基于全方位视觉的多运动目标检测、跟踪与定位

论文摘要

随着网络、图像处理以及通信技术的快速发展,智能视频监控成为计算机视觉领域一个新兴的研究内容,并且在各行各业都得到了广泛的应用。本文选取能够获得360度环境信息的全方位摄像机作为视觉设备,对室内环境下的运动目标进行检测、跟踪与定位。针对利用全方位视觉设备准确的获取环境信息这个问题,本文对全方位视觉设备的标定技术作了研究。首先分析了双曲镜面的光学特性和全方位视觉设备的成像原理,介绍了双曲面全方位摄像机的透视成像模型,最后给出了一种基于泰勒展开式的折反射全方位摄像机的标定方法。标定结果令人满意,从而为基于全方位视觉的人体定位提供了条件。针对监控系统中的场景是静态的,采用背景差分法检测运动目标。首先用统计方法建立背景模型,为了适应环境的缓慢变化,对背景采取自适应更新,然后通过阈值分割获取前景目标,最后对二值图像采用形态学处理过滤噪声。该方法能在全方位图像中准确的提取出前景目标。在运动目标跟踪当中,本文主要利用卡尔曼滤波方法实现人体目标的实时跟踪,并结合运动目标中心坐标、外接矩形等信息,提高了跟踪的鲁棒性;实验结果表明该方法可以对运动目标在下一帧中的速度、位置等参数做出准确估计,为后续相关工作打下良好的基础。采用二值图像连通域算法对二值图像进行处理,记录每个连通域的中心点、外接矩形以及脚部点等信息。根据全方位图像中人体的成像特点,采用统计方法确定人体脚部点。基于获得的脚部点的坐标,运用全方位视觉设备的成像原理,求解从图像平面到真实的地面之间的关系,实现了人体在地面上的定位。并跟运动目标检测与跟踪相结合,实现全方位图像中人体的实时定位。该方法实现简单,而且定位精度较好,能很好的区分场景中不同的人体目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 全方位视觉研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容和文章结构
• 1.3.1 本文的主要研究工作
• 1.3.2 文章结构
• 1.4 本章小结
• 第2章 全方位摄像机的标定
• 2.1 引言
• 2.2 全方位摄像机
• 2.3 全方位摄像机的标定
• 2.3.1 全方位摄像机成像模型
• 2.3.2 全方位摄像机的标定
• 2.4 实验结果及分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 全方位视觉下的运动目标检测与跟踪
• 3.1 引言
• 3.2 基于全方位视觉的运动目标检测
• 3.2.1 基于背景差分的运动目标检测
• 3.2.2 背景模型
• 3.2.3 运动目标的阈值分割
• 3.2.4 形态学滤波
• 3.3 运动目标检测的实现
• 3.4 基于全方位视觉的运动目标跟踪
• 3.4.1 基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪
• 3.4.2 卡尔曼滤波原理
• 3.4.3 卡尔曼滤波实现运动目标跟踪
• 3.4.4 实验结果
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于全方位视觉的人体定位
• 4.1 引言
• 4.2 视频图像中人体的检测
• 4.2.1 连通域分析技术
• 4.2.2 连通域标记算法
• 4.2.3 实验结果
• 4.3 人体脚部点的提取
• 4.3.1 人体脚部点的提取方法
• 4.3.2 实验结果
• 4.4 人体的定位
• 4.4.1 坐标系的建立
• 4.4.2 全方位摄像机的参数
• 4.4.3 人体定位原理
• 4.4.4 人体定位实验结果
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果