基于多攝像頭的智能視頻分析系統(tǒng)的研究與實現.pdf

1、隨著科技日新月異的發(fā)展,人們對于智能視頻分析的智能化要求在不斷提高。多攝像頭監(jiān)控更加廣闊的范圍,能夠克服單攝像頭監(jiān)控范圍有限的缺點,于是多攝像頭的監(jiān)控逐漸受到重視。本文著重從視頻分析的兩個應用系統(tǒng)進行研究,包括無重疊區(qū)域目標的交接跟蹤和有重疊區(qū)域目標的雙目立體視覺測距,為后續(xù)更高級的智能行為分析打下基礎。二者都需要對目標特征匹配算法進行研究,所以實現更加快速、準確的匹配是實現交接跟蹤和雙目測距的前提。整個課題的研究工作包括:
　　

2、首先對經典的兩大類特征提取算法進行了研究,包括基于角點特征提取算法和基于尺度不變的特征提取算法。角點特征包括Harris、SUSAN和CSS,基于尺度不變的特征包括SIFT和SURF。本文對這些算法進行了介紹,然后對這些特征提取算法進行仿真、分析和對比,從而得出各個算法的優(yōu)缺點。SURF算子以其對光照、旋轉以及尺度變化等保持不變的優(yōu)點,最終選擇作為實現交接跟蹤和目標測距的特征匹配算法。
　　然后重點研究了特征匹配在目標跟蹤上的應用

3、。多攝像頭下實現對目標的識別,即在不同攝像機視野里實現對同一目標的交接跟蹤,以及每個攝像頭下尺度自適應的Mean Shift跟蹤。通過SURF特征和顏色特征融合并不斷進行特征學習,剔除不穩(wěn)定的SURF特征點,并對比SURF特征相關性找到另一視野里的目標,實現多攝像頭下目標的交接跟蹤;通過目標特征匹配計算視頻圖像兩幀間的仿射變換矩陣得到尺度因子,使用尺度因子修正目標跟蹤窗口,實現目標的尺度自適應跟蹤。
　　最后研究特征匹配算法在雙目