基于全方位的多运动目标检测、跟踪与定位

来源 :浙江工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:louisvu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着网络、图像处理以及通信技术的快速发展,智能视频监控成为计算机视觉领域一个新兴的研究内容,并且在各行各业都得到了广泛的应用,本文选取能够获得360度环境信息的全方位摄像机作为视觉设备,对室内环境下的运动目标进行检测、跟踪与定位。   针对利用全方位视觉设备准确的获取环境信息这个问题,本文对全方位视觉设备的标定技术作了研究。首先分析了双曲镜面的光学特性和全方位视觉设备的成像原理,介绍了双曲面全方位摄像机的透视成像模型,最后给出了一种基于泰勒展开式的折反射全方位摄像机的标定方法。标定结果令人满意,从而为基于全方位视觉的人体定位提供了条件。   针对监控系统中的场景是静态的,采用背景差分法检测运动目标。首先用统计方法建立背景模型,为了适应环境的缓慢变化,对背景采取自适应更新,然后通过阈值分割获取前景目标,最后对二值图像采用形态学处理过滤噪声。该方法能在全方位图像中准确的提取出前景目标。   在运动目标跟踪当中,本文主要利用卡尔曼滤波方法实现人体目标的实时跟踪,并结合运动目标中心坐标、外接矩形等信息,提高了跟踪的鲁棒性;实验结果表明该方法可以对运动目标在下一帧中的速度、位置等参数做出准确估计,为后续相关工作打下良好的基础。   采用二值图像连通域算法对二值图像进行处理,记录每个连通域的中心点、外接矩形以及脚部点等信息。根据全方位图像中人体的成像特点,采用统计方法确定人体脚部点。基于获得的脚部点的坐标,运用全方位视觉设备的成像原理,求解从图像平面到真实的地面之间的关系,实现了人体在地面上的定位.并跟运动目标检测与跟踪相结合,实现全方位图像中人体的实时定位。该方法实现简单,而且定位精度较好,能很好的区分场景中不同的人体目标。  
其他文献
随着计算机技术的发展和三维模型的广泛使用,怎样从大量的三维模型库中快捷高效地检索出人们想得到的三维模型这已经是一个需要尽快解决的重要科研课题。基于关键词的三维模
生物学与信息科学是目前世界发展最迅速,影响最广泛的两门学科,这两门学科交叉而形成的新兴研究领域属分子计算。根据目前的研究情况,分子计算可以归纳为两大主要的研究方向:
随着互联网技术的快速发展和个人计算机的普及,目前全世界每四个人中就有一个人使用计算机上网[1],2010年中国的网页数量高达336亿,其中87.8%的数据是以文本的形式存在[2]。
随着互联网进入生活的各方各面,网络入侵也日益成为人们面临的安全问题。因此,有效地检测到网络入侵行为具有十分重要的意义。网络入侵检测方法分为基于特征的入侵检测和异常
无线传感器网络是由部署在监测区域的大量廉价的微型传感器节点组成的,且由无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统,它的目的是对网络覆盖区域内的感知对象进行实时的感
在分布式数据库中,系统的性能受查询策略的影响,而一个查询的处理代价通常是由进行通信的信息量来决定。半连接方法可以减少通信数据的传输量。分布式数据库具有并行处理子查
在基于内容的图像检索系统和人脸识别系统中,提取有效的鉴别特征是系统中的关键环节,是为下一步检索和识别的工作奠定基础的重要步骤。本文基于对子空间特征提取方法的深入研
何为数据挖掘?从字面意思理解就是对数据进行挖掘,本质的目的就是从数据库或其它相关信息库的大量数据中,挖掘出能够反映有效知识的数据的过程,是当前非常热门的一个研究领域
自上世纪80年代数据挖掘被提出以来,人们就开始不断研究探索,希望找到高效准确的数据挖掘方法,来帮助解决数据量庞大而计算能力有限这一矛盾。   数据与数据间存在着潜在
随着计算机处理能力和互联网技术的飞速发展,多媒体信息已经广泛地渗透到社会的各个领域中。众所周知,多媒体信息如:音视频、数字图像需要通过网络传输,在传输过程中信息容易