摄像机运动目标检测与识别

跨摄像机运动目标检测与识别

梅江源、司玉琳、高惠君

(哈尔滨工业大学智能控制与系统研究所, 黑龙江哈尔滨 )

摘要: 跨摄像机运动目标跟踪是目前智能网络监控的重点研究方向。本文首次提出了一种局部背景更新方法，有效解决了背景问题。

更新的稳定性、流畅性等问题；其次，本文提出了一种基于自适应阈值的运动目标提取方法，同时通过形态学滤波有效去除了提取目标时的噪声干扰和空洞问题；最后，文章提出了一种基于YCbCr通道的运动目标直方图特征提取算法，并在特征匹配时加入了平移因子，在测试集中获得了非常好的匹配性能。

关键词：跨摄像头；运动目标检测；直方图匹配；运动目标识别

CLC 分类号：TN919.7、TP391.4 文档识别代码：A 文章编号：1003-7241 (2011) 11-0043-04

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梅江源，司玉琳，高惠君

（来自中国）

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1 简介

在智能监控系统中，网络化监控已经成为一个非常重要的方向。网络监控的作用不仅仅是简单的多加几个摄像头，摄像头之间的连接非常重要。在未来的智能监控网络中，将根据实际情况使用不同的摄像机。他们的视野可能是交织在一起的，或者彼此的视野中可能没有重叠区域。移动目标的跨摄像机跟踪不仅有效扩大了监控视野，还可以更清晰地掌握整个监控区域内移动目标的行为。文献[1]详细介绍了摄像机之间视场重叠的运动目标不同视点之间的对应问题，并取得了良好的性能。但这种方法不适用于摄像机视场不重叠的区域。本文介绍了交叉

相机图像序列的运动跟踪解决了无需重复视场的运动目标检测和匹配问题。

图1所示为跨摄像机运动目标跟踪的框架图。多个摄像机在各自的视野中检测、提取和跟踪目标。当摄像机视野内的目标离开视野时，会将目标的时空信息（如退出区域、路线、速度）通知给相关摄像机，由通知的摄像机对候选目标进行识别和匹配进入视野并继续跟踪目标。在该框架中，除了简单的运动目标跟踪之外，运动目标的跨摄像机匹配尤为重要。然而，运动目标的匹配需要非常精确和稳定的运动目标分割和提取，否则识别的可信度将大大降低。因此，本文主要致力于解决两个问题，一是复杂情况下运动目标的精确分割环境，另一个是跨摄像机

收稿日期: 2007-03-16

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