基于多摄像头的行人视频运动目标检测算法研究
多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪
多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪近年来，随着安防技术和计算机视觉的发展，多摄像机视频监控系统在各个领域得到了广泛应用。
多摄像机视频监控系统采用多个摄像机同时监测同一个区域，可以提高监控的全面性和准确性。
然而，在这种系统中，大量的视频数据使得人工分析和处理变得困难和耗时。
因此，如何有效地进行运动目标检测与跟踪成为了研究的热点之一。
多摄像机视频监控系统中的运动目标检测与跟踪涉及到多个步骤，包括背景建模、目标检测、目标特征提取、目标跟踪等。
在背景建模阶段，需要通过对摄像机采集到的视频序列进行分析，提取场景的静态背景信息。
常用的背景建模方法有基于帧差法和基于聚类法等。
帧差法通过计算相邻两帧像素差异来得到目标的前景区域，而聚类法则通过对像素进行聚类来判断是否为目标。
这些方法可以较好地适应场景变化并获取较为准确的背景信息。
接下来，目标检测是通过将前景区域与背景进行对比来得到运动目标的方法。
常用的目标检测算法有基于混合高斯模型和基于自适应阈值的方法。
这些方法可以对目标进行初步的检测和分割。
然后，在目标特征提取阶段，需要从检测到的目标中提取出有用的特征。
例如，颜色、纹理、形状等特征可以用于目标识别和分类。
最后，在目标跟踪阶段，需要通过将目标的位置和运动轨迹进行精确计算和预测，从而进行目标的跟踪和定位。
在多摄像机视频监控中，由于摄像机的数量增加，场景复杂程度提高，造成了更大的挑战。
首先，摄像机之间存在视角差异，导致目标在不同摄像机视野中的外观和尺度变化。
为了解决这个问题，可以通过利用摄像机之间的几何关系来进行目标的位置和尺度的校正。
其次，多摄像机视频监控系统中的目标通常是多个摄像机录制的视频中的同一个目标。
因此，目标的跟踪需要在多个摄像机之间进行协同。
为了解决这个问题，可以通过利用目标的外观和运动信息来进行目标的匹配和关联。
最后，多摄像机视频监控系统需要将多个摄像机的视频数据进行融合和整合。
基于行人重识别和姿态估计的跨摄像头多目标跟踪算法研究
基于行人重识别和姿态预估的跨摄像头多目标跟踪算法探究关键词：跨摄像头多目标跟踪、行人重识别、姿态预估、目标匹配、目标识别一、引言随着智能监控系统的广泛应用，跨摄像头多目标跟踪技术越来越受到关注。
在实际监控中，由于监控区域的复杂性和行人数量的增加，单个摄像头往往不能满足监控的需要，需要多个摄像头进行联合监控。
跨摄像头多目标跟踪技术可以跟踪多个目标，包括目标位置、行动轨迹和运动状态等信息，提高了监控系统的精度和效率。
目前的跨摄像头多目标跟踪算法主要有多特征融合、多目标检测和多目标跟踪等方法。
但是在实际应用中，由于目标的相似性、目标特征的变化和摄像头视角的不同，这些方法往往无法满足实际需要。
因此，本文提出了一种基于行人重识别和姿态预估的跨摄像头多目标跟踪算法。
该算法结合了行人重识别和姿态预估，利用行人重识别进行跨摄像头目标匹配，利用姿态预估援助提高目标识别准确率，有较好的好用性和鲁棒性。
在试验中对不同场景下的视频进行了测试，结果表明该算法能够有效跟踪多个目标，在目标交叉、遮挡和姿态变化等状况下仍具有较好的跟踪效果。
二、相关探究目前的多目标跟踪算法主要分为两类：基于检测和基于跟踪。
基于检测的算法先使用目标检测器，再使用滤波器进行目标跟踪。
基于跟踪的算法则不使用目标检测器，直接使用前一帧的跟踪结果进行目标跟踪。
多目标跟踪算法中比较常用的方法有多特征融合和多目标检测。
多特征融合方法主要是将多个特征进行融合，以提高识别准确率和鲁棒性。
多目标检测方法则是利用先进的目标检测器进行目标检测，再依据检测结果进行跟踪。
当前的多目标跟踪探究中，行人重识别和姿态预估技术也得到了广泛的应用。
行人重识别技术主要是在多摄像头环境下，通过进修前后两帧中行人特征的变化来实现行人的身份跟踪。
姿态预估技术则是利用深度进修等技术，对目标在挪动过程中发生的形变进行猜测和修正，提高目标的识别准确率。
三、算法设计本文提出的跨摄像头多目标跟踪算法主要分为三步：预处理、目标匹配和目标跟踪。
视频运动目标检测方法研究与分析
视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它主要用于在视频序列中自动检测运动目标，如人、车、动物等，并跟踪它们的运动轨迹。
在实际应用中，视频运动目标检测可以应用于智能交通监控、视频监控、自动驾驶等领域。
本文将对当前视频运动目标检测方法进行研究与分析，以期为相关领域的研究和实际应用提供参考。
一、视频运动目标检测的研究现状视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前已经有许多方法被提出。
这些方法可以分为基于传统图像处理技术和深度学习技术的方法两大类。
1. 基于传统图像处理技术的视频运动目标检测方法传统图像处理技术主要包括像素差分法、帧间差分法、光流法、背景建模法等。
像素差分法通过比较相邻帧像素之间的灰度值差异来检测运动目标，具有简单高效的优点，但对光照变化和噪声敏感。
帧间差分法则是通过比较相邻帧之间的差异来检测运动目标，其优点是对光照变化和噪声不敏感，但容易受到快速运动和相机振动的影响。
光流法则是通过分析相邻帧之间像素的运动来检测运动目标，能够提取目标的运动信息，但对复杂背景和快速运动的目标处理效果差。
背景建模法则是通过建立和更新背景模型来检测运动目标，能够有效处理光照变化和噪声，但对于场景中出现的新目标和持续变化的背景处理效果差。
2. 基于深度学习技术的视频运动目标检测方法随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习技术的视频运动目标检测方法逐渐成为研究热点。
深度学习方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。
基于CNN的方法主要是通过构建卷积神经网络模型来提取视频序列中的特征信息，并利用这些特征信息来检测运动目标，最经典的方法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
基于RNN的方法则是通过构建循环神经网络模型来对视频序列中的时序信息进行建模，并利用这些时序信息来检测运动目标，常见的方法包括LSTM、GRU等。
监控视频中的人体目标检测技术研究
监控视频中的人体目标检测技术研究近年来，随着监控设备技术的快速发展，监控摄像头被应用于越来越多的领域，而监控视频中的人体目标检测技术就是其中一项重要的应用之一。
本文将以此为主题，从其发展历程、技术原理、优势与不足等多个方面进行综述。
一、发展历程人体目标检测技术的发展，可以追溯到上世纪90年代。
在当时，监控摄像头的应用范围主要集中于监控式样，如现场的人流量统计、安保方面的监控等。
而人体目标检测技术作为监控技术的重要组成部分，开始被人们关注并逐步成熟。
随着先进计算机视觉技术的快速发展，人体目标检测技术在不断更新和演进。
从精度到速度，从单个目标到多个目标，从2D接近到3D重建和虚拟现实，各种不同算法和技术的出现，为这一领域的发展注入了新的活力和动力。
二、技术原理人体目标检测技术，简单来说，就是对视频图像中的人体目标进行自动识别，并进行跟踪和分析。
该技术通常涵盖以下几个方面的内容：1.目标检测通过采用各种先进视觉技术的组合，挖掘视频图像中的特征信息，形成一个特征向量，并将其与预先训练好的模型进行比对，完成对人体目标的自动检测。
2.目标跟踪在人体目标检测后，系统要根据已知的人体目标信息，进行目标跟踪。
跟踪过程主要采用各种不同的跟踪算法，根据目标的位置、运动等情况，进行精确定位。
3.目标识别了解人体位置后，还需进行人体的识别。
采用先进的识别算法和人体身份信息，来完成对人体目标的自动识别。
三、优势人体目标检测技术，其应用优势十分明显。
1.提高效率传统的监控方式需要对监控摄像头进行人工监控，这种方法不仅费时费力，而且人工监控会因为人员疲劳、分心等原因导致监控效果不理想。
而采用人体目标检测技术后，可以快速地完成对多个画面的检测和识别，提高了效率。
2.减少成本人体目标检测技术的自动化和智能化程度高，省去了大量人力投入，因此可以大大减少劳动力成本。
3.提高安全人体目标检测技术可以快速对违规行为、异常事件等进行快速响应，并及时发出警报，提高安全水平。
基于视频的多运动目标检测算法研究的开题报告
基于视频的多运动目标检测算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着现代科技的不断发展，视频监控在社会生活中被广泛应用。
而多运动目标检测是一类十分重要的视频分析任务，可以广泛应用于公共场所安全监控、智能交通、机场安检等领域。
多运动目标检测即从视频中检测出多个运动目标并进行分类与跟踪。
当前，目标检测技术已经有了相当成熟的算法，如基于深度学习的Faster R-CNN、YOLOv3等算法已经在图像及视频识别任务中取得了非常出色的效果。
但是，目前多运动目标检测算法面临的挑战是处理速度和定位精度的平衡问题，尤其是在高密度目标场景下，如火车站、机场等人流密集的场景中，目标密集且速度变化快，对算法性能提出了更高的要求。
本文旨在提出一种基于视频的多运动目标检测算法，在保证高速度处理的同时提升检测的准确率，以满足现实应用需求。
二、研究内容及技术路线本文将以深度学习为基础，探究基于视频的多运动目标检测算法的研究，研究内容主要包括：1. 提升算法处理速度：目前的目标检测算法大多存在速度慢的问题，因此我们将探究如何在保证检测效果的前提下提升算法的运行速度。
2. 目标跟踪：我们将探究目标跟踪算法，并将其与目标检测算法相结合，实现多运动目标跟踪。
3. 算法优化：我们将研究如何通过改进算法模型，进一步提高多运动目标检测的准确率。
4. 实验验证：我们将构建实验数据集进行测试验证，评估算法性能。
技术路线如下：1. 设计基于深度学习的多运动目标检测算法框架，并优化算法模型。
2. 设计基于Kalman滤波的多目标跟踪算法，并将其与多运动目标检测算法相结合。
3. 实现算法并在公共场所监控视频上进行测试和评估。
4. 根据测试结果对算法进行优化和改进。
三、预计成果与创新点本文旨在研究基于视频的多运动目标检测算法，并探究算法在处理速度与准确率之间的平衡。
预计达到的成果包括：1. 提出新型的基于视频的多运动目标检测算法，解决了高密度目标场景下算法处理速度与准确率之间的平衡问题。
多视角多行人目标检测_定位与对应算法
ISSN 1000-0054 清华大学学报 ( 自然科学版 ) 2009 年 第 49 卷 第 8 期 CN 11-2223/ N J T singh ua U n iv ( Sci & Tech ) , 2009, V o l. 49, N o . 8
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清 华 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版)
2009, 49( 8)
各视角运动前景; 融合各视角二值前景图像 , 利用 空间场实施空间重建; 然后根据信息融合结果在空 间中检测目标并进行定位; 最后由空间检测和定位 结果实现各视角的目标检测和对应。空间场是算法 的关键 , 其本质是对场景中多个运动目标进行快速 的三维重建, 这是保证能够在发生遮挡的情况下正 确实现检测、 定位和对应的关键。 1. 1 前景提取 前景提取部分是算法的预处理部分, 这些信息 在空间场中进行融合。 需要指出的是 , 前景提取给空 间场提供的仅仅是二值前景信息, 不包括目标前景 的颜色、 纹理等信息。采用背景模型法, 具体算法是 文[ 9] 的混合 Gauss 模型。 图 2 是一个前景提取的案 例示意图。
收稿日期 : 2008-04-15 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 60472002) 作者简介 : 徐剑 ( 1975— ) , 男 ( 汉 ) , 吉林 , 博士研究生。 通讯联系人 : 丁晓青 , 教授 , E-mail: dxq@ ocrs erv. ee. t sing hua. edu. cn
视频中室内行人多目标检测与跟踪算法研究
视频中室内行人多目标检测与跟踪算法研究室内行人多目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个热门研究方向，该任务可以广泛应用于智能监控、人机交互、智能安防等领域。
本文将对室内行人多目标检测与跟踪算法进行研究，并讨论当前主流的算法及其优缺点。
首先，我们需要明确室内行人多目标检测与跟踪的任务定义。
室内行人多目标检测与跟踪旨在从一段连续的室内监控视频中，准确地检测出室内行人，并对其进行跟踪。
这一任务的难点在于室内环境复杂、光照条件变化大等因素，以及行人之间的相似性高、遮挡等问题。
当前较为流行的室内行人多目标检测与跟踪算法主要可以分为两类：基于区域的算法和基于深度学习的算法。
基于区域的算法主要采用传统计算机视觉方法，如背景建模、行人检测、目标跟踪等。
其中，背景建模算法可以对视频序列中的每一帧进行背景建模，得到背景模型。
在下一帧中，通过与背景模型之间的差异进行行人检测。
然后，将检测出的行人与已有的行人轨迹进行匹配，从而实现行人的跟踪。
但是，基于区域的算法对光照变化、遮挡等问题较为敏感，易受到环境因素的干扰，导致检测与跟踪不准确。
基于深度学习的算法则通过使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并应用目标检测和跟踪算法来实现室内行人的多目标检测与跟踪。
目前，基于深度学习的方法在室内行人多目标检测与跟踪任务上取得了比较好的效果。
其中，一种常用的方法是使用Region Proposal Network（RPN）生成候选框，然后通过RoI pooling将候选框与CNN特征图进行特征提取。
接下来，利用分类器对候选框进行行人检测，并使用CNN提取的特征对行人进行跟踪。
此外，一些算法还使用了循环神经网络（RNN）来融合时序信息，提高行人跟踪的准确度。
然而，目前基于深度学习的室内行人多目标检测与跟踪算法仍然存在一些问题。
首先，由于需要使用大量的标注数据进行模型训练，目标检测与跟踪算法的训练成本较高。
其次，算法对光照变化、遮挡等问题的鲁棒性还有待提高。
多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪
多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪一、本文概述随着视频监控技术的不断发展，多摄像机视频监控系统已成为公共安全、交通管理、商业监控等领域的重要工具。
在这些系统中，运动目标的检测与跟踪是实现自动监控、事件识别和行为分析的关键技术。
本文旨在探讨多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪的相关技术，分析其原理、方法及应用现状，并对未来的发展趋势进行展望。
本文将介绍多摄像机视频监控系统的基本构成和特点，阐述运动目标检测与跟踪在多摄像机系统中的重要性和应用价值。
随后，将详细介绍运动目标检测的基本原理和方法，包括背景建模、帧间差分、光流法等，并分析它们在多摄像机系统中的适用性和优缺点。
接着，本文将重点讨论运动目标的跟踪技术，包括基于特征的方法、基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。
我们将分析这些方法的原理、实现步骤及性能评估，并探讨它们在多摄像机系统中的实际应用效果。
还将讨论多摄像机之间的目标匹配与数据融合技术，以实现跨摄像机的目标跟踪。
本文将总结多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪技术的现状和挑战，并展望未来的发展趋势。
随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步，我们相信未来的运动目标检测与跟踪技术将更加精确、高效和智能化，为视频监控领域的发展带来更大的突破和创新。
二、相关技术研究综述随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，多摄像机视频监控中的运动目标检测与跟踪已成为当前研究的热点。
该领域涉及多个研究方向，包括图像处理、模式识别等。
本节将对与运动目标检测与跟踪相关的技术研究进行综述。
关于运动目标检测，主要的方法包括帧间差分法、背景建模法、光流法等。
帧间差分法通过比较连续帧之间的差异来检测运动目标，这种方法计算简单，但对光照变化敏感。
背景建模法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行比较以检测运动目标，适用于静态背景的场景。
光流法基于像素亮度在图像序列中的变化来估计像素的运动，适用于动态背景的场景。
运动目标的跟踪是视频监控中的另一个关键任务。
多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术研究
多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术研究摄像头监控系统在当今社会中扮演着重要的角色，用于保护公共场所的安全、提供犯罪调查的证据以及帮助监控交通运输等方面。
然而，由于监控区域的复杂性和目标的多样性，单一摄像头往往无法满足准确地目标跟踪的需求，因此多摄像头视频监控系统的研究变得尤为重要。
本文将探讨多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术，并提出一种基于深度学习的目标跟踪方法。
在多摄像头视频监控系统中，目标跟踪的目标是准确、实时地跟踪和定位视频中的目标物体。
目标跟踪技术涉及到目标检测、目标识别和目标跟踪三个主要任务。
首先，目标检测用于在视频中找到目标物体的位置。
其次，目标识别通过将检测到的目标与事先训练好的目标数据库进行匹配，以确定目标的身份。
最后，目标跟踪通过连续帧之间的目标位置预测和更新，实时地跟踪目标物体。
然而，多摄像头视频监控系统中的目标跟踪面临着许多挑战。
首先，监控区域通常是复杂多变的，有许多可能的遮挡、光照条件和视角变化的影响。
其次，目标物体的外观也可能会受到季节、时间和天气等因素的影响而改变。
此外，在多摄像头系统中，不同摄像头之间的视角和分辨率差异可能会导致目标跟踪的困难。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多目标跟踪算法。
其中，基于深度学习的方法已经显示出很高的准确性和稳定性。
深度学习通过训练神经网络来学习目标的特征表示，并通过反向传播算法来优化网络参数。
在多摄像头视频监控系统中，可以使用深度学习模型来提取目标物体的特征表示，并进行目标检测、目标识别和目标跟踪。
在深度学习模型中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的架构之一。
CNN具有多层卷积和池化层，以及全连接层，可以有效地提取图像或视频中的特征。
对于多摄像头视频监控系统中的目标跟踪，可以使用多个CNN网络来处理不同的摄像头输入，并将其特征进行融合，以实现准确的目标跟踪。
此外，为了解决视角和分辨率差异带来的问题，可以使用自适应目标跟踪方法。
视频运动目标检测方法研究与分析
视频运动目标检测方法研究与分析随着计算机视觉技术的不断进步，视频运动目标检测已经成为研究的热点之一。
视频运动目标检测是指从连续的视频帧中提取出感兴趣的运动目标，在现实应用中具有广泛的应用。
在视频监控、自动驾驶和机器人导航等领域都需要对运动目标进行精确的检测和跟踪。
视频运动目标检测方法可以分为两类：基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。
基于手工特征的方法主要是通过提取图像的低级特征或运动信息来实现目标检测。
这些特征包括颜色、纹理、形状、运动速度等。
常用的手工特征算法有背景减除法、光流法和帧间差分法等。
这些方法简单、高效，但是对光照变化、背景杂乱和遮挡等情况有较弱的适应能力。
基于深度学习的方法则是通过深度神经网络来学习视频中目标的特征表示。
深度学习方法具有强大的学习能力和良好的适应性，可以处理复杂的场景和目标。
常用的深度学习方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和目标检测网络（R-CNN）等。
这些方法通过大量的训练样本和网络层次的组合，可以提高目标检测的准确度和鲁棒性。
除了以上两类方法，还有一些结合了手工特征和深度学习的方法。
可以使用卷积神经网络提取高级特征，然后再结合传统的特征提取方法进行目标检测。
这种方法可以综合利用手工特征和深度特征的优势，提高目标检测的性能。
在视频运动目标检测中，还有一些常用的技术对目标进行跟踪和识别。
跟踪技术可以在视频序列中对目标进行连续跟踪，实现目标的轨迹预测和运动路径分析。
常用的跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和深度关联滤波器等。
识别技术可以对检测到的目标进行分类和识别，例如利用深度学习方法进行目标的分类识别。
视频运动目标检测方法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，基于手工特征和深度学习的方法都具有一定的优势和局限性。
未来的研究可以进一步探索如何结合多种方法和技术，提高视频运动目标检测的准确度和鲁棒性。
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１ Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤 波器 问题 描 述
Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ滤波器是一种 高效的 、 实时的递归 滤波器 ， 它利用前一状态 的估 计值和 当前状态 的观 测值 ， 从 一组包含噪声 的观察序 列中， 预测 、 估计 当前状 态的值 ， 及 目标 的位置坐标 ， 通过递归 的方式 ， 依次估计 每一个 时刻的状态值 。它是 一种构造无偏线性最 小方差估计 的递归估计 方法 。该方法计算量小 ， 可 以实时计算 。
关键词 ： 行人视 频运动 ； 多摄像 头； 算法 ； 检测
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ７ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ９ — ３ ０ ４ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ２ — ５ １ ４ ９ — ０ ４
随着 互联 网 ， 通信技 术的飞跃迅 速发展 ， 人们对 于生活方 面的安全性也提 出了更高 的要求 ， 这使 得视频监控 系统越来 越广泛 地应用 在安全领域并 迅速成为 市场上增 长最快 的产 品 ， 以每年近 ５ ０ ％的增长速度成 为市场上关 注的焦点和发展 的趋 势。无论是 在车站 、 宾馆 、 饭店 、 道路与机场等许 多重要公共场所 ， 视频监控装置都 已有普及化的趋势 。国家面对 目前复 杂的社会 治安局势 以 及反恐需要 ， 公共场 所高质量大范 围的视频 监控覆盖确实极 大提 高了公安机关管控驾驭社会治安 局势 维护公共安全 的能力ｕ 。在 现代社会 ， 视频监控 作为一种重要 的安 全保障手段 ， 在和谐社会建设 中有 着举 足轻重的作用与意义 。然 而随着摄像 机数量的 日益
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ ｌ ｏ ０ ９ －３ ０ ４ ４
Ｅ — ｍａ ｉ ］ ： ｅ ｄ ｕ ｆ ＠ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． Ｃ Ｉ １
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Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ 电 脑 知 识 与技术
标运 动状态的方法 ， 确定 运动 目标的轨迹与位置 ， 从 而实现有效的跟踪 。 基于综述 ， 为此 本文 提出 了基 于多摄像头 的行人视 频运动 目标 追踪研究 方法 ， 以Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ滤波算 法为基础 ， 对Ｋ ａ ｌ ｍ ａ ｎ滤波 与
Ｃ ａ ｍ ｓ ｈ ｉ ｉ两种结合算法进行 了分析 ， ｆ 从而能 准确的获知多摄 头像下 的行人 目标运动视频 的范 嗣及 位置 ， 大大提高了运动 目标视频 的准确率 ， 降低 了丢失率 。
增多 ， 监控人员 同时也 面临着一些 困难 ， 怎样利用有 限的人力资源来 获取更为广 阔的场景 中的 ， 高质量 与准确的视频监控 信息 内
容？而这些都是单摄像机无法 能即时有效的实现的 目标 。这时我们就要利用智能 的视频监控系统来解决 。 目标被其他物 体遮挡 、 目标运动 摄像机视 野等 ， 在单 摄像 机跟踪里 面也是 常见的问题 ， 单个摄像 机难 以解 决 。此时 ， 我们 就 需要使用 多个摄像机来 扩大监控 范 围 、 增加监控 角度 以解决 这类问题 。这 时候就体现 了智 能视频监控 系统在解决这些 问题 时的 优 越性 。而多摄像机 则可 以有效地 将监控 范围扩大化 、 增加 监控角度 以解决 这类 问题 。多摄像 机监控 系统能够全方位多 角度 的 监 控一些 场景范 围较大 ， 视 野较为宽 广 的场 景 ， 并且能够 延长跟踪 的时 间 ， 不受 行人遮挡 与颜色相 近物体 的干 扰 ， 在一些公共 场 所， 都 能实现对行 人 的特征 与车辆 的实 时跟踪 ， 具有 良好 的性能 。 目前 国内外也有很 多科研 机构开展 了一些 智能视频监控 系统 的研 究 ， 比如 国内 ， 对这一实验开展得 较为好的北京邮 电大学 ， 西安交通 大学 ， 浙江大学等 ， 都取得 了较 为理想 的科研成果 。 运动 目标跟踪是 智能视频监控 系统 中的一个非常重要 的部分 。而行人 的干扰 与遮 挡 ， 都会给视频监控 带来 一定的困难 ， 如果 在 这些干扰 与遮挡 问题 下 ， 实现准确实 时地跟踪 ， 降低 目标跟踪 的丢失 率 ， 这 也是 很多学者正在 研发待解决 的问题。而运动 目标 跟踪 ， 则是 在一段视 频序列 中 ， 能非 常准和快 的对运动 目标立 即找 出活跃 的最感兴趣 的那 帧图进行运 动参 数的估计 ， 从而获取 目
Ｖｏ １ ． ９， Ｎｏ ． ２ ２， Ａｕ ｇ ｕ ｓ ｔ ２ ０１ ３ ．
Ｔ ｅ ｈ ＋ ８ ６ — ５ ５ １ — ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ３ ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ４
基于 多摄像头 的行人视频运动 目标检测算法研 究
பைடு நூலகம்匡 志 科， 刘 合 安
（ 湖南城 市学院 ， 湖南 益阳 ４ １ ３ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 为 了解决 单摄像机 在 目标视频运 动 中提 取信 息时存在 的缺 陷性 ， 提 出了基 于多摄像 头的行人视频 运动 目标检测追 踪算法研 究 ， 首 先以 Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ滤波理论 为基础 ， 对Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ滤波的运动 目标跟踪算 法的迭代过程 、 基本方程进行 了分析 ． 从 而能预测 出下一 帧中 目标 所处的位置及 范围， 并进行 Ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 运算 ； 然后再分析 了Ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 与Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ结合算法 ； 最后 ， 为 了进 一步检测方法的有效性 ， 对 多摄像 头的视频 运动 目标追踪Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤波与 Ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 结合算法进行 了实验 ， 实验结果表 明： 该方法能有效的解决遮挡视线 问题 ， 比传统 的方 法， 其 准确度更 高， 降低 了目标跟踪丢失率 ， 具有较 强的鲁棒 性。