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          基于多目標(biāo)識別跟蹤技術(shù)的視頻監(jiān)控應(yīng)用

          作者: 時(shí)間:2013-01-05 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          的實(shí)現(xiàn)

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/164727.htm

          單球機(jī)

          慧聰安防網(wǎng)訊 多的實(shí)現(xiàn),是以單球機(jī)智能跟蹤技術(shù)系統(tǒng)作為基礎(chǔ)的,因此市場上可見到的具有多與跟蹤產(chǎn)品的廠商,往往都會有對應(yīng)的智能跟蹤球機(jī)產(chǎn)品系列。單球機(jī)智能跟蹤的技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn),主要是智能算法、球機(jī)控制技術(shù)這兩部分。

          智能算法的關(guān)鍵是對包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像序列進(jìn)行分析處理,其核心技術(shù)就是對場景中活動(dòng)目標(biāo)的檢測、跟蹤、識別,以及進(jìn)一步的行為分析及事件檢測。目標(biāo)跟蹤的目的就是通過對視頻數(shù)據(jù)的處理與分析,將圖像序列中不同幀內(nèi)同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來,從而計(jì)算出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù),如位置、速度、加速度以及運(yùn)動(dòng)軌跡等。

          多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的文/江浩現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法可以歸納為四種:背景減除法、時(shí)間差分法、光流法和運(yùn)動(dòng)能量法。這些算法在現(xiàn)有的各類智能視頻分析產(chǎn)品中已經(jīng)有廣泛的,表現(xiàn)形態(tài)為絆線入侵、區(qū)域入侵、電子圍欄、徘徊檢測、物品遺留、物品搬移等多種行為檢測功能。

          如要實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤,需要一些數(shù)學(xué)工具,在連續(xù)的圖像幀間創(chuàng)建位置、速度、形狀、紋理、色彩等有關(guān)特征的對應(yīng)匹配關(guān)系。目前,就跟蹤人身對象而言,有跟蹤如手、臉、頭、腿等身體部分,以及跟蹤整個(gè)人體;就跟蹤視角而言,有對應(yīng)單攝像機(jī)的單一視角、對應(yīng)多攝像機(jī)的多視角和全方位視角;另外也可以通過跟蹤空間(二維或三維)、跟蹤目標(biāo)類別(人、汽車等)、攝像機(jī)狀態(tài)(運(yùn)動(dòng)或固定)等方面進(jìn)行分類。

          球機(jī)控制技術(shù),主要是指對云臺的運(yùn)動(dòng)角速度、鏡頭變倍的倍率與速度等機(jī)械運(yùn)動(dòng)部件的控制,需要與智能跟蹤算法相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)跟蹤平滑、倍率適當(dāng)、目標(biāo)比例合適等良好的視覺效果。

          多目標(biāo)跟蹤技術(shù)

          多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)是以單球機(jī)智能跟蹤作為基礎(chǔ),能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)對大范圍內(nèi)多個(gè)活動(dòng)目標(biāo)的智能識別與跟蹤,并對其中單個(gè)目標(biāo)進(jìn)行智能跟蹤的技術(shù)。

          多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)在應(yīng)用中,通常使用一臺固定攝像機(jī),對廣域范圍內(nèi)目標(biāo)進(jìn)行的智能行為分析,并將同時(shí)監(jiān)控的多個(gè)目標(biāo)按照既定的策略進(jìn)行排序,并按照先后順序,指揮智能跟蹤球機(jī)逐個(gè)跟蹤監(jiān)控目標(biāo)。與單目標(biāo)跟蹤相比,多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,即建立一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系,使得固定攝像機(jī)可以將目標(biāo)的坐標(biāo)信息傳遞給跟蹤球機(jī),實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)跟蹤。

          多目標(biāo)跟蹤的過程可以劃分為以下幾部分:

          數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián):在觀測數(shù)據(jù)和目標(biāo)之間建立起對應(yīng)關(guān)系

          常見的方法有最近鄰算法、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器、多假設(shè)跟蹤算法。

          狀態(tài)估計(jì):每個(gè)目標(biāo)根據(jù)其對應(yīng)的觀測進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)

          多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的產(chǎn)品形態(tài)

          通常采用貝葉斯理論的方法,將多目標(biāo)跟蹤問題轉(zhuǎn)化成對多個(gè)單目標(biāo)的跟蹤過程,并建立相應(yīng)的狀態(tài)空間模型。為每個(gè)目標(biāo)分配一個(gè)單目標(biāo)跟蹤器,相互獨(dú)立地跟蹤每個(gè)目標(biāo),通過設(shè)計(jì)一些特殊的方法來處理目標(biāo)之間的交互和遮擋問題。

          坐標(biāo)傳遞:在主攝像機(jī)和球機(jī)間建立統(tǒng)一的坐標(biāo)系

          在多目標(biāo)監(jiān)控場景中,提取目標(biāo)的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡信息,發(fā)送給從攝像機(jī),從攝像機(jī)根據(jù)目標(biāo)的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡信息跟蹤鎖定目標(biāo)。

          另外,多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在實(shí)際的應(yīng)用中,還需要重點(diǎn)優(yōu)化和改進(jìn)以下方面:提升算法的效率,以實(shí)現(xiàn)同時(shí)能夠跟蹤盡量多的目標(biāo);需要改進(jìn)算法的抗干擾性能,以減輕光線變化、影子、目標(biāo)間遮擋等常見的干擾因素;需要能夠?qū)γ總€(gè)目標(biāo)排定警戒優(yōu)先級,以使球機(jī)在跟蹤時(shí)能夠及時(shí)切換到威脅等級更高的目標(biāo)。

          多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的產(chǎn)品形態(tài)

          多目標(biāo)識別與跟蹤產(chǎn)品目前在市場上可見的產(chǎn)品并不多,主要分為兩種形態(tài):槍球機(jī)一體式和獨(dú)立型產(chǎn)品(包括NVS、DVR、智能盒等)。

          槍球機(jī)一體式產(chǎn)品,是指通過獨(dú)特的模具設(shè)計(jì),在球機(jī)上方嵌入一個(gè)廣角攝像機(jī),通過內(nèi)部的連線,實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以完全獨(dú)立安裝和使用的一體化多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。由于槍機(jī)的位置固定在球機(jī)內(nèi)不可移動(dòng),因此在算法上更加容易實(shí)現(xiàn),在場景匹配和目標(biāo)坐標(biāo)傳遞方面有良好的精度。

          獨(dú)立型產(chǎn)品是目前市場上比較常見的產(chǎn)品形態(tài)。通常是在NVS、DVR中提供該項(xiàng)功能,或是設(shè)計(jì)一款專用的視頻處理分析器,通過現(xiàn)場接線連接槍機(jī)和球機(jī),通過平臺軟件的配置,實(shí)現(xiàn)主從式多目標(biāo)跟蹤功能。獨(dú)立型產(chǎn)品的優(yōu)勢是應(yīng)用方式靈活,可以兼容不同廠商的各類攝像機(jī),包括標(biāo)清、高清、模擬型、網(wǎng)絡(luò)型的槍機(jī)、球機(jī),不僅適用于新建的監(jiān)控系統(tǒng),也適用于現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)的升級改造,在方案設(shè)計(jì)和系統(tǒng)建設(shè)中具有高度的靈活性,未來可能會得到更大的發(fā)展。

          多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的發(fā)展與改進(jìn)

          多目標(biāo)識別與跟蹤作為一項(xiàng)新興的技術(shù),從出現(xiàn)至今,始終在根據(jù)市場的需求不斷的改進(jìn)和提升。我們可以嘗試從大安防的角度,分析該技術(shù)未來可能的主要發(fā)展方向。

          更加智能化的目標(biāo)優(yōu)先級排序能力

          對目標(biāo)的優(yōu)先級排序能力,決定了當(dāng)前畫面是否能始終跟蹤危險(xiǎn)等級最高的目標(biāo),避免多目標(biāo)時(shí)球機(jī)只按照簡單的輪換順序進(jìn)行跟蹤,從而有效提升產(chǎn)品的應(yīng)用價(jià)值。提高該能力的有效方法,一是在場景中設(shè)立多條警戒線、區(qū)域的識別規(guī)則,二是可以考慮引入目標(biāo)行為特征的分析技術(shù),將手中提包、某種衣著顏色、急速奔跑等目標(biāo)特征作為判斷優(yōu)先級的依據(jù)。

          更有效的對抗環(huán)境中的各種干擾因素

          多目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)更多的會應(yīng)用于機(jī)場、廣場、道路等室外開闊地域,經(jīng)常會面對著局部強(qiáng)光、黑夜、大風(fēng)、大雨、霧霾、地面積水等不良的監(jiān)控環(huán)境,需要智能算法不斷的進(jìn)行針對性的調(diào)整與改進(jìn),以確保在各種真實(shí)環(huán)境下都能夠有效的跟蹤。

          另外,多目標(biāo)的相互遮擋,多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的差異和變化,也是影響跟蹤性能的主要因素。是否可以引入雙目識別技術(shù),通過多視角跟蹤多目標(biāo),來克服遮擋,這也是一種可能的解決途徑。

          單槍機(jī)+多球機(jī)、球機(jī)+球機(jī)的組合應(yīng)用

          單臺固定攝像機(jī)與單臺球機(jī)的組合,是目前標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用方式。

          而在大型監(jiān)控系統(tǒng)中,對于機(jī)場、廣場等目標(biāo)眾多,監(jiān)控地域廣大的場景,如果能夠?qū)崿F(xiàn)單槍機(jī)+多臺球機(jī)的組合,將會有效的提升在復(fù)雜環(huán)境中對多個(gè)高安保等級目標(biāo)的同時(shí)監(jiān)控能力,這將對當(dāng)前產(chǎn)品的技術(shù)層級是很大的提升。


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