多摄像机在无重叠区域的目标匹配算法

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。

地铁站出入通道多摄像机移动目标跟踪研究

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。