视觉监控中可旋转单摄像机目标定位相关问题的研究

论文摘要

为了满足视频监控的需要，在运用数字图像处理技术和射影几何、机器视觉等知识的基础上，本文提出了一种可旋转单摄像机的目标定位的思路和方法。本文首先根据监控场景中运动目标与摄像机的相对距离和其头部成像点之间的关系建立了固定摄像机下的身高模型，并对唯一性做出了证明，该算法可以有效的对监控场景中的目标进行二维的定位。针对可旋转摄像机目标定位中身高模型改变的问题，本文提出了一种身高模型固定参数和采样参数的更新算法。该算法联合初始参数和旋转角度，分别对摄像机的平扫和俯仰两种运动情况下，摄像机旋转后的身高模型固定参数和采样参数进行更新，从而获得新位置下摄像机的身高模型，实现在可旋转摄像机监控环境下的目标定位。因为运动目标头部不易被遮挡，该办法不仅适用于室外目标定位，也适用于背景复杂的室内监控环境中的目标定位。实验结果表明，该方法操作简便，精度较高。其中摄像机内部参数的获得采用了一种根据圆环点和正交消影点性质的改进自标定算法，取得了较满意的效果，该算法实现简单，精度较好。摄像机的旋转角度采用基于四元数的方法事先获得，该方法在云台通电时间和摄像机旋转成比例的条件下有效的计算出摄像机在单位通电时间下的旋转角度。整个可旋转单摄像机目标定位算法精度较好，基本满足视频监控的需要。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 机器视觉概论
• 1.2.1 计算机视觉的发展和内容
• 1.2.2 Marr视觉计算理论
• 1.2.3 计算机视觉的应用
• 1.3 监控和智能监控现状
• 1.3.1 发展历程
• 1.3.2 智能监控现状
• 1.4 本文主要工作及论文安排
• 1.4.1 本文主要工作
• 1.4.2 论文组织
• 第二章 摄像机自标定
• 2.1 摄像机标定现状
• 2.1.1 摄像机坐标系
• 2.1.2 线性模型（小孔成像模型）
• 2.1.3 非线性模型
• 2.2 摄像机标定方法
• 2.2.1 传统标定方法
• 2.2.2 自标定方法
• 2.2.3 基于主动视觉的标定方法
• 2.3 射影几何
• 2.3.1 二次曲线
• 2.3.2 五点定义一条二次曲线
• 2.3.3 交比和交比不变性
• 2.3.4 虚圆点
• 2.3.5 绝对二次曲线
• 2.3.6 消影点
• 2.4 基于圆环点和正交消影点的摄像机自标定
• 2.4.1 摄像机针孔模型
• 2.4.2 绝对二次曲线和摄像机内参数
• 2.4.3 圆环点和绝对二次曲线
• 2.4.4 绝对二次曲线和正交性
• 2.4.5 算法原理
• 2.5 模板的设计和识别
• 2.5.1 本课题实验采用的模板
• 2.5.2 图像预处理
• 2.5.3 识别嵌套结构
• 2.5.4 计算摄像机内部参数
• 2.6 实验结果
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于身高模型的单摄像机目标定位
• 3.1 引言
• 3.2 单摄像机的目标定位原理
• 3.2.1 地平面坐标系
• 3.2.2 身高模型原理
• 3.3 身高模型获取算法
• 3.4 目标横向位置确定
• 3.5 单摄像机目标定位实验
• 3.6 结论
• 第四章 摄像机旋转角度的获得
• 4.1 摄像机的旋转运动
• 4.2 旋转矩阵的欧拉角表示
• 4.3 四元数定义
• 4.4 旋转矩阵的四元数表示
• 4.5 视觉监控中旋转矩阵的四元数求解
• 4.6 本章小结
• 第五章 可旋转单摄像机的目标定位
• 5.1 前言
• 5.2 参数更新原理
• 5.2.1 需要更新的参数
• 5.2.2 参数更新
• 5.2.2.1 摄像机俯仰运动
• 5.2.2.2 摄像机平扫运动
• 5.2.3 一般情况
• 5.3 实验结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 未来工作的展望
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文