能够处理不同角度、不同光线等不同条件下的行人。
在跟踪阶段，摄像头通常会采用多目标跟踪算法，实现对行人的实时跟踪。
多目标跟踪算法能够维护一个追踪列表，每个列表项代表一个已经被跟踪的目标。
算法通过对目标的运动轨迹进行分析和预测，实现行人的实时跟踪。
二、优点基于摄像头的行人检测和跟踪技术有很多优点，下面列举一些：1. 提高安全性和管理效率。
在人员密集的公共场合，基于摄像头的行人检测和跟踪技术能够及时发现安全隐患和违规行为，提高安全性；同时，能够帮助管理人员及时发现人员拥堵、交通状况等情况，提高管理效率。
2. 提高客户体验。
在商场、车站等公共场所，基于摄像头的行人检测和跟踪技术能够提高服务质量和客户体验，例如在广告牌等媒介上显示对客户的个性化信息等。
3. 大大减轻人工负担。
使用基于摄像头的行人检测和跟踪技术，可以大大减轻人工任务的负担，减少误判和漏报，提高检测和跟踪的准确性和效率。
三、应用领域基于摄像头的行人检测和跟踪技术广泛应用于各类公共场合，例如：1. 地铁站、机场等交通场所，用于监控客流、维护秩序。
2. 商店、购物中心等商业场所，用于分析客户行为、推荐个性化的产品和服务。
多角度视频中的目标跟踪技术研究
多角度视频中的目标跟踪技术研究当前，随着技术的发展和社会的进步，视频技术已经得到了广泛的应用，如视频监控、视频会议、在线教学、远程医疗等领域。
在这些应用中，目标跟踪技术是其中的一个重要研究方向，因为它能够帮助人们更好地实现对目标的监控和控制。
目标跟踪技术是指通过视频设备实时获取目标的运动状态，比如目标的位置、速度、方向以及姿态等，从而实现对目标的跟踪和监控。
这种技术可以应用于许多领域，如物品安全监管、交通监管、智能家居等，以及行人检测、人脸识别等应用。
然而，目标跟踪技术面临着很多挑战。
比如，目标在视频画面中的大小、方向、移动速度以及环境背景等都会对算法的精度和效果产生影响。
因此，为了实现高效准确的目标跟踪，需要从不同的角度开展研究和探索。
下面，我们将从多个角度来探讨目标跟踪技术的研究。
一、基于特征的目标跟踪技术传统的目标跟踪技术主要基于目标的特征信息来计算目标的运动状态，这种方法被称为特征跟踪技术。
特征跟踪技术通常根据目标的几何属性、外观属性、纹理属性等来提取目标的特征信息，然后在后续视频中进行特征匹配，以计算目标的运动状态。
然而，特征跟踪技术也存在一些问题，比如对目标几何形状、外观质量和纹理特征的依赖性比较高，在目标形状或外观发生变化时，算法的跟踪效果会受到严重的影响。
此外，对于多目标跟踪问题，不同目标之间的相似度较高，容易造成跟踪错误。
二、基于学习的目标跟踪技术随着机器学习的发展，基于学习的目标跟踪技术逐渐被广泛应用。
基于学习的跟踪算法与传统的特征跟踪算法不同，它不是直接从视频中提取目标的特征信息，而是先通过训练数据对目标的特征进行学习，然后在新的视频中根据训练好的模型来进行目标跟踪。
与传统的特征跟踪技术相比，基于学习的目标跟踪技术具有更高的精度和鲁棒性，对目标形状、尺寸、姿态、外观等的变化具有较好的适应性。
比如，一些常用的基于学习的跟踪算法包括具有较强鲁棒性的卡尔曼滤波算法、基于深度学习的神经网络跟踪算法等。
面向多摄像头视频监控的跟踪与目标识别技术优化
面向多摄像头视频监控的跟踪与目标识别技术优化摘要：随着安防行业的快速发展，多摄像头视频监控系统在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于视频监控系统中存在的复杂环境和大量的视频数据，实现高效的目标跟踪和识别仍然面临许多挑战。
本文针对面向多摄像头视频监控的跟踪与目标识别技术进行了研究与优化，并提出了一些解决方案，旨在提高系统的性能和准确性。
1. 引言多摄像头视频监控系统的主要任务是对监控区域中的目标进行跟踪和识别。
这对于预防犯罪、保护公共安全以及提高监控系统的有效性至关重要。
然而，由于监控环境的复杂性和大规模的视频数据，多摄像头视频监控系统的目标跟踪和识别面临着许多技术挑战。
2. 目标跟踪技术目标跟踪是多摄像头视频监控系统中的重要环节。
在现实生活中，目标的运动轨迹常常变化复杂，如何准确地跟踪目标成为一项困难的任务。
传统的目标跟踪算法常常面临目标遮挡、光照变化和复杂背景等问题，导致跟踪准确度较低。
针对这些问题，可以采用基于深度学习的跟踪算法，如基于深度卷积神经网络（CNN）的目标跟踪算法，该算法具有良好的特征提取和目标分类能力，可以提高目标跟踪的准确率。
3. 目标识别技术目标识别是多摄像头视频监控系统中的另一个关键环节。
在复杂的监控环境下，准确地识别目标对于提高系统的实时性和有效性至关重要。
传统的目标识别算法在复杂背景、遮挡和姿态变化等方面存在一定的局限性。
为了提高目标识别的精确度，可以引入深度学习算法，如基于卷积神经网络（CNN）的目标识别算法。
该算法通过训练大规模的数据集，可以自动学习目标的特征，并且具有较高的识别准确率。
4. 算法优化为了进一步优化多摄像头视频监控系统的目标跟踪和识别性能，可以采用以下策略：4.1 多摄像头协同通过多摄像头之间的协同工作，可以提高目标的跟踪和识别准确率。
可以通过将不同摄像头采集到的视频进行实时融合，将各个摄像头的信息结合起来，实现对目标的全方位跟踪和识别。
多摄像头的视觉跟踪技术研究
多摄像头的视觉跟踪技术研究随着科技的发展和人们对安全的重视，多摄像头的视觉跟踪技术越来越受到人们的关注和研究。
实现多摄像头的视觉跟踪需要涉及到多个领域，如计算机视觉、图像处理、机器学习等，需要有不同学科领域的专家进行协作，通过各自领域的技术手段和算法对问题进行研究和解决。
一、多摄像头视觉跟踪技术的应用多摄像头视觉跟踪技术在安防、交通、医疗等领域都有广泛的应用。
在安防领域，多摄像头视觉跟踪技术可以用于监控场景中目标的位置、运动轨迹等信息，对异常行为进行识别、预警和防范。
在交通领域，多摄像头视觉跟踪技术可以用于交通监管和管理，实时获取交通情况，优化交通控制策略。
在医疗领域，多摄像头视觉跟踪技术可以用于疾病诊断和治疗，通过对患者运动状态的跟踪和分析，实现针对性的康复方案。
二、多摄像头视觉跟踪技术的技术实现多摄像头视觉跟踪技术的核心在于对摄像头位置、角度、光照等多种因素进行准确的计算和分析，从而实现对场景中目标的精准跟踪。
具体实现技术包括：1. 多视角几何计算：通过对摄像头的几何信息进行计算，如相对位置、角度、投影矩阵等，实现对目标在多个视角下的定位和跟踪。
2. 目标检测与识别：通过图像处理和机器学习等技术手段，对图像进行自动识别和分类，实现对目标的检测和识别。
目前，常用的目标检测算法有Faster RCNN、YOLO、SSD等。
3. 运动目标跟踪：通过图像序列分析和模型匹配等方法，实现对运动目标的跟踪和预测。
常用的跟踪算法有KCF、Bilateral Filter等。
三、多摄像头视觉跟踪技术的研究方向在多摄像头视觉跟踪技术的研究中，目前所涉及到的技术和应用还有很大的拓展空间，未来的研究方向主要包括：1. 多目标跟踪：目前多摄像头视觉跟踪技术主要用于单目标的跟踪，如何实现对多个目标的同时跟踪将是未来研究的重点。
2. 自适应光照处理：不同摄像头所拍摄的场景会受到不同的光照影响，如何根据不同光照条件对图像进行自适应处理，提高识别和跟踪的准确性，将是未来研究的方向。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第23卷 第2期电子测量与仪器学报Vol 123 N o 12 #46 # J O URN A L OF E LE CT RON I C M EA S UREM EN T A N D I N ST RUM EN T 2009年2月本文于2008年3月收到。
*基金项目:国家863高技术研究发展计划软件重大专项(编号:2003A A 1Z2130);浙江省科技计划重大科技攻关(编号:2005C11001-02)项目资助。
基于多摄像头的目标连续跟踪*李志华 陈耀武(浙江大学数字技术及仪器研究所,杭州310027)摘 要:针对广域视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于多摄像头的目标连续跟踪方法。
摄像头前端通过网络连接将各自监控场景的背景图像和运动目标的特征数据传输给中心计算机服务器。
中心服务器通过背景图像的SIFT (Scale Invar iant Feature T ransfor m)特征匹配检测出摄像头视域F OV (F ield of V iew)之间的重叠区,并根据相匹配的SIF T 关键点(K eypoints)计算地平面单应性变换矩阵(H omog raphy T ransfor mation M atrix),以建立重叠摄像头之间的视点对应关系。
为了对应多个摄像头中的同一个目标,中心服务器在重叠摄像头之间使用运动目标的质心坐标单应性映射和SIFT 特征进行匹配,在非重叠摄像头之间仅使用SIFT 特征进行匹配。
实验结果表明,该方法在广域监控场景中能实现鲁棒的多摄像头间目标连续跟踪。
关键词:目标跟踪;多摄像头;单应性;FO V ;SIFT 中图分类号:T P391.4文献标识码:A国家标准学科分类代码:520.2040Continuous target tracking based on mu ltiple camerasLi Zhihua Chen Yaow u(Institute of A dv anced Dig ital T echnolog y and Instr ument,Z hejiang U niv ersity ,H ang zho u 310027,China)Abstract:Aiming at m oving targ et tr acking in w ide area video surv eillance system s,a metho d to tr ack targ et continuously based on multiple cameras is proposed.T he cameras transfer the background image of their r espective surv eillance scene and the feature data of mo ving targ et to the central com puter serv er thro ug h the netw o rk connection.T he central server detects the overlapping ar ea betw een the field of view s (FOV)of the cameras by features matching of the backgr ound imag es through Scale Invariant Feature Transform (SIFT ).View point correspondence betw een the ov erlapping cam eras is then established by using the g round plane ho mog raphic transformation matrix through SIFT keypoints matched betw een the backg round imag es.T o correspond the same target acr oss cameras,the centr al serv er utilizes the centroid coo rdinate ho mog raphy m apping and the SIFT features matching of the mov ing targ et betw een the overlap -ping cameras,and only the SIFT featur es matching betw een the non -o ver lapping cameras.Ex perim ental results show that the metho d can achieve robust target tracking co ntinuously acr oss multiple cam er as in w ide area surveillance scenes.Keywords:target tracking;multiple cam er as;hom ogr aphy;FOV;SIFT1 引 言单摄像头多目标跟踪[1-2]在计算机视觉文献中得到了相当多的关注。
由于单摄像头视域非常有限,实际监控场景中通过单摄像头不可能长时间大范围地跟踪运动目标。
多摄像头多目标跟踪[3-4]在广域监控场景中得到了很多关注。
多摄像头目标跟踪是不同视点的运动目标之间的对应问题。
文献[5-6]中提出了一些算法用于跟踪多个固定摄像头第2期基于多摄像头的目标连续跟踪#47 #之间的运动目标,这些算法大部分都使用了基于颜色分布或其他特征信息进行跨视域目标跟踪。
由于颜色属性随着场景光照而变化,使用颜色信息跟踪运动目标不是很稳定。
在摄像头校正和3D 环境模型已知的情况下,借助于世界坐标系(w orld coo rd-inate sy stem )中3D 物体的投影位置可以准确建立目标的对应关系[7],文献[8]采用了基于摄像头校正的地平面单应性映射。
Javed 等[9]通过划定多摄像头之间的FOV 界线来建立运动目标之间的对应关系。
虽然通过摄像头校正和环境建模进行多摄像头目标跟踪的效果很好,但是这些条件在大多数实际场景中难以满足。
针对广域视频监控中目标跟踪问题,本文引入了一种新的基于多摄像头的目标连续跟踪方法。
该方法概述如下:视频监控系统中通常包括有重叠视域的摄像头和没有重叠视域的摄像头。
为了检测摄像头之间的重叠视域,摄像头视觉处理前端通过网络连接将各自监控场景的背景图像传输给中心计算机服务器。
中心服务器利用背景图像的SIFT 特征[10]匹配结果确定摄像头视域FOV 之间是否存在重叠区。
具有重叠视域的摄像头之间使用地平面单应性约束(hom ogr aphy constraint )[11]建立视点对应关系。
单应性变换矩阵的系数借助于重叠摄像头背景图像之间相匹配的SIFT 关键点(key points)进行计算得到。
为了对应多个摄像头中的同一个目标,中心服务器在重叠摄像头之间使用运动目标的质心坐标单应性映射和SIFT 特征进行匹配,在非重叠摄像头之间仅使用SIFT 特征进行匹配。
2 建立多摄像头之间的关联2.1 确定摄像头的相邻性为了建立运动目标之间的对应关系,监控系统中的所有摄像头视觉处理前端通过有线以太网连接到中心计算机服务器。
每个摄像头被分配一个唯一的ID 。
中心服务器的操作员根据各个摄像头的监控位置,手工确定每个摄像头的相邻摄像头组,并存入中心服务器的数据库中。
摄像头i 的相邻组N 表示如下:N i ={C j ,,,C k }式中:C j 和C k 分别表示摄像头j 和摄像头k 。
图1表示基于多摄像头的监控系统框架,其中各个摄像头的相邻组被手工确定如下:N 1={C 2},N 2={C 1,C 3,C 4},N 3={C 2,C 4,C 5},N 4={C 2,C 3,C 5},N 5={C 3,C 4}。
2.2 检测摄像头与其相邻组之间的重叠视域监控系统中一些摄像头通常存在相重叠的视域。
服务器利用这些背景图像的SIFT 特征匹配判断一个摄像头与其相邻组是否存在重叠视域。
图1 监控系统框图Fig.1 Sur veillance system fram ew o rk SIFT 特征由Dav id G.Low e [10]提出,这些特征在物体或场景的不同视角图像之间能进行稳定地匹配,对图像缩放、旋转、仿射扭曲、噪声干扰以及光照变化保持了不变性。
Low e 在图像二维平面空间和Do G(Differ ence -of -Gaussian)尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,使特征具备良好的独特性和稳定性。
Do G 算子定义为2个不同尺度的高斯核的差分,如下所示:D(x ,y ,R )=(G(x,y,k R )-G(x ,y ,R ))@I(x ,y )=L(x,y,k R )-L(x ,y ,R )式中:L 代表了图像的尺度空间;I (x ,y )代表图像在位置(x ,y )的像素值;二维高斯函数G(x ,y ,R )=12P R2e -(x 2+y 2)/2R 2,R 代表了高斯正态分布的均方差,称为尺度空间因子。
为了检测出摄像头背景图像的关键点,检测参数设置如下:O =3, o min =-1, S =3,式中:O 表示o ctave 数,o min 表示首个o ctave,S 表示scale sub -level 数。
相应的尺度因子R 通过公式表示如下:R (o,s)=R 02o+s/S,式中:s I [s min ,s max ]=[-1,S]=[-1,3],R 0=#48 #电子测量与仪器学报2009年1.6@21/S,o I [o min ,o min +O-1]=[-1,1]。
去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点,以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力。
然后利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性,为每个关键点生成128维的SIFT 特征向量。
如果2个摄像头的背景图像之间SIFT 特征相匹配的关键点数目多于M T ,则判定它们有重叠视域,参数M T 可以动态设置。
图2(a)表示具有相似视角方向的2个摄像头监控背景图像之间的SIFT 特征匹配结果。
图2(b)表示视角方向变化比较大的2个摄像头监控背景图像之间的SIFT 特征匹配结果。
SIFT 特征匹配过程中选择的比例阈值th =0.5,用白线连接匹配点。
这些匹配结果显示了SIFT 特征对图像尺度、旋转、仿射变换以及视角方向变化等保持高度不变性。