检索结果-南通市图书馆

电视技术 2015年第10期39卷 11-16页

作者：王晓丽陆小锋陆亨立上海大学通信与信息工程学院上海200444

基于颜色特征的目标匹配方法具有很好的区分性和直观性,但是特征本身受光线变化、背景复杂度等影响而对于目标识别准确率存在差异。针对这一现状,提出了一种新的基于时空局部特征和颜色特征的目标匹配方法。利用时空局部特征3-D LSK对... 详细信息

基于颜色特征的目标匹配方法具有很好的区分性和直观性,但是特征本身受光线变化、背景复杂度等影响而对于目标识别准确率存在差异。针对这一现状,提出了一种新的基于时空局部特征和颜色特征的目标匹配方法。利用时空局部特征3-D LSK对待测视频中的运动目标进行行为识别,识别出具有相同行为目标。再结合目标的颜色特征,通过基于区域权重(Weighted Region Matching)的颜色匹配方法来识别出具有相同颜色的目标。对无重叠区域的多个测试视频进行的相关实验表明,该算法能够有效识别出普通场景下的不同目标,对于衣着颜色相近的不同目标也有很高的识别率。

关键词：颜色特征时空局部特征无重叠区域

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基于多摄像头无重叠区域的运动目标跟踪

基于多摄像头无重叠区域的运动目标跟踪

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作者：李刚西安理工大学

学位级别：硕士

视频安全监控已经成为现今社会研究和发展的重点,而安全监控的重点就是运动目标的跟踪。当需要进行大范围监控时,单摄像头通常无法实现,需要利用多摄像头联合组成监控系统。多摄像头监控系统根据多摄像头监控区域间的关系可分为监控区... 详细信息

视频安全监控已经成为现今社会研究和发展的重点,而安全监控的重点就是运动目标的跟踪。当需要进行大范围监控时,单摄像头通常无法实现,需要利用多摄像头联合组成监控系统。多摄像头监控系统根据多摄像头监控区域间的关系可分为监控区域无重叠与有重叠两种类型。本文主要针对监控区域无重叠的情况进行目标跟踪研究。根据运动目标在不同摄像头间的运动特性,本文首先研究了在单个摄像头区域内,运动目标的跟踪方法。为方便后续在摄像头间进行目标的匹配跟踪,这里选取了与环境变化无关的运动目标颜色,速度大小和速度方向作为目标特征。考虑到对于无重叠区域的目标跟踪,在经过盲区之后,目标的姿态等会发生一定的变化,同时,也会有其他相似的目标干扰对真实锁定目标的跟踪,本文采用了颜色特征为主特征进行匹配。然而,由于不同摄像头的物理特性差异,以及不同监视视野中的环境光照的不同,导致相同目标颜色存在差异性的问题,本文采用了颜色传递的方法,使摄像头间的颜色特征尽可能相似,并使其满足视频处理的实时速度要求。对于颜色相似的目标,考虑到目标的运动是在三维空间上的,所以,为了能够使用目标的速度方向与大小作为辅助特征,本文采用摄像头标定的方法,将图像坐标系与世界坐标系之间建立转换关系,使不同摄像头监控范围内的目标能够在统一的标准下进行速度大小的比较。在目标的运动方向不发生突变的条件下,本文将目标的方向特征作为辅助特征进行目标的跟踪。综上所述,本文以颜色特征为主要特征,联合速度大小和方向特征,在多摄像头环境下进行运动目标跟踪。实验结果表明,本文方法能够在不同摄像头间较准确的识别出待跟踪目标,并实现对运动目标的连续跟踪。

关键词：运动目标跟踪多摄像头无重叠区域颜色传递摄像头标定

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面向多摄像机无重叠区域的运动目标跟踪系统的研究与实现

面向多摄像机无重叠区域的运动目标跟踪系统的研究与实现

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作者：吕亚倩华中师范大学

学位级别：硕士

现在是一个数字化校园的蓬勃发展的时代,随着图像处理范畴逐步与实际生活接轨,智能监控正在越来越多的向教育领域渗透,在高校安全以及管理机制方面起着十分重要的作用。为了实现校园内在大范围场景下对运动目标的连续监控,需要多台摄像... 详细信息

现在是一个数字化校园的蓬勃发展的时代,随着图像处理范畴逐步与实际生活接轨,智能监控正在越来越多的向教育领域渗透,在高校安全以及管理机制方面起着十分重要的作用。为了实现校园内在大范围场景下对运动目标的连续监控,需要多台摄像机协作完成,以此获得更多的有关运动场景以及目标的信息。更值得一提的是,由于大范围监控环境下位置相近的摄像机之间拍摄范围重叠部分面积几乎为零,所以,对面向多台摄像机无交叉拍摄区域条件下的运动目标跟踪系统的探讨便应运而生。面向多摄像机无重叠区域的监控系统兼具对运动目标跟踪时间更长以及对环境监控范围更广的优点,在现实环境中用处颇大。但是由于多个摄像机之间本身参数不同以及光照和运动目标姿态的变化导致相邻摄像机之间进行目标交接时面临很大的困难,如何解决目标匹配问题是重中之重。本文着重针对面向多摄像机无重叠区域的运动目标跟踪系统做出了研究与设计,该系统能够实现对于大范围场景下对运动目标的持续有效跟踪。对此,本文主要做出了以下几方面的工作：1.提出了一种基于混合高斯背景建模法的运动区域阴影去除算法,并对关键技术进行了详细的描述。该方法能准确的消除运动区域所产生的阴影区域,通过大量实验,验证该算法的准确性和稳定性。2.实现了对图像序列中运动区域的分割,根据阂值处理将符合车辆像素面积的运动区域进行特征提取并保存。3.在单摄像机内部完成对运动目标的跟踪,并依照实际场景下多摄像机之间的拓扑结构及特征融合与运动区域分割结合的方法完成多摄像机之间的目标交接。

关键词：多摄像机无重叠区域目标匹配目标跟踪

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地铁站出入通道多摄像机移动目标跟踪研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2019年第5期33卷 95-101页

作者：赵凌铁道警察学院轨道交通安全保卫系

为及时发现、预警、防控进入地铁站的可疑人员及其行为,实现多摄像机之间的移动目标传递十分关键。为此,以行人进站乘车的必经之路——地铁站出入通道为背景,以安装其间的相邻2台摄像机的监控图像为研究对象,选用ViBe算法针对2台固定有... 详细信息

为及时发现、预警、防控进入地铁站的可疑人员及其行为,实现多摄像机之间的移动目标传递十分关键。为此,以行人进站乘车的必经之路——地铁站出入通道为背景,以安装其间的相邻2台摄像机的监控图像为研究对象,选用ViBe算法针对2台固定有效监测视域且无重叠区域的摄像机建立移动目标背景检测模型。当有行人出现时,建立移动目标模板,从行人的移动方向、身高宽度比、行走速度、空间颜色直方图4个方面实施特征匹配。实验结果表明:在2台摄像机之间顺利实现了对行人的移动目标传递和轨迹跟踪,跟踪准确率高于在单摄像机上直接使用SIFT算法。

关键词：地铁站出入通道无重叠区域特征匹配目标传递

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