多視頻數(shù)據(jù)融合技術(shù)在移動(dòng)對象識別中的研究與應(yīng)用.pdf

1、目前，單攝像頭移動(dòng)對象識別的相關(guān)技術(shù)已比較成熟，但仍然存在場景切換、目標(biāo)遮擋等問題，多攝像頭下的移動(dòng)對象識別成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。多攝像頭移動(dòng)對象識別是指在目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，對多攝像頭信息進(jìn)行融合分析，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精確識別。
　　在介紹了目標(biāo)檢測、跟蹤的經(jīng)典算法以及移動(dòng)對象識別中存在的不足基礎(chǔ)上，提出了一種運(yùn)動(dòng)模板、物體邊緣方向直方圖和Kalman預(yù)估器相結(jié)合的跟蹤算法，與以往算法相比，該算法充分利用了物體的邊緣特征，能

2、夠準(zhǔn)確跟蹤視頻監(jiān)控中的移動(dòng)對象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在復(fù)雜環(huán)境下仍具有很好的實(shí)時(shí)性和魯棒性。
　　針對移動(dòng)目標(biāo)識別環(huán)境的特殊性，本文將多視頻數(shù)據(jù)融合技術(shù)細(xì)化為數(shù)據(jù)層、目標(biāo)跟蹤層以及決策層等三個(gè)層次的信息融合。數(shù)據(jù)層通過融合多攝像頭移動(dòng)目標(biāo)的大小、方向等參數(shù)實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確描述;目標(biāo)跟蹤識別層采用粗集理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法，增強(qiáng)了識別系統(tǒng)的穩(wěn)定性;決策層通過D-S證據(jù)理論來融合多個(gè)攝像頭節(jié)點(diǎn)的決策結(jié)果，提高了目標(biāo)識別的準(zhǔn)確