一种多摄像机协同跟踪运动目标的方法技术

本发明专利技术公开了一种多摄像机协同跟踪运动目标的方法，即建立一套有效的多摄像机智能监控系统，实现对某一场景进行全景监控。包括以下步骤：步骤一，运动目标检测与分割；步骤二，对运动目标进行跟踪；步骤三，多摄像机协同最终确定运动目标运动轨迹，从而实现全景监控。本发明专利技术主要解决了单摄像机监控范围有限的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控
，特别是。
技术介绍
伴随着视频监控系统的普及，多摄像机智能视频监控技术得到了广泛的研究和应用，例如在银行、大型商场、机场等均需要多摄像机进行多物体跟踪、监控，而视频监控中的运动目标检测分割、运动目标跟踪和多摄像机协同技术，成为了计算机视觉领域研究的热点。但是目前大部分多摄像机监控系统仍然被当做一个简单的单摄像机的集合，并没有从中获得更多有效的信息。
技术实现思路
专利技术目的本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供，建立一套有效的多摄像机智能监控系统，通过不同摄像机场景中的关联，获得物体在整个监控环境下的连续轨迹，从而实现对某一场景进行全景监控。为了解决上述技术问题，本专利技术公开了， 包括以下步骤步骤一，运动目标检测与分割基于动态矩阵的自适应背景更新算法，对运动目标进行检测，再利用形态学处理和标记算法实现运动分割；步骤二，运动目标跟踪基于改进的Mean Siift(均值偏移)算法确定最佳搜索框位置，从而对运动目标进行跟踪；步骤三，多摄像机协同最终确定运动轨迹通过计算场边界线，在多摄像机中建立同一物体运动轨迹的关联，最终实现全景监控。本专利技术中，优选地，所述步骤一包括以下步骤步骤(11)，建立动态矩阵区分运动目标与背景；包括在动态背景更新算法之上引入动态矩阵，调整参数以降低噪声对帧差的干扰步骤(12)，利用形态学中的腐蚀、膨胀等操作对单个摄像机拍摄的图像进行处理； 包括形态学图像处理中的开闭操作来去除噪点干扰步骤(13)，利用区域标记算法进行运动目标与背景的分割；包括对二值图像内η 连通区域进行标记操作求得所要区域的数目，寻找运动目标本专利技术中，优选地，所述步骤二包括以下步骤步骤(21)，运用Mean Siift (均值偏移)算法计算每次目标框的重心；包括采用目标的颜色信息作为目标特征信息，利用一些常用的多变量核函数对目标模板进行搜索与足艮S宗步骤(22)，利用基于彩色直方图的反向投影法建立跟踪物体的颜色色相分布模型；包括将RGB模型转换到HSV模型，通过运动物体H分量的概率分布图搜索物体特征模型，再将其映射回所要观测的图像中去步骤(23)，判别目标框与颜色色相分布特征是否相似，如果符合则停止迭代计算并最终确定最佳搜索框位置；本专利技术中，优选地，所述步骤三包括以下步骤步骤(31)，确定单摄像机三维场边界线；包括定义摄像机所覆盖的四棱锥空间与地平面相交所得的平面四条边为图像中足迹的实际边界步骤(32)，检测场边界线，确定存在目标物体的摄像机集合；包括判断一台摄像机中呈现的物体是否在另一台摄像机的视野中步骤(33)，通过三维边界场对跟踪物体的约束条件，正确匹配摄像机集合中的运动目标；包括采用候选物体与场边界线的最短距离作为约束条件，来从集合中已存在的物体中寻找出正确匹配的物体有益效果本专利技术解决了单摄像机场景覆盖有限的问题，通过建立不同摄像机场景中的关联，采用多摄像机协同对运动目标进行跟踪，提供一个完整的运动信息，从而达到全景监控的效果。另外多摄像机协同监控在面对遮挡问题时较单摄像机能有更强的鲁棒性。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术做更进一步的具体说明，本专利技术的上述和 /或其他方面的优点将会变得更加清楚。图1是本专利技术方法简化流程图。图2是自适应背景法示意图。图3是基于色彩直方图的均值偏移算法的流程图。图4是摄像机视野示意图。图fe和图恥是检测场边界线示意图。图6是多目标检测场边界线示意图。具体实施例方式本专利技术硬件部分由多个视频拍摄装置、运算处理装置和显示装置组成，核心思路是利用视频图像的三维特征点分面，网格化各面的特征点并绘制相应纹理并判断各面间的连通性，应用纹理延伸技术面内“空洞”和面面间“缝隙”，最后完成三维图像渲染，并显示自由视角的3D目标。如图1所示，本专利技术公开了，包括以下步骤步骤一，运动目标检测与分割基于动态矩阵的自适应背景更新算法，对运动目标进行检测，再利用形态学处理和标记算法实现运动分割；所述步骤一包括以下步骤步骤(11)，建立动态矩阵区分运动目标与背景；引入运动矩阵I⑴为t时刻的图像；I (t_ Y )为t_ Y时刻的图像；F(t)为I(t)与I(t-Y)的二值化后的差值图像；D(t)为t时刻动态矩阵。则有如下关系权利要求1.，其特征在于包括以下步骤步骤一，运动目标检测与分割基于动态矩阵的自适应背景更新算法，对运动目标进行检测，再利用形态学处理和标记算法实现运动分割；步骤二，运动目标跟踪基于改进的均值偏移算法确定最佳搜索框位置，从而对运动目标进行跟踪；步骤三，多摄像机协同最终确定运动轨迹通过计算场边界线，在多摄像机中建立同一物体运动轨迹的关联，最终实现全景监控。2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤步骤(11)，建立动态矩阵区分运动目标与背景；步骤(12)，利用形态学中的腐蚀、膨胀等操作对单个摄像机拍摄的图像进行处理；步骤(13)，利用区域标记算法进行运动目标与背景的分割。3.根据权利要求2所述的，其特征在于，所述步骤二包括以下步骤步骤(21)，运用均值偏移算法计算每次目标框的重心；步骤(22)，利用基于彩色直方图的方向投影法建立跟踪物体的颜色色相分布模型；步骤(23)，判别目标框与颜色色相分布特征是否相似，如果符合则停止迭代计算并最终确定最佳搜索框位置。4.根据权利要求3所述的，其特征在于，所述步骤三包括以下步骤步骤(31)，确定单摄像机三维场边界线；步骤(32)，检测场边界线，确定存在目标物体的摄像机集合；步骤(33)，通过三维边界场对跟踪物体的约束条件，正确匹配摄像机集合中的运动目全文摘要本专利技术公开了，即建立一套有效的多摄像机智能监控系统，实现对某一场景进行全景监控。包括以下步骤步骤一，运动目标检测与分割；步骤二，对运动目标进行跟踪；步骤三，多摄像机协同最终确定运动目标运动轨迹，从而实现全景监控。本专利技术主要解决了单摄像机监控范围有限的问题。文档编号G06T7/00GK102289822SQ20111026661公开日2011年12月21日 申请日期2011年9月9日 优先权日2011年9月9日专利技术者付世斌, 何雨兰, 刘凡, 袁杰, 邵真天, 郑晖, 顾人舒 申请人:南京大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种多摄像机协同跟踪运动目标的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，运动目标检测与分割：基于动态矩阵的自适应背景更新算法，对运动目标进行检测，再利用形态学处理和标记算法实现运动分割；步骤二，运动目标跟踪：基于改进的均值偏移算法确定最佳搜索框位置，从而对运动目标进行跟踪；步骤三，多摄像机协同最终确定运动轨迹：通过计算场边界线，在多摄像机中建立同一物体运动轨迹的关联，最终实现全景监控。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：袁杰，付世斌，刘凡，郑晖，邵真天，顾人舒，何雨兰，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：84