多线索融合的无视野重叠跨摄像机行人跟踪算法

针对单个摄像机视野有限而无法满足日益扩大的监控范围的现象,对无视野重叠的跨摄像机行人跟踪算法进行了研究,并提出了一种融合时空线索和外观线索的无视野重叠跨摄像机行人跟踪算法。在对已有摄像机网络拓扑结构估计算法分析的基础上提出了一种基于加权时间窗口的无视野重叠摄像机网络拓扑结构估计算法;然后利用朴素贝叶斯完成两种线索融合,实现不同摄像机间行人匹配和跟踪信息的传递,最终实现无视野重叠区域的跨摄像机行人跟踪。该算法在公开的MCT数据集上进行对比实验并取得了优于其他算法的结果。

基于改进ORB算法无重叠视野域的目标交接

介绍了基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法的无重叠视野域的目标交接。当目标离开摄像机1视野域时,利用ORB算法提取目标特征点,待匹配特征点通过PROSAC(Progressive Sample Consensus)算法剔除外点,保留有价值的特征点。当目标进入摄像机2视野域时,通过Vibe(Visual Background extractor)算法获取进入摄像机2的运动目标,并提取待确认运动目标的特征点,去除外点并与摄像机1视野域提取的特征点做匹配,匹配率达到阈值则表示目标一致,完成目标交接并进行跟踪。实验结果表明,文献提出的方案能够实现目标在多摄像机视野域间的快速交接。

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.

基于场景模型的多摄像机目标跟踪算法

在多个相机组成的视频监视系统中,当目标物移出某一相机的视野而进入下一个时,如何实现相机的交接,实现目标物的继续跟踪是监视系统中要解决的关键问题。针对该问题,提出了一种基于位置比较的多摄像机运动目标跟踪方法。为获得目标物的位置,建立多个相机与目标物世界坐标之间映射关系的场景模型,并根据目标物出现在不同相机之间的视野边界线上的瞬间时刻的位置来给出重叠视野的边界线。由此可对任意角度摆放的多个具有重叠视野的相机之间运行的目标物进行接力跟踪。该方法可以适应多个目标物同时进入场景的情况,实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性,能够满足视频跟踪的实时性要求。

基于多特征融合的多摄像机人体跟踪方法

在非重叠视野摄像机网络中,因视觉盲区等因素的存在,难以对人体目标进行准确可靠的持续跟踪,为此,提出一种融合主颜色特征、纹理特征和时空拓扑特征的目标跟踪算法。该算法将人体区域分割成上、中、下3个目标子块,分别利用最近邻聚类算法提取每个目标子块的主颜色信息,并计算主颜色匹配率;通过提取目标的空间纹理特征获得纹理匹配率;最后通过融合计算人体外观匹配模型。同时,根据目标关联信息的累计统计信息,采用增量学习思路建立和更新摄像机网络的时空拓扑关系。实际场景的实验表明,该算法能有效地对非重叠视野多摄像机网络中出现的人体目标进行连续跟踪,并随系统的持续运行和监控区域中新目标的不断出现,其跟踪准确度也随之提高。

跨摄像机行人再识别研究综述

跨摄像机行人再识别是智能视频监控系统中一个基本的任务,跨摄像机行人再识别就是鉴别出行人在摄像机网络中不同摄像机里出现的确认的过程,近些年其已成为计算机视觉领域的研究热点并受到了许多研究领域的关注。摄像机间拍摄距离、拍摄角度、分辨率等差异和时空信息的不确定性使得跨摄像机行人再识别面临巨大的挑战,同时也激励着研究者不断发现新算法来解决问题。此文通过对近些年公开发表的论文进行梳理,阐述了跨摄像机再识别目前面临的困难、当前的研究现状和将来的研究趋势。

非连续视频监控区域车辆跟踪方法探析

如何在非连续视频监控区域进行车辆追踪是一项重要的课题。本文在分析跟踪方法的基础上,以加权时间作为前提条件,并以此为基础,分析出摄像机的网络拓扑计算法。并以加权时间为前提,进一步提出摄像机网络拓扑结构估计算法。这些算法能够对车辆的检测及跟踪进行相应的计算,然后将无视野重叠区域下的线索进行融合,以实现车辆的追踪。

面向车辆目标的路侧多摄像机双向匹配交接方法

路侧传感器由于视野角度高,探测范围广,有利于观察目标间的时空位置关系和运动趋势,成为支撑车路云一体化融合系统的重要感知手段。然而当前路侧传感器存在着跨感知域的目标难以被连续跟踪的挑战,为了解决车辆目标在摄像机交叉视角间的目标交接问题,针对路侧感知重叠视野提出了双向匹配目标交接方法:建立摄像机间变换关系对重叠域内车辆目标进行投影,设计匹配约束机制解决匹配冲突难题,基于目标双向投影设计双向匹配策略,根据匹配矩阵标识符与颜色相似度输出交接结果。经路侧实验数据验证,提出的方法可有效应用于典型城市道路交通场景,相比于单向匹配方法,路段场景漏匹配降低22.22%,误匹配降低28.57%;路口场景漏匹配降低28.89%,误匹配降低44.00%,具有良好的准确性和可靠性。

无重叠视场视觉测量系统与标定方法

大部件对接场景下,二维视觉测量有着速度快、价格低等特点,是测量与定位的有效方法。将多个相机布置在大部件的对接端,可以同时拍摄到两个对接面的特征,实现快速定位从而引导对接。但由于场景复杂,二维视觉系统会面临着多个相机对视、没有重叠视场的问题,导致难以完成相机之间的参数标定。为了解决这一问题,本文提出一种面向大部件对接场景的无重叠视场视觉测量系统与标定方法。对于对视且视野不重叠的多相机系统,本方法仅需在多相机标定阶段,安装或粘贴二维标定板,多次拍摄后即可完成相机间的位姿标定。相对于其他无重叠视野的二维相机系统标定方法,本方法在保证标定精度的前提下,硬件安装更加灵活,极大地减少了人工作业,标定效率更高。