大型追踪系统的多摄像头协同

多摄像头间的目标追踪,即利用多摄像头协作完成对目标的监控追踪过程,是大规模智能监控系统中的重要研究方向。针对多摄像头追踪系统对多摄像头协同的实时高效性的需求,本文提出了一种利用多Agent代理多摄像头的分布式计算技术,单Agent层面分析其BDI模型,状态转移模型,多Agent层面分析其在目标追踪过程中完整的通信过程,以及多个摄像头的最佳状态选择。通过开源JADE框架,对基于多Agent的多摄像头追踪系统进行系统搭建,系统实现了多摄像头协同下对目标的持续追踪,实验证实了本文的多Agent系统可有效的实现多摄像头的协同,将通信延迟时间缩小到最短,以便及时更新每个摄像头的状态,从而大大提高了目标追踪的准确率,以及计算资源的利用率,达到对目标进行持续追踪的目的。

基于网络拓扑结构的多摄像头移动对象辅助协同跟踪

针对当前公共安全监控系统在应对突发事件时,因监视器数量多、信息量大、事件变化快等因素而导致的不能及时有效地对移动对象进行跟踪的问题,提出了一种基于拓扑结构的多摄像头移动对象辅助协同跟踪方法。首先将城市路网中的摄像头监控区域抽象为虚拟节点定位至结点弧段模型中,构建摄像头网络拓扑结构;根据拓扑关系搜索出与发现移动对象的摄像头关联的摄像头集合;再分析摄像头间的空间邻近关系和时间差异,获取时序关系最优的摄像头组作为重点监控区域进行移动对象跟踪,并定期进行协同更新。最后建立了一个模拟监控系统验证了利用多摄像头协同方法实现对移动对象实时跟踪的有效性。