基于視頻輔助的熱釋電紅外信號人體跟蹤辨識系統(tǒng)研究.pdf

1、傳統(tǒng)的人體跟蹤實現(xiàn)方案使用紅外攝像頭或者是普通的視頻攝像機，通過捕獲大量的視頻幀，來提取人體的位置信息和識別特征信息。大量的人體跟蹤辨識研究集中在獲取圖像信息的基礎(chǔ)上，基于圖像信息的跟蹤識別過程有兩大問題：一是大多數(shù)視頻攝像機在白天可以正常工作，一旦到了夜晚，光線暗淡的情況下，視頻拍攝的性能大大降低，直接影響人體跟蹤的效果；二是視頻跟蹤方法涉及實時計算，特征對象關(guān)聯(lián)等都需要耗費巨額的運算量開銷?？紤]到視頻跟蹤系統(tǒng)的這兩大缺陷，研究人員開

2、始將注意力集中到一種可以24小時正常工作且運算量相對精簡的人體跟蹤系統(tǒng)的研制上，使得基于無線熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體跟蹤與識別方法的研究日趨活躍。本文在深入分析熱釋電傳感器輸出信號的基礎(chǔ)上，通過建模仿真，提出多人體跟蹤辨識的改進算法，以應(yīng)用于目前正在開發(fā)的多人體跟蹤識別系統(tǒng)設(shè)備的軟件中，使系統(tǒng)的實時性和準(zhǔn)確度得到保證，并在此基礎(chǔ)上改進系統(tǒng)的人體識別與跟蹤算法的準(zhǔn)確度。另外，考慮到基于視頻的人體跟蹤辨識系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，引入視頻輔助的方式來提

3、高系統(tǒng)的魯棒性，可靠性以及冗余性。本文的研究工作集中在以下三個方面：
　?。?）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：本文通過建立目標(biāo)-數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型，解決了在固定跟蹤目標(biāo)的情況下，混淆目標(biāo)以及錯誤性警報的問題；針對多目標(biāo)跟蹤辨識中的目標(biāo)濾波，目標(biāo)交叉，目標(biāo)確認(rèn)等各種問題進行了建模分析，并做了仿真實驗，和實際實驗測試，最終對于系統(tǒng)識別率做了比較分析，并給出了提高系統(tǒng)跟蹤辨識準(zhǔn)確率的具體方案。
　　（2）信息融合：通過來自于多傳感器的數(shù)據(jù)，消除不合理數(shù)據(jù)，

4、從而將來自于各個傳感器的較低精度和可靠性的測量值融合得到精度較高的結(jié)果；另外，對于跟蹤辨識過程中應(yīng)用到的數(shù)學(xué)模型，進行了建模分析，以及方程推導(dǎo)，給出了融合之后的概率模型，為本文識別應(yīng)用到的最大概率模型奠定了理論基礎(chǔ)。
　?。?）特征提取：考慮到跟蹤目標(biāo)的特征信息和方位信息，通過建立二者各自的概率密度函數(shù)，從而為數(shù)據(jù)融合做好前期準(zhǔn)備工作。由于本文利用的視頻為輔，熱釋電傳感信號為主的方法，提取的特征相應(yīng)有圖像特征和熱釋電信號特征。通過