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针对自校准地平面的学习监控跟踪模型(英文)
被引量:
1
1
作者
j. renno
P. Remagnino
G.A.
j
ones
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期381-392,共12页
提出了一种新的多摄像机视觉监控系统的信息融合方法 .信息融合在两个阶段进行 .首先 ,根据相互独立的Cartesian参考坐标系统 (设置在地平面上 ) ,对各个摄像机进行标定 .然后 ,把所有的坐标系变换到一个坐标系统中 .在视觉监控应用中 ...
提出了一种新的多摄像机视觉监控系统的信息融合方法 .信息融合在两个阶段进行 .首先 ,根据相互独立的Cartesian参考坐标系统 (设置在地平面上 ) ,对各个摄像机进行标定 .然后 ,把所有的坐标系变换到一个坐标系统中 .在视觉监控应用中 ,因为摄像机自定标和视觉数据配准技术将使监控设施安置变得更加容易 ,从而可以为公共场合发展更加适用的视觉监控工具 .在解决监控数据的不完整性和不确定性方面 。
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关键词
多摄像机视觉监控系统
信息融合
数据融合
机器学习
摄像机标定
坐标系变换
下载PDF
职称材料
题名
针对自校准地平面的学习监控跟踪模型(英文)
被引量:
1
1
作者
j. renno
P. Remagnino
G.A.
j
ones
机构
Digital Imaging Research Centre
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期381-392,共12页
文摘
提出了一种新的多摄像机视觉监控系统的信息融合方法 .信息融合在两个阶段进行 .首先 ,根据相互独立的Cartesian参考坐标系统 (设置在地平面上 ) ,对各个摄像机进行标定 .然后 ,把所有的坐标系变换到一个坐标系统中 .在视觉监控应用中 ,因为摄像机自定标和视觉数据配准技术将使监控设施安置变得更加容易 ,从而可以为公共场合发展更加适用的视觉监控工具 .在解决监控数据的不完整性和不确定性方面 。
关键词
多摄像机视觉监控系统
信息融合
数据融合
机器学习
摄像机标定
坐标系变换
Keywords
Visual surveillance
machine learning
data fusion
camera calibration
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对自校准地平面的学习监控跟踪模型(英文)
j. renno
P. Remagnino
G.A.
j
ones
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
1
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职称材料
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