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文檔簡介
1、智能視頻監(jiān)控中,隨著監(jiān)控場景復(fù)雜度的增加,基于二維圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤已不能滿足連續(xù)可靠跟蹤的需求。由于攝像機(jī)獲取的每幅圖像受到其位置和方向、以及周圍環(huán)境條件等多種因素的影響,即使對同一場景不同的攝像機(jī)獲得的圖像也不盡相同。在進(jìn)行多攝像機(jī)的目標(biāo)匹配跟蹤中最為可靠的特征就是它的三維空間坐標(biāo)。因此,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在三維空間的定位技術(shù)成為多攝像機(jī)系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一,其研究正受到研究人員越來越廣泛的關(guān)注。
本文研究在對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)準(zhǔn)確檢
2、測的基礎(chǔ)上,通過攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù),建立統(tǒng)一的世界坐標(biāo)系,然后根據(jù)攝像機(jī)的位置關(guān)系和投影矩陣實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)空間位置上的準(zhǔn)確定位。本文主要研究了兩種類別的空間定位的方法——空間相對位置的定位和空間絕對位置的定位,并且提出了完整的優(yōu)化算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
?。?)在基本矩陣優(yōu)化計(jì)算中,采用 Surf算法提取特征點(diǎn),然后進(jìn)行三級特征點(diǎn)匹配剔除誤匹配點(diǎn)計(jì)算兩個(gè)攝像機(jī)之間的基礎(chǔ)矩陣。即首先利用特征點(diǎn)最近距離與次近距離的比為準(zhǔn)則進(jìn)行
3、初級匹配;然后統(tǒng)計(jì)初級匹配點(diǎn)對的主方向差值的直方圖,對應(yīng)直方圖最大值的Bin周圍10%的范圍認(rèn)為是匹配點(diǎn)對;最后采用LMeds方法對中級匹配點(diǎn)對進(jìn)行魯棒性匹配得到魯棒的匹配點(diǎn)對,用于計(jì)算基本矩陣。
(2)在計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維空間相對坐標(biāo)中,研究了攝像機(jī)自標(biāo)定方法。針對 Kruppa方程提出了基于粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法的混合優(yōu)化算法求出攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)的方法;利用基礎(chǔ)矩陣和本質(zhì)矩陣分解計(jì)算兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系并確定攝像機(jī)的外參
4、數(shù)的符號,由計(jì)算的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)得到投影矩陣。最后利用空間中已知的兩點(diǎn)之間的距離計(jì)算比例因子,通過投影矩陣和目標(biāo)圖像坐標(biāo)位置,由三角形定位原理計(jì)算出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)空間三維坐標(biāo)。
(3)在計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維空間絕對坐標(biāo)中,研究了攝像機(jī)基于標(biāo)定物的標(biāo)定方法。首先利用平面模板標(biāo)定方法計(jì)算主點(diǎn)坐標(biāo)和縱橫比,然后采用Tsai的攝像機(jī)模型,引入GPS建立世界坐標(biāo)系。通過攜帶GPS接收器測得五個(gè)或五個(gè)以上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維坐標(biāo),及圖像中相應(yīng)點(diǎn)的二維
5、坐標(biāo),進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定,并計(jì)算其投影矩陣;為了得到精確的標(biāo)定參數(shù),利用初次得到的投影矩陣將三維空間坐標(biāo)投影到二維圖像坐標(biāo)與真實(shí)二維圖像坐標(biāo)的差值,通過迭代優(yōu)化求得更為精確的攝相機(jī)參數(shù)。最后利用反投影矩陣和需要定位的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像坐標(biāo)計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維空間絕對坐標(biāo)位置。
論文通過多個(gè)監(jiān)控視頻序列對所提算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的基礎(chǔ)矩陣優(yōu)化算法可以得到較準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果,而相對空間坐標(biāo)和絕對空間坐標(biāo)下的目標(biāo)空間定位算法的
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