【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字图像处理与模式识别领域，具体涉及。
技术介绍
近年来，由于直观、明了等特点，视频监控被广泛用来对各种环境、场所和区域进行实时监控，比如地铁站、飞机场和超市等人流量较大的场所。但是，单一摄像机获取的视场范围有限，只能从某一个视角观察到目标；而且所拍摄的场景往往是复杂，目标在视场内运动的时候很容易被场景内的物体遮挡，这就会造成目标的丢失，从而发生漏检现象。再者，当场景内的目标较多时，目标与目标会相隔很近，这时检测出来的目标将会是连在一起的，导致两个目标合为一个，这时只通过运动目标的检测来进行人数统计就会造成漏检。论文《多摄像机协同的行人检测技术研究》(曾成斌)中提出了一种地面三维重建的方法，该方法先将拍摄的场景地面进行三维重建，然后对地面进行网格离散化处理，每个网格用一个圆柱体表示，并假设每个圆柱体包含一个目标，最后对圆柱体内是否包含目标进行确认。但是实际中人在视场内的远近不同，会造成拍摄到的人的大小、高低不同，从而可能导致每个圆柱体内包含的是同一个目标，造成多检现象。论文《基于多摄像机的人体运动跟踪与分析》(孙洛)中提出将每台摄像机拍摄到目标通过地面与摄像机之间的投影关系投影到地面，将所用投影的交点作为目标的定位点。但是，由于目标在视场内是面型目标，而非线性，因此需要通过最优估计的方法确定定位点，这会增大定位点寻找的计算量。
技术实现思路
本专利技术提出一种基`于分布式摄像机的多视角运动目标统计与定位方法，解决了单一摄像机情况下由于遮挡或者目标相连造成的漏检问题。为了解决上述技术问题，本专利技术提供，包括以下步骤:第一步、在两个以...
【技术保护点】
一种基于分布式摄像机的多视角运动目标统计与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、在两个以上的摄像机拍摄的图像平面中确定一幅基准图像，其他图像为非基准图像，找出基准图像与每幅非基准图像之间的单应矩阵；第二步、从每一台摄像机拍摄的图像中将运动目标从场景中分割出来，获得每一台摄像机拍摄的运动目标的二值图；第三步、通过连通域的寻找将每一幅二值图中的不相连的运动目标分离开；第四步、将代表运动目标的目标主轴线通过单应矩阵映射到基准图像平面中，寻找出基准图像中到每条目标主轴线距离之和最短的像素点，该像素点的位置坐标即为运动目标的定位点，所述运动目标的目标主轴线通过每个连通域最小方框四个角点的坐标确定。
【技术特征摘要】
1.一种基于分布式摄像机的多视角运动目标统计与定位方法，其特征在于，包括以下步骤: 第一步、在两个以上的摄像机拍摄的图像平面中确定一幅基准图像，其他图像为非基准图像，找出基准图像与每幅非基准图像之间的单应矩阵； 第二步、从每一台摄像机拍摄的图像中将运动目标从场景中分割出来，获得每一台摄像机拍摄的运动目标的二值图； 第三步、通过连通域的寻找将每一幅二值图中的不相连的运动目标分离开； 第四步、将代表运动目标的目标主轴线通过单应矩阵映射到基准图像平面中，寻找出基准图像中到每条目标主轴线距离之和最短的像素点，该像素点的位置坐标即为运动目标的定位点，所述运动目标的目标主轴线通过每个连通域最小方框四个角点的坐标确定。2.如权利要求1所述的基于分布式摄像机的多视角运动目标统计与定位方法，其特征在于，所述步骤一的计算过程为: 2.1使用SAD算法寻找出基准图像与每幅非基准图像之间的匹配点，计算方式如公式(I)所示， 3.如权利要求1所述的基于分布式摄像机的多视角运动目标统计与定位方法，其特征在于，所述步骤二中采用如公式(3)所示的混合高斯背景模型进行运动目标分割，4.如权利要求1所述的基于分布式摄像机的多视角运动目标统计与定位方法，其特征在于，所述步骤三的计算过程为: 对获得的运动目标的二值图逐行扫描，找到每一行第一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：任侃，陈银，韩鲁，龚文彪，余明，顾国华，钱惟贤，路东明，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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