基于分布式集群的多攝像頭的目標檢測和跟蹤的并行算法.pdf

1、隨著人們生活水平的提高，安全意識的不斷提升，視頻監(jiān)控作為有效的安保手段，正越來越多的被安裝到各個場所。而與日俱增的高清攝像頭數(shù)量使得流媒體服務器不堪重負，為了解決飛速增長的高清攝像頭數(shù)量和單服務器服務能力有限之間的矛盾，本文討論了基于分布式集群的多攝像頭的目標檢測和跟蹤的并行算法。
　　首先，學習和分析已有的檢測和跟蹤算法，并對混合高斯背景模型檢測效率進行測試，發(fā)現(xiàn)其處理高清視頻時很難達到實時性要求。
　　其次，對混合高斯算

2、法進行改進和解耦，提出分塊檢測思想，對每幀圖像進行拆分，交由不同單元處理。對于集群中不同單元處理能力的不同，提出多個像素合成小塊，利用小塊均值進行建模的思想。對于停滯目標會被訓練成背景的問題，提出累計差異量Q，判斷目標是否停滯。
　　再者，對Kalman濾波進行改進，增加新近量測數(shù)據(jù)在濾波中的作用，增添了消漸因子γ(γ＞1)。利用Kalman預測對目標進行初步分類，交由不同處理單元進行直方圖匹配。對于多攝像頭匹配問題，提出了路徑模