基于非重叠区域的多摄像机目标跟踪技术研究

论文摘要

近年来,随着视频监控技术的发展和人们对智能化监控要求的日益提高,传统的单摄像机监控系统在很多场合已无法满足视频监控的要求。与之相比,使用多个摄像机协作可以扩大摄像机的观测范围、增加观测角度、更全面地捕捉运动对象的信息、克服遮挡等问题。因此,越来越受到人们的关注。其中,当多摄像机系统用于监控范围较大的场合时,相邻摄像机的视域之间往往没有交叠区域,于是产生了基于无重叠视域的多摄像视频监控,这一具有实用价值的研究方向。在无重叠视域的多摄像机监控环境中,同一目标在不同摄像机中,往往会因为光照的差异、目标姿势的变化,以及摄像机自身因素的影响,而表现出不同的外观特征,影响了目标跟踪匹配的准确性。本文针对上述问题,研究了基于无重叠视域的多摄像机目标跟踪匹配技术。主要研究内容和创新点如下:(1)研究了亮度转换函数的建立方法,提出了一种根据摄像机场景亮度进行亮度转换函数调整的有效方法。在建立多摄像机监控场景间的亮度映射关系前,先进行场景亮度判断,以确定映射方向,再根据目标的归一化累积直方图,建立亮度转换函数,在一定程度上避免了部分亮度映射的缺失。并验证了进行亮度转换的必要性。(2)分析了平均亮度转换函数和累积亮度转换函数的性质,在此基础上,综合了多帧和多目标的思想,提出了一种综合的亮度转换函数。并引入了修正的Bhattacharyya系数,用以衡量亮度映射关系的准确度。实验结果表明,改进的亮度转换函数映射关系更为准确。(3)提出了一种基于多帧匹配的亮度转换函数概率主成分分析的目标匹配算法。通过训练多对目标的关键帧形成亮度转换函数集,然后使用概率主成分分析对函数空间进行概率估计,采用多帧匹配的方法,计算目标之间的亮度转换函数属于函数空间的概率。同时考虑到训练目标不足,结合改进的亮度转换函数的方法,采用多帧匹配计算目标直方图之间的相似度。实验结果表明该方法具有良好的匹配效果。文章的最后给出了对全文的总结,并结合现有的研究状况,展望该课题可进一步挖掘的内容。

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摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 引言

1.2 研究背景与意义

1.3 研究现状

1.4 本文的主要工作与内容安排

第二章无重叠视域的多摄像机目标跟踪技术分析

2.1 智能监控中的多摄像机协同跟踪系统框架

2.2 单摄像机的目标检测与跟踪技术

2.2.1 目标检测

2.2.2 目标跟踪.

2.3 无重叠视域的多摄像机目标跟踪技术分析

2.3.1 目标匹配

2.3.2 拓扑关系估计

2.3.3 数据关联方法

2.4 本文拟采用的方法

2.5 本章小结

第三章多摄像机监控场景间亮度映射关系的建立

3.1 颜色校正概述

3.1.1 影响颜色失真的主要因素

3.1.2 常用的颜色校正方法

3.1.3 颜色校正在多摄像机监控中的应用

3.2 亮度转换函数

3.2.1 亮度转换函数概述

3.2.2 亮度转换函数的数学描述

3.2.3 亮度转换函数的建立

3.2.4 建立亮度转换函数带来的问题分析

3.3 改进的亮度转换函数建立方法

3.3.1 场景亮度分析

3.3.2 改进的亮度转换函数建立

3.4 进一步修正的亮度转换函数

3.4.1 平均亮度转换函数

3.4.2 累积亮度转换函数

3.4.3 对亮度转换函数的进一步修正

3.5 对目标亮度变化的估计

3.5.1 修正的Bhattacharyya 系数

3.5.2 对目标亮度变化的估计

3.6 本章小结

第四章基于亮度转换函数的多摄像机目标跟踪匹配

4.1 无重叠视域的多摄像机目标跟踪匹配概述

4.2 概率主成分分析介绍

4.2.1 主成分分析理论概述

4.2.2 潜变量模型

4.2.3 概率主成分分析

4.3 对亮度转换函数空间的概率主成分分析

4.3.1 亮度转换函数的空间

4.3.2 对亮度转换函数空间的概率主成分分析

4.4 基于亮度转换函数的目标匹配

4.4.1 基于亮度转换函数的匹配思想

4.4.2 目标训练

4.4.3 相似度计算

4.4.4 多帧匹配

4.5 基于颜色直方图的目标匹配

4.5.1 直方图匹配

4.5.2 二次多帧匹配

4.6 本章小结

第五章实验结果与分析

5.1 实验平台与参数

5.2 亮度转换函数的比较与分析

5.2.1 实验设计

5.2.2 亮度转换函数的比较

5.2.3 实验结果分析

5.3 无重叠视域的多摄像机目标跟踪匹配

5.3.1 实验设计

5.3.2 匹配效果

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文、参与科研项目情况

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