非重疊視域多攝像機目標匹配算法研究.pdf

1、隨著社會進步，單攝像機目標檢測和跟蹤已很難滿足現(xiàn)實需要。為了擴大監(jiān)控范圍，近年來多攝像頭的目標檢測和跟蹤越來越受到重視，但是由于監(jiān)控區(qū)域的廣闊和單攝像機視域有限之間的矛盾，不可能使用數(shù)量巨大的攝像頭去覆蓋所有的被監(jiān)控區(qū)域，只能覆蓋重要的區(qū)域，這些區(qū)域之間存在一定的盲區(qū)，單攝像機的目標檢測和跟蹤技術(shù)已經(jīng)成熟，如何跟蹤和判斷穿越這些盲區(qū)到達另一攝像機的目標，即無重疊視域多攝像頭目標跟蹤成為了現(xiàn)在的研究熱點。
　　由于不同攝像機之間的同

2、一目標呈現(xiàn)的特征有很大不同且時間和空間是分離的，所以如何匹配同一目標是無重疊視域多攝像頭目標跟蹤的關(guān)鍵問題，本文提出使用目標的多特征進行目標的匹配以實現(xiàn)跟蹤。本文主要工作和創(chuàng)新如下：
　　1)針對單攝像機對運動目標檢測實時性和魯棒性不高等缺點，本文提出使用VIBE背景提取和運動目標檢測算法進行單攝像機的運動目標檢測。使用第一幀進行背景建模，結(jié)合目標像素點的八鄰域建立像素模型。一般在第二幀就可以提取出較好的前景目標。由于背景不可避免

3、的會引入噪聲和受到光照變化，本文提出使用基于像素級和幀級的背景模型的更新。實驗結(jié)果表明，本文提出的更新模型算法，對光照變化具有良好的適應(yīng)性。
　　2)對非重疊視域多攝像機之間的目標表現(xiàn)模型及其匹配問題，提出了帶有目標顏色特征的顏色直方圖、UV色度分量等特征的匹配，以及使用目標的SURF特征點進行目標匹配，本文提出使用SURF特征點的歐式距離作為目標匹配的重要條件，通過比較特征點的最近距離與次近距離的方法，求出距離比率ratio來標

4、記兩個運動目標的相似性程度，ratio越小兩個物體匹配度越高。
　　3)本文使用系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)作為特征比較的一個附加特征，由于不同攝像機之間的時空模型存在不同，即攝像機之間是否連通，以及連通攝像機之間平均距離，我們一般用平均時間來表示。使用混合高斯模型來模擬不同攝像機之間的時間模型。
　　4)考慮到非重疊視域目標跟蹤的特性，使用D-S證據(jù)理論進行對上述特征進行概率融合，實現(xiàn)對穿過不可見區(qū)域的目標持續(xù)跟蹤，避免上述各特征的沖突，