視頻監(jiān)控中的多目標識別與跟蹤技術(shù)
閱讀：2320發(fā)布時間：2013-10-29
網(wǎng)絡攝像機智能算法的關(guān)鍵是對包含運動目標的圖像序列進行分析處理，其核心技術(shù)就是對場景中活動目標的檢測、跟蹤、識別，以及進一步的行為分析及事件檢測。目標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)同一運動目標關(guān)聯(lián)起來，從而計算出目標的運動參數(shù)，如位置、速度、加速度以及運動軌跡等。
基于多目標識別與跟蹤技術(shù)的視頻監(jiān)控應用文/江浩現(xiàn)有的運動目標檢測方法可以歸納為四種：背景減除法、時間差分法、光流法和運動能量法。這些算法在現(xiàn)有的各類智能視頻分析產(chǎn)品中已經(jīng)有廣泛的應用，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、物品搬移等多種行為檢測功能。
如要實現(xiàn)對目標的跟蹤，需要應用一些數(shù)學工具，在連續(xù)的圖像幀間創(chuàng)建基于位置、速度、形狀、紋理、色彩等有關(guān)特征的對應匹配關(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，以及跟蹤整個人體；就跟蹤視角而言，有對應單攝像機的單一視角、對應多攝像機的多視角和視角；另外也可以通過跟蹤空間（二維或三維）、跟蹤目標類別（人、汽車等）、攝像機狀態(tài)（運動或固定）等方面進行分類。
球機控制技術(shù)，主要是指對云臺的運動角速度、鏡頭變倍的倍率與速度等機械運動部件的控制，需要與智能跟蹤算法相結(jié)合，以實現(xiàn)跟蹤平滑、倍率適當、目標比例合適等良好的視覺效果。
多目標跟蹤技術(shù)
多目標識別與跟蹤技術(shù)是以單球機智能跟蹤作為基礎，網(wǎng)絡高清監(jiān)控攝像機能夠同時實現(xiàn)對大范圍內(nèi)多個活動目標的智能識別與跟蹤，并對其中單個目標進行智能跟蹤的技術(shù)。
多目標識別與跟蹤技術(shù)在應用中，通常使用一臺固定攝像機，對廣域范圍內(nèi)目標進行的智能行為分析，并將同時監(jiān)控的多個目標按照既定的策略進行排序，并按照先后順序，指揮智能跟蹤球機逐個
跟蹤監(jiān)控目標。與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵點是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，即建立一個統(tǒng)一的坐標系，使得固定攝像機可以將目標的坐標信息傳遞給跟蹤球機，實現(xiàn)聯(lián)動跟蹤。
多目標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)和目標之間建立起對應關(guān)系
常見的方法有zui近鄰算法、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器、多假設跟蹤算法。
狀態(tài)估計：每個目標根據(jù)其對應的觀測進行狀態(tài)估計
多目標識別與跟蹤技術(shù)的產(chǎn)品形態(tài)
通常采用基于貝葉斯理論的方法，將多目標跟蹤問題轉(zhuǎn)化成對多個單目標的跟蹤過程，并建立相應的狀態(tài)空間模型。為每個目標分配一個單目標跟蹤器，相互獨立地跟蹤每個目標，通過設計一些特
殊的方法來處理目標之間的交互和遮擋問題。
坐標傳遞：在主攝像機和球機間建立統(tǒng)一的坐標系在多目標監(jiān)控場景中，提取目標的位置和運動軌跡信息，發(fā)送給從攝像機，從攝像機根據(jù)目標的位置和運動軌跡信息跟蹤鎖定目標。
另外，多目標跟蹤技術(shù)在實際的應用中，還需要重點優(yōu)化和改進以下方面：提升算法的效率，以實現(xiàn)同時能夠跟蹤盡量多的目標；需要改進算法的抗干擾性能，以減輕光線變化、影子、目標間遮擋等常見的干擾因素；需要能夠?qū)γ總€目標排定警戒優(yōu)先級，以使球機在跟蹤時能夠及時切換到威脅等級更高的目標。
