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目前,单摄像头移动对象识别的相关技术已比较成熟,但仍然存在场景切换、目标遮挡等问题,为了解决上述问题及达到更好的识别效果,提出了多摄像头移动对象识别方法,将多视频数据融合技术细化为数据层、目标跟踪层及决策层三个层次的信息融合:数据层通过融合多摄像头移动目标的大小、方向等参数实现了移动目标的准确描述;目标跟踪识别层采用粗集理论和BP神经网络结合的方法,增强了识别系统的稳定性;决策层通过D-S证据理论来融合多个摄像头节点的决策结果,提高了目标识别的准确度。