视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计
多摄像头视频的目标跟踪与重构技术研究
多摄像头视频的目标跟踪与重构技术研究在现代科技快速发展的时代，多摄像头视频的目标跟踪与重构技术成为了一个备受关注的研究领域。
随着人们对视频内容的需求越来越高，多摄像头系统可以提供更全面的视角和更丰富的信息，因此多摄像头视频的目标跟踪与重构技术显得尤为重要。
本文将对其进行深入研究与讨论。
首先，多摄像头视频的目标跟踪是指通过多个摄像头同时监控一个目标，并实时追踪目标在不同相机视角下的位置与运动轨迹。
这项技术的重要性在于能够提供准确的目标定位信息，为其他应用提供可靠的数据支持。
目标跟踪的挑战在于目标在不同相机视角下的外观变化、遮挡、光照变化等因素的干扰，因此需要采用创新的算法和技术来解决这些问题。
一种常用的多摄像头目标跟踪技术是多目标跟踪方法。
该方法利用多个摄像头同时观测目标，并通过目标的特征与运动信息将其在不同相机视角下进行关联。
常用特征包括目标的颜色、纹理、形状等，通过对目标特征的提取和匹配，可以实现目标在多个摄像头下的连续跟踪。
此外，还有一些基于深度学习的目标跟踪方法，通过训练神经网络来学习目标的外观特征和运动规律，从而实现准确的多摄像头目标跟踪。
除了目标跟踪，多摄像头视频的重构技术也是该领域的研究重点。
多摄像头视频重构是指将多个摄像头拍摄到的不同视角的视频进行融合，生成一个全景视频或三维重构模型。
这项技术的应用广泛，例如在虚拟现实、增强现实、安防监控等领域均有重要作用。
在多摄像头视频的重构过程中，首先需要对多个摄像头进行标定，确定摄像头之间的几何关系和外部参数。
然后，通过对多个视角视频的特征点或特征区域进行匹配，确定它们之间的对应关系。
接着，通过几何变换和图像融合技术，将多个视角的视频进行融合，生成全景视频或三维重构模型。
多摄像头视频的目标跟踪与重构技术在许多实际应用中发挥着重要的作用。
例如，在智能交通系统中，利用多摄像头对交通流量进行准确的监测和分析，可以提高交通效率和减少交通事故。
在安防监控中，多摄像头可以提供全面的监控视角，通过目标跟踪和重构技术，能够及时发现可疑事件并提供可靠的证据。
面向多摄像头视频监控的跟踪与目标识别技术优化
面向多摄像头视频监控的跟踪与目标识别技术优化摘要：随着安防行业的快速发展，多摄像头视频监控系统在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于视频监控系统中存在的复杂环境和大量的视频数据，实现高效的目标跟踪和识别仍然面临许多挑战。
本文针对面向多摄像头视频监控的跟踪与目标识别技术进行了研究与优化，并提出了一些解决方案，旨在提高系统的性能和准确性。
1. 引言多摄像头视频监控系统的主要任务是对监控区域中的目标进行跟踪和识别。
这对于预防犯罪、保护公共安全以及提高监控系统的有效性至关重要。
然而，由于监控环境的复杂性和大规模的视频数据，多摄像头视频监控系统的目标跟踪和识别面临着许多技术挑战。
2. 目标跟踪技术目标跟踪是多摄像头视频监控系统中的重要环节。
在现实生活中，目标的运动轨迹常常变化复杂，如何准确地跟踪目标成为一项困难的任务。
传统的目标跟踪算法常常面临目标遮挡、光照变化和复杂背景等问题，导致跟踪准确度较低。
针对这些问题，可以采用基于深度学习的跟踪算法，如基于深度卷积神经网络（CNN）的目标跟踪算法，该算法具有良好的特征提取和目标分类能力，可以提高目标跟踪的准确率。
3. 目标识别技术目标识别是多摄像头视频监控系统中的另一个关键环节。
在复杂的监控环境下，准确地识别目标对于提高系统的实时性和有效性至关重要。
传统的目标识别算法在复杂背景、遮挡和姿态变化等方面存在一定的局限性。
为了提高目标识别的精确度，可以引入深度学习算法，如基于卷积神经网络（CNN）的目标识别算法。
该算法通过训练大规模的数据集，可以自动学习目标的特征，并且具有较高的识别准确率。
4. 算法优化为了进一步优化多摄像头视频监控系统的目标跟踪和识别性能，可以采用以下策略：4.1 多摄像头协同通过多摄像头之间的协同工作，可以提高目标的跟踪和识别准确率。
可以通过将不同摄像头采集到的视频进行实时融合，将各个摄像头的信息结合起来，实现对目标的全方位跟踪和识别。
面向智能安防的多摄像头视觉目标跟踪算法优化研究
面向智能安防的多摄像头视觉目标跟踪算法优化研究智能安防领域中的摄像头视觉目标跟踪算法是一项关键技术，它可以实时准确地追踪并识别出监控区域内的目标物体。
然而，由于复杂的环境条件和目标的快速运动，传统的视觉目标跟踪算法在实际应用中往往存在一定的局限性。
因此，对于多摄像头视觉目标跟踪算法的优化研究尤为重要。
首先，多摄像头视觉目标跟踪算法需要考虑到不同摄像头之间的数据融合和协同工作。
现有的目标跟踪算法主要针对单个摄像头的情况进行设计和优化，而在实际应用中，多个摄像头往往被用于实现全方位的监控和跟踪。
因此，如何将多个摄像头的数据进行融合，并实现信息共享和协同跟踪，是多摄像头视觉目标跟踪算法优化的关键问题之一。
其次，多摄像头视觉目标跟踪算法需要考虑到目标在不同摄像头之间的视角变化和尺度变化。
在多摄像头系统中，目标物体往往会在不同的摄像头之间出现视角变化和尺度变化。
这就需要相应的算法能够实时准确地识别目标在不同摄像头之间的转换，并对目标进行跟踪和定位。
因此，针对视角变化和尺度变化问题的算法优化研究是提高多摄像头视觉目标跟踪算法性能的关键之一。
进一步地，多摄像头视觉目标跟踪算法需要考虑到目标的运动速度和运动轨迹的预测。
在实际应用中，目标往往以不同的速度和轨迹运动，传统的目标跟踪算法往往无法准确预测目标的运动行为。
因此，针对不同运动速度和轨迹的目标，需要提出相应的算法优化方法，实现对目标运动的准确预测和跟踪。
最后，多摄像头视觉目标跟踪算法需要考虑到系统的实时性和鲁棒性。
在实际应用中，系统往往需要实时地进行目标跟踪，而且还需要对复杂和变化的环境因素进行鲁棒性处理。
因此，需要提出高效、实时且具有一定鲁棒性的多摄像头视觉目标跟踪算法，以应对复杂的实际应用场景。
综上所述，面向智能安防的多摄像头视觉目标跟踪算法的优化研究是一个具有挑战性和重要性的课题。
需要考虑多摄像头数据融合和协同工作、目标视角和尺度变化、目标运动速度和轨迹的预测以及系统的实时性和鲁棒性等方面。
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。
多摄像头视频跟踪技术研究
多摄像头视频跟踪技术研究摄像头技术在现代生活中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在监控、安防领域，多摄像头视频跟踪技术的应用越来越广泛。
本文将研究并探讨多摄像头视频跟踪技术的相关问题和发展趋势。
首先，我们需要了解多摄像头视频跟踪技术的定义和原理。
多摄像头视频跟踪技术是指通过多个摄像头对目标进行同时跟踪并实时分析。
这种技术通常包括视频平台、跟踪算法、目标检测和识别等关键组成部分。
摄像头安装在不同的位置和角度，以便全方位监测场景，并将采集到的视频流传输到中央处理单元进行处理。
多摄像头视频跟踪技术的研究意义在于提高监控和安防领域的效率和可靠性。
通过多个摄像头进行跟踪，可以提供更全面和准确的目标定位信息，以支持实时决策和行动。
这对于各种场所，如机场、车站、商场等，都是至关重要的。
在多摄像头视频跟踪技术的研究过程中，一个重要的问题是如何实现多摄像头之间的自动切换和协同。
针对这个问题，研究人员已经提出了多种算法和方法。
其中一种方法是基于目标的颜色、形状、纹理等特征进行跟踪和识别，以便在切换过程中保持目标的连续性。
另一种方法是使用传感器网络，通过传感器之间的通信和协作，实现跨摄像头的目标追踪和位置估计。
除了自动切换和协同，多摄像头视频跟踪技术还需要解决其他问题。
其中一个问题是目标的遮挡和遮蔽。
当目标被其他物体遮挡或者摄像头视野之外时，跟踪算法需要能够自动识别并处理这种情况，以保证跟踪的准确性和连续性。
另一个问题是跟踪算法的性能和效率。
由于多摄像头视频跟踪涉及到大量的图像处理和计算任务，算法的实时性和可扩展性是需要考虑的因素。
在当前的研究之前，已经有一些有关多摄像头视频跟踪技术的应用案例。
例如，在公共场所的安全监控中，多摄像头视频跟踪技术可以实时监测和警示异常活动，及时采取措施保护公众安全。
另外，在智能交通领域，多摄像头视频跟踪技术可以用于车辆追踪和交通拥堵监测，以提供精准的交通信息和决策依据。
基于目前的研究和应用情况，未来多摄像头视频跟踪技术的发展趋势可以预期。
多摄像头视频监控系统设计与实现
多摄像头视频监控系统设计与实现随着科技的不断进步和安全意识的加强，视频监控系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
多摄像头视频监控系统设计与实现是一个重要的任务，本文将对其进行详细探讨。
一、任务概述多摄像头视频监控系统是一种用于监控和录像的系统，它可以通过多个摄像头同时监视多个区域。
其主要功能包括视频监控、录像回放、远程访问和告警功能等，旨在提供全方位的安全监控解决方案。
二、系统需求1. 视频监控功能：多摄像头视频监控系统应能够实时监控多个摄像头拍摄的画面，并能够将其显示在监控中心的屏幕上。
监控中心操作人员可以根据需要选择特定的摄像头进行观看。
2. 录像回放功能：系统应具备将监控到的视频进行录像保存的能力，以便日后的查看和分析。
应支持多路同时录像，且录像文件应按时间和摄像头编号进行分类存储。
3. 远程访问功能：系统应具备远程访问功能，以方便相关人员对监控画面进行远程查看和管理。
远程访问可以通过网络连接实现，需提供相应的登录验证和权限管理机制。
4. 告警功能：系统应能够自动检测监控画面中的异常情况，并及时发出告警。
告警方式可以是声音、图像或短信等，以便及时采取相应的措施。
5. 稳定可靠性：系统应具备良好的稳定性和可靠性，能够长时间连续运行，且在异常情况下能够自动恢复。
同时，系统应支持灵活的扩展和升级，以应对不断增加的监控需求。
三、系统设计与实现1. 摄像头选择与布局：根据需求分析确定所需摄像头的数量和类型，选择具有高清画质和良好低照度性能的摄像头。
并根据实际监控区域进行合理的摄像头布局，以确保监控画面的全面性。
2. 视频信号传输：为了保证视频信号的质量和稳定传输，可以采用模拟传输或数字传输方式。
模拟传输可以使用同轴电缆或光纤等，数字传输可以使用以太网或无线传输等。
3. 视频监控软件：选择适合的视频监控软件，如Blue Iris、Milestone或Hikvision等。
这些软件具备多摄像头管理和监控、录像回放、远程访问和告警功能等。
多摄像头高清视频监控系统标准化解决方案
多摄像头高清视频监控系统标准化解决方案引言随着科技的发展和应用的普及，多摄像头高清视频监控系统在各个领域中得到越来越广泛的应用。
为了确保这些系统的有效性和可靠性，标准化解决方案变得至关重要。
本文将探讨多摄像头高清视频监控系统的标准化解决方案，以帮助组织和个人实施和管理这些系统。
标准化解决方案的重要性多摄像头高清视频监控系统的标准化解决方案有助于提供一致的指导和规范，以确保各个系统的性能和功能达到一定的标准。
通过标准化，可以实现以下优势：1. 提高系统的可靠性和稳定性：标准化解决方案可以确保系统在不同环境和条件下的一致性，并减少因不同实施方式而导致的故障和问题。
2. 提高系统的互操作性：标准化解决方案可以确保不同厂商的设备和软件之间的兼容性，使得系统能够更好地集成和交互，提供更好的用户体验。
3. 简化系统的管理和维护：标准化解决方案提供了一套统一的管理和维护指南，使得系统的管理和维护工作更加高效和便捷。
标准化解决方案的关键要素一个完善的多摄像头高清视频监控系统的标准化解决方案应包括以下关键要素：1. 设备和硬件标准：确定系统中使用的摄像头、监视器、录像设备等硬件设备的规格和要求，以保证其性能和质量符合预期。
2. 软件和系统平台标准：确定系统中使用的软件和系统平台的要求，包括操作系统、数据存储和处理等方面，以确保系统的功能和性能能够满足实际需求。
3. 系统架构标准：确定系统的整体架构和拓扑结构，包括视频数据传输、存储和分析等方面，以保证系统的可靠性和高效性。
4. 数据安全和隐私保护标准：确定系统中的数据安全和隐私保护措施，包括数据加密、访问控制等方面，以确保系统中的数据不会被未经授权的人员访问和使用。
实施和管理标准化解决方案的步骤为了成功实施和管理多摄像头高清视频监控系统的标准化解决方案，可以按照以下步骤进行操作：1. 确定需求和目标：明确系统的需求和目标，并考虑组织和个人的实际情况。
2. 制定标准和规范：根据需求和目标，制定适合系统的标准和规范，确保其合理性和可行性。
多摄像头系统中的多目标跟踪算法比较分析
多摄像头系统中的多目标跟踪算法比较分析摄像头技术的快速发展，使得多摄像头系统在各个领域都得到了广泛的应用。
在监控、安防、交通管理等场景中，多摄像头系统被用于实时跟踪和监测多个目标。
多目标跟踪算法的性能对多摄像头系统的效果起着决定性的作用。
本文将对常用的多目标跟踪算法进行比较分析，包括基于传统视觉的算法和基于深度学习的算法。
1. 基于传统视觉的多目标跟踪算法传统视觉算法主要依靠对目标的外观和运动的建模来进行跟踪。
其中，常见的算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
- 卡尔曼滤波器(Kalman Filter)：卡尔曼滤波器是一种递归估计滤波器，通过不断的迭代来估计目标的状态。
它能够准确地预测目标的位置和速度，并且对运动模型有良好的适应性。
然而，卡尔曼滤波器对目标的外观变化和遮挡敏感，对于复杂环境下的多目标跟踪效果不佳。
- 粒子滤波器(Particle Filter)：粒子滤波器通过对目标周围的特征进行随机采样，根据采样结果来估计目标的状态和位置。
它可以处理非线性的运动模型和观测模型，并且对目标的外观变化和遮挡具有一定的鲁棒性。
然而，粒子滤波器的计算复杂度较高，对于大规模的多目标跟踪问题难以实时处理。
- 相关滤波器(Correlation Filter)：相关滤波器是一种基于目标外观模板的跟踪算法。
它通过计算目标模板与图像中的候选区域之间的相关性来确定目标的位置。
相关滤波器具有较快的运行速度和较好的鲁棒性，但对于目标的姿态变化和遮挡仍然较为敏感。
2. 基于深度学习的多目标跟踪算法近年来，基于深度学习的算法在计算机视觉领域取得了巨大的进展。
深度学习能够通过大规模数据的学习和训练，自动学习到目标的特征和运动模式，从而提高多目标跟踪的效果。
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)：CNN是一种前馈神经网络，广泛应用于图像识别和目标检测等任务中。
在多目标跟踪中，CNN可以用来提取目标的特征，并通过分类或回归的方式来预测目标的位置和状态。
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通过比较各个摄像头的外形比 ( AR ), 选
1486
哈
尔
滨
工
业
大
学
学
报
第 40 卷
择最合适的摄像头执行特定的监控任务. Numm i aro 等
[ 3]
标分割图像特征信息通过网络连接传输给中心服 务器. 中心服务器将来自所有摄像头前端的特征 信息进行融合和比较 , 生成多摄像头之间目标匹 配关系 , 并分配最佳摄像头进行目标跟踪 , 同时更 新数据库中所有摄像头的跟踪信息 .
2 多摄像头融合
2 1 多摄像头之间目标一致性匹配 建立重叠摄像头之间的目标一致性匹配是多 摄像头融合的基础, 为了有效实现目标对应关系,
第 9期
李志华 , 等 : 视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计
1487
对于摄像头远离监控地平面和目标的场景 ( 通常 是室外场景 ) , 通过摄像头监视背景图像 之间的 S IFT 特征匹配自动生成对应点, 利用这些对应的 关键点确定重叠摄像头之间的单应性变换矩阵参 数 , 再根据目标质心坐标之间的单应性变换进行 一致性匹配 ; 对于摄像头近邻监控地平面和目标 的场景 ( 通常是室内近距离场景 ), 通过目标分割 图像之间的 S IFT 特征匹配进行一致性匹配 . 下面 详述在摄像头远离监控地平面和目标的场景中目 标一致性匹配的过程 . 2 1 1 基于摄像头监控背景图像 SIFT 特征的关 键点匹配 S IFT 由 David G. Low e 提出
图 1 跟踪优化算法 PO SRCA 流程框图
重叠的运动对象采用基于 S IFT 特征 (其原理下节 进行详述 ) 的窄 基线图像匹配模型. 基于 区域的 跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测 属性, 实现快速的跟踪; 基于 SIFT 特征的图像匹 配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的 尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的 有限运动范围, 实现快速的窄基线小范围 SIFT 特 征匹配和跟踪, 并记录每个目标的 SIFT 特征描述 符 , 通过网络连接发送给中心服务器 , 便于后续多 摄像头之间的目标一致性匹配 .
描述了一种根据 Bhattacharyya 系数大小
从校正过的摄像头中自动选择最佳视角的方法. [ 4] Li m 等 利用基于图像的信息控制 PT Z 摄像头, 使用场景 的预定 视角 创建场 景模型 . H enriksson 等
[ 5]
提出了一种基于多摄 像头的反馈控 制动态
资源分配方法, 通过对位置估计误差的协方差进 行最小化来选择一个合适的摄像头子集 . Nguyen 等
第 40卷
第 9期
2 0 0 8年 9 月
哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报 JOURNAL OF HARBIN INST ITUTE OF TECHNOLOGY
V o l 40 N o 9 Sep . 2008
视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计
李志华, 田 翔, 谢 立, 陈耀武
( 浙江大学 数字技术及仪器研究所 , 杭州 310027, E m ai:l cy w@ m ai.l bm e . zju . edu. cn)
摘
要 : 针对分布式广域视频监控系统 , 提出了一种基于多摄像头融合的跟踪优化方法 . 该跟踪 优化算法根
据目标优先级和目标 在各个摄像头中的遮挡状态及其分割图 像大小进 行数据加权 融合 , 优先分配高 优先级 目标给具有最佳权值的摄像头 进行跟踪 , 并动态平衡各个摄像头的跟踪负载 , 将跟踪负载过重的摄像头中的 低优先级目标分配给其他 , 对于摄像头远 离监控地平面和目标 的场景 , 通过摄像头监视背景图像 之间的 S I FT 特 征匹配自 动生成 对应点 , 利用 这些对 应的关键点确定重叠 摄像头之间的单应性变换矩阵参数 , 再根据目 标质心坐标 之间的单 应性变换进 行一致 性匹配 ; 对于摄像头近邻监控地平面和目标的场景 , 通过目标分割图像之间的 SIFT 特征进行一致性匹 配 . 实 验结果表明 : 该方法能有效地实现广域监控场景中多摄像头的协同跟踪 , 达到了较高的跟踪性能 . 关键词 : 多摄像头融合 ; SIFT; 单应性变换 ; 目标跟踪 ; 遮挡 中图分类号 : TP391 4 文献标识码 : A 文章编号 : 0367- 6234( 2008) 09- 1485- 06
该跟踪优化算法 POSRCA 根据目标优先级和 目标在各个摄像头中的遮挡状态及其分割图像大 小进行数据加权融合, 优先分配高优先级目标给具 有最佳权值的摄像头进行跟踪, 并动态平衡各个摄 像头的跟踪负载 , 将跟踪负载过重的摄像头中的低 优先级目标分配给其他摄像头进行跟踪 .
1 系统框架
监控系统中的所有摄像头处理前端 ( Cam era P rocessing T erm in al) 通过有线以太网连接到中心 计算机服务器 ( C entra l Server) , 其系统框架如图 2 所示. 每个摄像头处理前端在本地进行运动目标 分割和单摄像头跟踪, 并把其监控背景图像和目
Abstract : Ai m ing at the w id e area distributed v id eo surve illance system s, a track ing opti m ization m ethod based on mu lt i cam era fu sio n is proposed . T his opti m ization algo rithm pr io ritizes the fu sio n process based on th e assig ned prio rity , the occ lu sion state and i m age segm entation size o f th e m ov ing targe, t and preferab ly a llo ca tes th e opti m a l cam era to track m oving targets w ith h igh prio rity . The algorithm a lso dynam ica lly balances th e track ing load of each cam era and a llo cates the h igh load targets w ith low priority in th e ca m era to other ca m eras . In order to effectively establish th e correspondence betw een th e targets of overlapping ca m eras, the target m atch in g is i m p lem ented by hom og raphy transfor m at ion of target cen tro id coordinates in the scenesw here th e cam eras are far aw ay from the ground plane and targets , and by SIFT featuresm a tch ing o f targets in other scenes . T he coefficients of hom ography transform ation are com puted by the corresponding keypo in ts created by S IFT featuresm a tch ing of surve illance background i m ages of the ca m eras. Experi m en tal results show that the m ethod can effectiv e ly i m plem ent the cooperative track ing o f m ultip le cam eras in w ide area surve illance scenes , and achieves h ig h track ing perfor m ance. K ey w ord s : m ulti cam era fusion; SIFT; hom ography transfor m atio n ; target track in g ; occ lu sion 动态场景的视频监控成为计算机视觉的一个 前沿研究方向 , 具有广泛的应用前景. 在大多数实 际场景中, 由于单个摄像头视域非常有限以及场景
. [ 7]
O = 3 , om in = - 1 ,S = 3 , 其中 O 表示 octave 数, om in 表示首个 octave , S 表示 sca le sub level数. 相 应的尺度因子 式中: s !
图 2 监控系统框架
为了实现多摄像头之间的跟踪优化, 单摄像 头目标跟踪需要首先处理 . 基于本文的目的, 假设 正确合理的单摄像头目标跟踪结果已经得到, 不 受限于具体的方法. 在该实际系统中 , 每个摄像头 处理前端采用了基于区域分割的背景模型提取运 动目标 , 通过在色度和亮度空间对背景区域进行 有效的分类 , 对变化小的稳定区域采用简单的自 适应单高斯模型 ( Adaptive S ing le Gaussian Back ground M ode l) 建模, 变化大的动态区域采用复杂 而效果好的 非参 数化模 型 ( Nonpara m e tric Back ground M ode l) . 在运动目标分割后 , 单摄像头目标 跟踪系统采用了基于模型动态切换的实时跟踪方 法 , 通过有效判定运动目标的遮挡状态, 对未遮挡 的运动对象采用基于区域的跟踪模型 , 对于相互
[ 6]
提出了一种分布式监 控系统中的多 摄像头
协同算法, 该算法根据目标与校正过的摄像头之 间的距离以及目标的遮挡状态来给目标分配最佳 摄像头进行跟踪 . 由于建立摄像头校正和场景模型在大多数实 际场景中难以具备 , 监控场景中通常使用未校正 的廉价固定摄像头 ( 非 PTZ 摄像头 ), 针对该类广 域监控场景 , 本文引入了一种新的基于多摄像头 融合的跟 踪优 化 算法 POSRCA ( P rio r ity , Occlu sio n , Size , and Resource Cooperat iv e A lgo rithm ), 其缩略流程图如图 1 所示.