基于多攝像頭網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤(object tracking)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，可廣泛應(yīng)用到生活的諸多方面，例如視頻監(jiān)控、異常行為序列識(shí)別等。本文中提出的多目標(biāo)的跟蹤方法基于一種常見的應(yīng)用場(chǎng)景，即公共場(chǎng)合的多攝像頭視頻監(jiān)控場(chǎng)景。在這種應(yīng)用場(chǎng)景下，有多個(gè)攝像頭對(duì)同一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行拍攝。如果解決在這種應(yīng)用場(chǎng)景下的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，是本文中需要解決的問題。
　　為了完成基于多攝像頭視角的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，本文的工作可以分為以下幾個(gè)部分。
　　

2、1.數(shù)據(jù)的預(yù)處理的工作。為了提高目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確度，本文中進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，如圖像的背景減除以及圖像的顏色校正等。然后是目標(biāo)檢測(cè)。
　　2.目標(biāo)檢測(cè)，在本文是所使用的是基于Deformable Part Model的檢測(cè)方法去訓(xùn)練檢測(cè)器，而后進(jìn)行檢測(cè)。
　　3.單視角跟蹤結(jié)果獲取。在單個(gè)視角中，本文使用結(jié)構(gòu)化保持的多目標(biāo)跟蹤算法去連接檢測(cè)結(jié)果，獲取跟蹤的序列。由于目標(biāo)光照或者姿態(tài)的變化，一個(gè)目標(biāo)可能對(duì)應(yīng)多個(gè)跟蹤

3、序列，為了獲取一個(gè)目標(biāo)比較穩(wěn)定的跟蹤，就需要進(jìn)行單個(gè)視角跟蹤結(jié)果融合。
　　4.跨視角跟蹤結(jié)果融合。在每個(gè)視角中，跟蹤的結(jié)果是獨(dú)立獲取的，因而相同的目標(biāo)在不同的視角中可能對(duì)應(yīng)著不同的標(biāo)號(hào)。為了統(tǒng)一標(biāo)號(hào)，就需要進(jìn)行跨攝像頭視角的跟蹤結(jié)果融合。在這里，使用了兩種方法，分別是基于特征比較的方法和基于空間對(duì)齊的方法，這兩種方法對(duì)應(yīng)著不同的應(yīng)用場(chǎng)景。
　　本文就多攝像頭視角下的多目標(biāo)跟蹤問題提出一整套完整的解決框架，完成了單視角多目標(biāo)