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多源摄像头融合跟踪系统设计开题报告

来源:毕业论文网2021-02-24 10:02

1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1、目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1目的及意义

随着计算机技术、数字多媒体技术的发展,计算机视觉技术也取得了很大的进步,研究人员提出了许多有关目标检测、跟踪及相关方面的算法。智能视频监控逐渐成为了计算机视觉领域的研究热点,他的目标就是在没有人工干预的情况下,自动对视频进行分析并作出反应。其中,多个摄像头的融合跟踪是智能视频监控的一个重要组成部分。

多摄像头融合跟踪的意义在于可以解决以下问题:①获取更广范围监控,多点监控最直接的效果就是扩大监控系统的监控范围;②增强监控系统主动跟踪的能力,使监控具有智能化特征,根据智能摄像机对图像的分析信息进行系统当中其他摄像头的调度,如何管理监控系统中的各个智能摄像头之间的信息交互、协作、共享是智能视频监控中的重要研究课题。

1.2现状分析

目前已经有许多关于使用多元摄像头跟踪的研究,也有许多监控系统用于检测和监控室内外人的活动,这些监控系统可分为单摄像头监控系统和多摄像头监控系统。在多摄像头监控系统中,有两种不同的系统结构,分别是集中式和分布式。用集中式方法,监控系统需要在中央服务器上融合数据,当系统的摄像头数量增加时,将会导致服务器在计算机和通信上的瓶颈,因此,使用更多的是分布式方法。运动目标的检测、跟踪和分类在单摄像头中完成,在中央服务器层,系统使用单摄像头的跟踪结果来建立同一个目标在不同摄像头视野内的通信,协同多摄像头系统中的监控任务。

1.2.1多摄像头网络中的分布式处理

随着图像传感器、嵌入式处理器和网络基础设施成本的不断下降,人们不断意识到摄像头网络规模迅速增长的潜能,从而使得能够在大范围区域观察、检测和跟踪感兴趣事件的大规模应用成为可能。网络可扩展性强调将数据融合和解释机制从传统的集中式(强大的控制单元从每个传感器中收集原始数据)转变为分布式(如图1)。事实上,可扩展性和基于网络的高带宽数据的应用(比如视频)设计,要求在消除通信瓶颈,解决界面挑战和防范系统弱点的处理方法学进行根本性的转变。在新的分布式感知和处理趋势中,原始视频流传送到中央处理单元被一个普遍的计算模式所取代。在这种模式中,每个摄像头(网络节点)利用局部处理器将被观察到的数据转换成特征和属性,然后将这类数据发送给下一步的处理器,对感兴趣的事件进行协同的推导。


图1基于决策机制的多摄像头网络的分类:集中式处理,分布式的视觉感应和处理,以及群集处理

大规模的多摄像头网络要求有效和可扩展的数据融合机制,这种机制能在所观察的场景中有效的推断发生的事件和活动。

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