基于多级信息融合的视频目标跟踪

在多摄像机视频监控的框架下,基于信息融合技术策略,提出了一种用于移动目标跟踪的多级信息融合方法.对于每个单一摄像机采用多特征融合粒子滤波跟踪算法,该算法将目标颜色和边缘方向特征同时作为测量特征,并通过随机融合机制融合特征权重,得出最佳目标位置估计.在此基础上,将多个摄像机的跟踪结果相融合,融合方法主要是通过位置、大小和颜色匹配概率的联合进行目标之间的匹配度测量,并基于信任度级别及权重融合目标跟踪特征.仿真实验证明本方法能够有效消除目标跟踪过程中的重叠区域遮挡问题,在提高目标跟踪精度的同时,充分发挥了多摄像机多信息融合的优势,较好地描述了跟踪目标的状态.     

多视角多行人目标检测、定位与对应算法

为解决多视角视频监控中多行人情况下的遮挡问题,引入三维重建的思想,提出一种基于空间场的多视角多行人检测、定位和对应算法。该算法首先提取各视角运动前景,融合各视角二值前景图像,利用空间场实施重建,然后根据信息融合结果在空间中检测目标并定位,并由空间检测和定位结果确定各视角中目标的对应关系。在3dsM ax合成数据和实际采集数据上进行的实验测试表明,该算法对图像遮挡的处理能力强,计算复杂度低,基本满足实时要求。     

多视角多行人目标检测、定位与对应算法

为解决多视角视频监控中多行人情况下的遮挡问题,引入三维重建的思想,提出一种基于空间场的多视角多行人检测、定位和对应算法。该算法首先提取各视角运动前景,融合各视角二值前景图像,利用空间场实施重建,然后根据信息融合结果在空间中检测目标并定位,并由空间检测和定位结果确定各视角中目标的对应关系。在3DSMAX合成数据和实际采集数据上进行的实验测试表明,该算法对图像遮挡的处理能力强,计算复杂度低,基本满足实时要求。     

城市视频监控智能分析方法探讨

视频监控在城市安全防范中能起到关键作用,虽然监控摄像头越来越先进,但目前仍需大量的人工操作,针对这一问题,提出智能分析方法,利用目标检测模型对感兴趣目标进行检测追踪、将感兴趣事件存储和对感兴趣目标进行识别。智能视频监控的方法能减轻监控操作员工作量,减少视频存储量,通过对感兴趣目标人物的分析和追踪实现准确打击犯罪,从而提升视频监控的效率,保护国家和人民群众的生命财产安全。     

监控完全遮挡场景下火灾调查方法

视频分析已成为火灾调查方法研究的热点领域。为解决火灾现场监控完全遮挡场景下火灾原因认定面临的重大困难,该文基于视频分析技术对监控完全遮挡场景下起火部位定位方法进行了研究。利用油盘火模拟室内火灾现场,布置彩色电荷耦合器(CCD)摄像机使之完全被遮挡,收集火灾现场监控视频进行分析。首先结合监控视频和现场勘验对火灾现场进行二维平面重建,其次通过光路分析对起火部位初步确定,然后通过图像亮度分析对起火部位进一步确定,最后利用单目视觉定位技术结合光路和亮度分析结果对起火部位进行精确定位。实验结果表明:针对监控完全遮挡场景所建立的基于光路和亮度分析的单目视觉定位方法,可以较好地实现起火部位的精确定位,为火灾事故调查工作的顺利开展提供了有力的工具。     

基于结构化约束的多视角人体检测方法

针对单视角下信息量不足以及多视角不同视角间信息关联困难的问题,提出了基于结构化约束的多视角人体检测方法.首先通过基于块的人体检测模型获取人体局部块信息;然后采用空间仿射变换将不同视角下重叠区域通过变换矩阵的映射关系关联起来;最后针对仿射变换后的区域因遮挡或者存在多目标导致多视角目标关联困难的问题,利用人体局部显著块间的结构化约束为多视角目标匹配构造最大后验概率模型,通过最优求解获取多视角目标匹配结果.实验结果表明,该方法能够利用多视角信息来有效弥补单视角下人体检测中出现的遮挡问题,显著提高了人体检测效果.     

遮挡情况下的人体检测与跟踪

人体检测与跟踪技术在智能视频监控中有很好的应用价值。提出了一种遮挡情况下的人体检测与跟踪算法。人体检测部分,利用RGB颜色模型与均值漂移算法,从混合高斯分割出的含有遮挡人体的目标中提取多个人体头肩模型,计算人体头肩模型的轮廓特征。采用傅里叶描述子与神经网络分类器实现人体检测。人体跟踪部分,采用基于颜色线索的粒子滤波器作为基本的跟踪算法,为了解决遮挡问题,采用三台摄像机实现多视角跟踪人体,利用三台摄像机之间关于主平面的映射关系确定遮挡人体的跟踪结果。该算法提高了人体检测的准确率和人体跟踪的可靠性,可以广泛应用于复杂环境中的多个人体的检测与跟踪。     

基于计算机视觉的静态场智能监控系统

本文介绍了一种基于计算机视觉的静态场智能监控系统,用于重要区域的智能视频监控领域。该系统将数字图像处理技术、智能模式识别技术及视频监控技术进行了融合,通过监控现场摄像机分时采集若干帧的视频图像,以此建立场景边缘模型,通过计算机视觉的自适应识别算法分析被监控现场的实时图像资料,并根据相应模式处理被监控现场的异常状况,从而实现重要区域的智能监控。     

视频图像中监控目标的空间定位方法

为解决视频监控系统中目标空间定位存在困难大、耗时等问题,根据OpenGL透视成像与摄影测量一致性原理,提出基于三维场景仿真成像,并依靠视频图像与仿真图像间的对应关系进行地理场景中目标的空间定位方法.在视频成像时摄像机内外方位元素已知的情况下,在三维虚拟场景中形成虚拟相机来模拟实际摄像机成像过程,并将监控目标所在视频图像中的像素坐标等比代入仿真图像,通过虚拟成像的逆过程反推出目标的空间坐标.为有效分析系统的定位精度,采用地面激光扫描仪+同步拍照相机组成的三维场景采集系统来模拟实际的高精度摄像机+数字云台组成的视频监控系统.实验结果表明,目标点与相机的水平距离介于10~90 m内,各目标点的空间定位在X、Y、Z三个方向的误差大多在±0.3 m之间,说明本方法是可行的.这对于通过视频监控图像实现户外目标的定位,具有重要的参考价值.     

基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计

监控系统的视频序列往往受到环境噪声、运动目标繁多和目标遮挡的影响,针对传统视频监控无法对人员实施有效检测、跟踪和计数的问题,设计一种基于ARM的智能多目标跟踪监控系统.从整体性角度阐述系统硬件设计方案和软件环境搭建.在算法实现方面,基于改进的自适应高斯混合模型和卡尔曼滤波实现了目标检测和跟踪,引入匈牙利算法进行数据关联来解决多目标跟踪的任务指派问题,同时利用检测目标和预测目标之间的欧式距离以及卡尔曼滤波解决了遮挡问题.实验结果表明,系统在场地和摄像头视角有限的情况下可以有效跟踪到6个运动目标,其平均处理能力保持在18帧/s.     

增量学习灰度与轮廓模板的行人跟踪方法

为了解决云台摄像机的行人跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的行人跟踪算法.该方法在目标灰度模板以外,学习并更新行人目标的轮廓模板.考虑到行人轮廓因为视角变化可能发生的突然改变,算法准备了多套从不同视角观测的轮廓模板,并且逐渐更新它们使之可以逐渐捕捉目标的轮廓特征.在多段云台摄像机拍摄的监控视频上测试了所提出的算法.实验结果显示,该算法比其他先进的跟踪算法有更长的准确跟踪时间.     

基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法

针对抖动相机和静止相机下的运动目标检测问题,本文提出基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法。首先使用动态模式分解法根据视频序列提取彩色背景图像为粗定位提供基础,提出在小范围内利用相关法对SIFT算子检测到的当前帧图像和彩色背景图像的特征点进行匹配,通过匹配点对的偏移量估计当前帧图像的偏移程度,以达到消除图像抖动的目的;然后利用结构相似性对目标区域粗定位,减少复杂背景的干扰;再对各通道下粗定位彩色背景图像及校正后的当前帧图像背景差分并对其结果进行与操作;最后通过形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明：本文方法不仅有效改善了相机的抖动问题,而且在抖动相机和静止相机两种情况下的检测率有所提高,与GMM等三种算法相比查全率和准确率分别提高1.6%、3.5%和3%以上。     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

实时视频定位的麦克风阵列参数初始化算法

针对移动机器人近场声源定位中,需要实时获取声源目标与麦克风阵列中心相对位置和角度的问题,提出一种基于视频定位的室内声源位置测量算法,实时地为麦克风阵列提供初始化参数,为移动机器人快速建立室内近场声源环境认知实现辅助功能。该方法利用A4纸打印的位置定位板,通过摄像头采集视频数据,逐帧寻找角点后搜索定位板中心点和顶点,以此计算出麦克风阵列到声源的实际距离和方位角度。经仿真实验分析,该算法能够在室内环境中实时快速地测量声源目标位置,为机器人后续语音定位、识别与跟踪提供辅助与校准功能,具有较强的工程实用价值。     

基于DM642目标跟踪与目标统计的实现

针对视频监控中单目标的跟踪及目标统计,提出采用一种背景差分和帧间差分相结合的方法,对运动物体进行有效的目标检测,提高了目标检测的精度。首先采用中值滤波去除图像中所含的椒盐噪声,通过形态学处理对提取目标二值化的图像进行去噪处理,然后利用多点定位算法实现目标跟踪。最后根据运动目标体的轮廓高宽比、面积、质心等特征量识别人体,当行人进入视频中特定区域后,进行人流量的统计。实验结果表明,该方法稳定性强、准确率高,所设计的系统能够满足实时要求。     

基于视频的车辆检测和分析算法

为了高速公路行车安全,需要及时检测公路上车辆的异常停车情况.通过对视频图像分析,首先重建背景图像,再分割出车辆目标,然后进行目标跟踪,采用基于针孔模型的摄像机定标估算车辆的速度,利用速度信息分析高速公路上的车辆停车事件.现场实验结果表明,此方法对于高速公路上异常停车的检测具有较高的准确性.     

基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪系统

为实现对运动目标的动态跟踪,设计了基于PTZ摄像机的主动实时跟踪系统,实现对高关注度目标进行持续跟踪。该系统采用背景建模方法检测当前视野中的运动目标并进行跟踪,针对感兴趣目标采用基于边缘增强模板匹配(EETM)方法进行主动跟踪,并提出了一种简单有效的PTZ摄像机控制方法。采用海康威视球机进行测试,测试结果表明:该系统利用低成本PTZ摄像机可以实现对静态场景和动态场景中目标的检测和跟踪,对感兴趣目标进行主动跟踪,PTZ摄像机控制平稳,能够满足实时性的要求。     

审计信息系统全覆盖联网数据精准定位方法

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题,提出审计信息系统全覆盖联网数据精 准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析,引入相关品质函数理论,将传感器 获取的多特征数据转入到关联判决过程,计算关联测度。在此基础上,根据关联测度的计算结果,通过改进的 KCF 算法组建目标跟踪器,利用跟踪器获取目标具体的运行状态,采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集 以及检测集,根据加权融合三特征的跟踪结果,准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置,实现数据 精准定位。仿真实验结果表明,所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。     

基于支持矢量机和信任域的目标跟踪算法

从模式分类的角度看待跟踪问题,将SVM(支持矢量机)方法、信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法。首先使用SVM算法对像素分类,将每一帧输入图像转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后使用QP-TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪任务。通过和现有算法的比较以及在大量真实序列图像上的实验表明,该算法不但能够更准确地描述目标的大小,而且显著提高了跟踪算法的精度。