智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的移動目標(biāo)空間定位和跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著監(jiān)控場景的不斷復(fù)雜化，傳統(tǒng)的基于二維圖像的視頻監(jiān)控分析已經(jīng)無法滿足人們的需求，需要從場景中獲得更多的信息加入到分析的因素中。而在如今的監(jiān)控中，深度信息變得尤為重要，因此從二維圖像中根據(jù)攝像機(jī)模型獲得移動目標(biāo)對應(yīng)的三維空間點(diǎn)坐標(biāo)的定位技術(shù)成了智能監(jiān)控技術(shù)中的熱點(diǎn)問題。本文研究基于GPS輔助的目標(biāo)空間定位和移動目標(biāo)運(yùn)動軌跡預(yù)測和融合技術(shù)，主要研究工作和成果如下：
　　1、基于GPS輔助的移動目標(biāo)空間定位技術(shù)研究。提出了一種基于參考

2、點(diǎn)GPS輔助的攝像機(jī)映射模型，使用平差理論提高了模型參數(shù)的精度；針對鏡頭畸變而引起的徑向誤差，提出使用同心環(huán)的原理對移動目標(biāo)進(jìn)行求解，以及使用誤差補(bǔ)償曲線的方式對使用同心環(huán)引入的誤差進(jìn)行消除，達(dá)到在實(shí)時的情況下對移動目標(biāo)準(zhǔn)確的空間定位。
　　2、基于亞像素和數(shù)據(jù)置信度的定位技術(shù)優(yōu)化。首先根據(jù) Vibe算法得到的像素級的移動目標(biāo)邊緣坐標(biāo)，利用包括Zernike矩，主軸分析和高斯擬合的多種亞像素方法對其邊緣坐標(biāo)進(jìn)行處理，得到更為精確的

3、亞像素坐標(biāo)，以此獲取精度更高的移動目標(biāo)空間坐標(biāo)。另一方面從定位數(shù)據(jù)的可靠性出發(fā)，對攝像機(jī)做以可靠程度為標(biāo)準(zhǔn)的置信度處理，置信度作為加權(quán)因子，以此得到更為可靠的移動目標(biāo)GPS坐標(biāo)。
　　3、移動目標(biāo)運(yùn)動軌跡預(yù)測和融合?；诒疚奶岢龅挠成淠Ｐ停瑢Χ鄶z像機(jī)場景中移動目標(biāo)的運(yùn)動方式進(jìn)行分析。在多個運(yùn)動目標(biāo)交叉運(yùn)動時根據(jù)之前狀態(tài)的運(yùn)動軌跡區(qū)分多個運(yùn)動目標(biāo)；在運(yùn)動目標(biāo)被障礙物遮擋時根據(jù)卡爾曼濾波或者慣性定理做出運(yùn)動狀態(tài)的預(yù)測，并且對因障礙物遮

4、擋而形成的運(yùn)動軌跡中斷，采用最長鏈方法進(jìn)行運(yùn)動軌跡融合，得到較為完整且可靠的運(yùn)動軌跡。
　　本文通過實(shí)驗證明，基于GPS輔助誤差補(bǔ)償?shù)囊苿幽繕?biāo)定位可以在線性時間內(nèi)得到較高精確度的移動目標(biāo)的GPS坐標(biāo)，且基于亞像素和數(shù)據(jù)置信度的優(yōu)化算法也進(jìn)一步對定位精度做了提升，根據(jù)定位結(jié)果擬合出的運(yùn)動軌跡融合預(yù)測曲線和融合曲線都符合真實(shí)運(yùn)動狀態(tài)。這些都說明了本文的算法在實(shí)時的監(jiān)控系統(tǒng)下有著良好的效果。
　　最后對本文做出了內(nèi)容的總結(jié)，同時也