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稀疏表示目標關聯(已修改)

2026-07-07 23:57 本頁面

　

【正文】無重疊視域多攝像頭目標關聯綜述摘要：隨著視頻監控技術的快速發展，多監控攝像機信息融合的研究逐漸被重視起來，作為核心技術之一的無重疊視域多目標關聯也成為了研究的焦點。這個研究焦點是計算機視覺研究領域的一個新興的、多學科交叉的研究方向。文章對國際上關于此方向從開始到現在的重要研究成果，做出了比較詳細的論述，把對該問題的研究歸納為三個主要的組成部分，并依次介紹了這三部分的研究進展，最后簡要分析了這個方面研究的難點和未來的發展趨勢。關鍵字：視頻監控、無重疊視域多攝像頭、目標關聯Abstract: With the rapid development of visual surveillance technology, the research about multicamera information fusion is gradually paid more attention to. Thus, as one of the core techniques, objects tracking across nonoverlapping multicamera bee the focus. This focus is a rising direction of puter vision, which crosses several subjects. This paper discusses the important achievements of this topic all over the world from beginning to present in detail. All of them are clustered into three parts and introduced orderly. Finally, some difficulties and future directions are analyzed concisely.Keywords: visual surveillance, nonoverlapping multicamera, objects matching1引言在單攝像機智能監控算法逐漸成熟的同時，近年來，多攝像機之間的信息關聯和信息融合的研究逐漸被重視。由于被監控區域的廣闊和攝像機視域有限之間的矛盾，以及在計算量和經濟等方面的考慮，不可能用攝像機全部覆蓋所有的被監控區域。因此在無重疊視域多攝像機監控環境下的目標跟蹤就成為了廣域視頻監控研究的重要內容之一。在無重疊視域多攝像機視頻監控系統中，目標在時間和空間上都是分離的，如何將不同攝像機中相同目標進行有效地關聯是多攝像機目標跟蹤的關鍵問題。本文主要針對無重疊視域多目標關聯技術的研究現狀進行了系統的介紹,包括問題描述、一般框架、關鍵問題、主要方法介紹，并分析了各方法的優缺點。2關鍵問題概述無重疊視域多目標關聯的一般結構圖如圖1所示：攝像機1攝像機2攝像機3檢測跟蹤模塊檢測跟蹤模塊檢測跟蹤模塊關聯模塊目前，多目標跟蹤算法的主要難點是數據關聯問題。背景的復雜性，目標比例變化、目標顏色與背景顏色的相似程度、背景的穩定程度，多目標的交互及各種特殊情況的發生都會給多目標跟蹤帶來困難。當前多目標跟蹤中存在的難題主要包括以下幾個方面：遮擋問題：遮擋是多目標跟蹤中的常見情況，目標可能被背景中靜止的物體遮擋，也可能被另外的目標遮擋，或者自遮擋，并且遮擋的程度也不同。目標被遮擋的過程一般可分為兩個階段：一是目標進入遮擋過程，這期間目標信息丟失越來越嚴重，二是目標出離遮擋過程，也即目標漸漸離開遮擋，這期間目標信息逐漸得到恢復。遮擋表現為目標信息的逐漸丟失，而跟蹤算法的關鍵就是搜索到足夠多的目標信息，判定目標所在，所以遮擋給目標跟蹤的可靠性帶來很大困難，可能導致跟蹤的不穩定甚至丟失目標。如何有效的處理遮擋，特別是嚴重的遮擋，一直是多目標跟蹤中的一個難點，目前多數系統都不能處理較嚴重的遮擋問題，也不能提供標準來判斷何時停止及何時重新開始跟蹤，且在目標丟失情況下沒有相應的重新獲取目標的引導方法。目標數目的隨機性：數目可變也是多目標跟蹤中的常見問題。目標總數的變化來自于新目標的隨機出現、舊目標的消失以及由于舊目標的分裂與合并(即遮擋)。目標總數的變化有兩種情況：一是總數的增加，包括新目標的出現和舊目標的分裂；二是總數的減少，包括舊目標的消失和目標合并。如何準確得到當前幀的目標個數，是多目標跟蹤中的又一個難點。背景的復雜性：目標所處場景的復雜程度、穩定程度影響著目標跟蹤的效果，背景中的干擾因素主要包括：光線亮度的變化，使背景顏色也發生變化；背景中物體的變動，當背景中增加、移去或者移動某些景物并持續一段時間時，背景發生變化，應及時更新背景；背景中存在與目標特征類似的物體時，將增加目標跟蹤的難度，可能使跟蹤收斂到干擾所在位置；陰影問題，陰影屬于非運動目標區域，但是與背景顏色上存在差別，給運動目標檢測帶來困難。目標外觀變化和不同目標外觀的區分：目標外觀特征包括目標形狀和紋理等信息，對于非剛性目標，由于目標比例和形狀的變化以及目標運動的不確定性(機動目標)，導致目標信息的丟失，很容易發生跟蹤失敗。在監控視頻中，目標外觀往往非常相似，如何選取合適的特征以較好的區分不同目標外觀來實現準確的數據關聯。實時性要求：視頻圖像含有大量的數據，要保證目標跟蹤的實時性要求，必須選擇計算量小的算法，但是目標跟蹤另一個重要性能是跟蹤的準確性，而準確性的保證往往是在復雜運算和處理的基礎上的，這就造成了兩者的矛盾。一個好的運動目標跟蹤系統必須要兼顧兩者，要對兩個性能指標加以平衡。3多目標關聯方法概述正是由于上述問題的存在，研發具有魯棒性、實用性的多目標關聯算法一直是無重疊視域目標跟蹤的難點。隨著其它學科(如生物學、計算機圖形學、概率論與統計學、隨機過程等)的發展，多目標關聯的新思路、新方法層出不窮。以下對近年來國內外解決多目標核心問題的主流方法進行總結與分析，并比較各方法的優缺點。單攝像頭運動目標提取運動目標檢測是目標關聯的前提，只有在目標被檢測出之后，才能對被檢測出的目標進行

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