多攝像機(jī)協(xié)作分布式智能視覺監(jiān)控中若干問題研究.pdf

1、智能圖像傳感器是分布式視覺監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，如果用高性能計(jì)算機(jī)來設(shè)計(jì)智能圖像傳感器，則成本過高。并且一般計(jì)算機(jī)的可靠性較差，不能滿足視覺監(jiān)控系統(tǒng)連續(xù)工作的需要。近年來，數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的運(yùn)算速度大幅提升，而價(jià)格不斷下降，因此可以用DSP代替計(jì)算機(jī)來設(shè)計(jì)智能圖像傳感器，降低成本并提高可靠性。與高性能計(jì)算機(jī)相比，DSP的計(jì)算能力畢竟有限，在計(jì)算機(jī)上取得良好性能的多數(shù)復(fù)雜算法不能直接應(yīng)用到DSP上，必須根據(jù)DSP的計(jì)算能力設(shè)計(jì)新的算

2、法或者對(duì)以往算法進(jìn)行改進(jìn)，在保證算法性能的前提下盡量降低算法的復(fù)雜度。 本文就是以基于DSP的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)為硬件平臺(tái)，研究分布式智能視覺監(jiān)控中背景重建、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測及跟蹤、人臉檢測跟蹤、攝像機(jī)標(biāo)定、多攝像機(jī)協(xié)作監(jiān)視等基礎(chǔ)性問題，著力解決算法復(fù)雜度與算法性能之間的矛盾。主要成果及創(chuàng)新如下： (1)快速而準(zhǔn)確的背景重建是分布式智能視覺監(jiān)控的重要基礎(chǔ)之一。論文提出兩種快速背景重建算法，即基于背景象素值出現(xiàn)頻次最高假設(shè)的背景重建改

3、進(jìn)方法和利用運(yùn)動(dòng)分割結(jié)果指導(dǎo)背景更新的背景重建方法。第一種方法先去掉前景點(diǎn)，再統(tǒng)計(jì)背景點(diǎn)各像素值出現(xiàn)的頻次，選出頻次最大的灰度值作為背景灰度值，算法能快速有效地重構(gòu)背景，并且當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)緩慢或在某一區(qū)域頻繁出現(xiàn)導(dǎo)致前景點(diǎn)出現(xiàn)的概率大于背景點(diǎn)時(shí)，仍能正確重構(gòu)背景。第二種方法利用運(yùn)動(dòng)分割檢測出“虛假”的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，僅對(duì)“虛假”運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行背景更新，計(jì)算量小，更新速度快，并且算法不受背景點(diǎn)出現(xiàn)頻次的限制。 (2)單攝像機(jī)跟蹤是多攝像機(jī)跟蹤

4、的基礎(chǔ)。論文給出一種運(yùn)動(dòng)檢測與運(yùn)動(dòng)搜索相結(jié)合的卡爾曼預(yù)測多目標(biāo)跟蹤算法，算法使用跟蹤置信度策略，在單攝像機(jī)條件下，能統(tǒng)一處理遮擋、合并、分裂等情況，具有較強(qiáng)的多目標(biāo)跟蹤能力。 (3)視頻人臉檢測、跟蹤是視覺監(jiān)控系統(tǒng)的一項(xiàng)重要功能。論文綜合應(yīng)用膚色特征和人臉區(qū)域的邊緣點(diǎn)方向特征，給出一種基于貝葉斯分類器的快速視頻人臉檢測方法，并利用人臉檢測及kalman預(yù)測實(shí)現(xiàn)多人臉的跟蹤。 (4)通過攝像機(jī)標(biāo)定獲取目標(biāo)的世界坐標(biāo)是視覺監(jiān)

5、控的重要任務(wù)之一。論文提出一種基于四元數(shù)的運(yùn)動(dòng)攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)矩陣的在線標(biāo)定方法，標(biāo)定方法簡捷，重建世界坐標(biāo)誤差較小。另外提出一種基于人體身高模型的單攝像機(jī)目標(biāo)定位新方法，能通過外參數(shù)未標(biāo)定的單個(gè)攝像機(jī)獲取目標(biāo)在地平面上的二維坐標(biāo)，滿足室內(nèi)或室外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位的需要。 (5)多攝像機(jī)協(xié)作是提高分布式視覺監(jiān)控系統(tǒng)智能性的重要方法。論文提出一種聯(lián)盟機(jī)制多攝像機(jī)協(xié)作模型，利用基于任務(wù)需求與攝像機(jī)能力距離匹配的協(xié)作聯(lián)盟快速生成算法選擇擇多個(gè)攝像