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测绘学报 2019年第11期48卷 1415-1423页

作者：张旭郝向阳李建胜李朋月航天工程大学北京101416 信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

监控视频的动态前景目标智能分析是平安城市、智慧园区等安防建设的重要基础,将监控视频与地理空间数据融合可为静态的地理数据赋予动态属性。针对传统监控视频与地理信息数据集成仅仅将视频数据投射至地理空间,造成存储难、视频内容理... 详细信息

监控视频的动态前景目标智能分析是平安城市、智慧园区等安防建设的重要基础,将监控视频与地理空间数据融合可为静态的地理数据赋予动态属性。针对传统监控视频与地理信息数据集成仅仅将视频数据投射至地理空间,造成存储难、视频内容理解难度大等问题,本文提出了前景动态目标与地理空间信息的融合模型,通过推导出的映射模型将图像空间中的动态前景目标及跟踪轨迹映射至地理空间中,达到将监控视频与地理信息有机融合的目的。根据不同的应用需求,本文设计了4种多图层融合显示模式,实现了监控视频中的动态前景目标在地理空间的可视化。

关键词：监控视频动态前景目标地理空间映射地理空间信息信息融合可视化

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多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

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测绘学报 2022年第3期51卷 388-400页

作者：李景文韦晶闪姜建武陆妍玲刘垒唐一飞李旭桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541004 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541004 广西壮族自治区森林资源与生态环境监测中心广西南宁530000

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投... 详细信息

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。

关键词：多视角动态目标检测特征信息提取地理空间映射

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顾及行人位置的人群统计及态势分析方法研究

顾及行人位置的人群统计及态势分析方法研究

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作者：王雪蕊北京建筑大学

学位级别：硕士

人群统计在疫情防控、安全防护、商业经营、消防应急等多个领域具有重要的应用意义。近年来,随着计算机视觉技术的发展,深度学习算法在目标检测与跟踪方面具有较大优势。利用基于深度学习的目标检测与跟踪技术通过监控视频对行人进行计... 详细信息

人群统计在疫情防控、安全防护、商业经营、消防应急等多个领域具有重要的应用意义。近年来,随着计算机视觉技术的发展,深度学习算法在目标检测与跟踪方面具有较大优势。利用基于深度学习的目标检测与跟踪技术通过监控视频对行人进行计数的算法已经发展的比较完善,但由于单个相机的局限性,仍不能满足当前用户的需求。而多视角视频监控可以解决由单视角造成的遮挡、视图范围有限等问题,因此基于多相机的动态目标协同监测是近年来计算机视觉领域的一个研究热点。本文从基于深度学习的目标检测与跟踪原理出发,主要研究了基于特征相似性的行人跟踪计数算法,基于三维空间的目标定位算法、多相机下同一目标的搜索算法,以及研究区域中人群密度分布的可视化方法,主要研究内容如下:(1)针对行人分布密度大和行人运动速度快导致的跟踪过程中的目标框漂移现象,出现的行人计数偏高等问题,研究了一种基于特征相似性的行人跟踪计数算法。该算法在基于深度学习目标检测与跟踪网络的基础上,利用行人个体特征差异信息构建目标特征池,然后通过特征差异函数判断检测目标与轨迹特征池之间的匹配度,最后基于最优匹配度获取目标匹配结果。通过选取典型的行人密集数据集对目标检测网络进行训练,并在MOT-16等视频影像上进行目标跟踪实验,结果表明本文改进的目标检测与跟踪算法减少了ID转换频率,且可以满足跟踪的实时要求,遏制了目标框漂移现象的发生。(2)针对当前人数统计算法中单视角统计造成的遮挡问题和检测视野范围有限造成的漏检问题,提出了基于三维空间的目标定位算法。该算法通过同时监测多个相机来扩大研究区域,解决单视角限制造成的各种问题。其基本思想是利用视觉定位原理,即构建相机与世界坐标系的转换模型,将二维图像坐标导入三维空间中,并将每个点进行实例化,通过多相机间的目标搜索算法统计当前空间中的点完成区域行人计数。同时构建三维坐标系,将所有相机生成的点云在坐标系中表示,采用微分纠正的方法对研究区域分块处理,实现行人三维空间位置坐标的映射。(3)结合两个关键算法设计了顾及行人位置的人群统计及态势分析方法流程,首先,完成视频中的行人目标检测与跟踪,并针对跟踪过程中的目标框漂移问题提出当前目标框与历史轨迹的特征匹配模块,加强行人特征之间的关联性。其次,构建二维图像坐标与三维空间坐标互映射模型,将像素坐标转为三维空间坐标,并提出跨相机目标匹配策略,通过三个约束条件关联不同相机间的同一行人目标。最后通过目标点云生成人群区域密度分布图,达到对研究区域行人分布情况一体化掌控。选取同时有三个相机拍摄的WILDTRACK影像序列进行实验,实验结果表明,该算法通过基于深度学习的检测与跟踪算法构建行人位置实时认知模型,还原行人在三维场景中的位置,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。

关键词：目标检测与跟踪地理空间映射跨镜跟踪人群统计

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