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交通路口监控视频跨视域多目标跟踪的可视化  
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【英文篇名】 Visualization of Cross-View Multi-Object Tracking for Surveillance Videos in Crossroad
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【作者】 刘彩虹; 张磊; 黄华;
【英文作者】 LIU Cai-Hong; ZHANG Lei; HUANG Hua; School of Computer Science; Beijing Institute of Technology;
【作者单位】 北京理工大学计算机学院;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 跨视角; 多目标跟踪; 单应变换; ViBe; Kalman滤波; 轨迹匹配;
【英文关键词】 cross-view; multi-object tracking; homography; ViBe; Kalman filter; trajectory correspondence;
【摘要】 跨视域大场景的多目标跟踪与展示是智能监控的基本需求之一.该文设计了一种基于视域拼接的跨视域多目标跟踪的可视化算法,借助于视频场景中几何信息实现视域拼接,从而实现将交通路口不同视角监控视频中的跟踪目标在统一的视场下展示.算法主要包含四个步骤:视域背景拼接、目标检测、跨视域多目标跟踪以及可视化显示.其中,视域背景拼接步骤利用交通场景背景图像几何信息辅助的半交互方式确定特征点对,计算不同视角到参考视域平面的单应变换矩阵,并利用SPHP算法保形后对所有配准图像线性融合以完成背景拼接;目标检测步骤利用ViBe背景建模算法分离目标,并进行阴影消除以提高检测准确性;跨视域多目标跟踪则结合各个视角到拼接视域平面的映射关系获得目标的定位信息,采用Kalman滤波和最小均方的轨迹匹配实现跨视域多目标的一致性跟踪;最后可视化显示步骤则在拼接的视域背景上对跟踪目标进行动态可视化展示.实验结果表明,该算法能够在统一视场下展现多个视域的监控场景信息,更方便于交通路口的监控.
【英文摘要】 Cross-view Multi-object tracking and displaying for large scene is a basic requirement of surveillance video intelligent processing system.However,because of the limited field of view of a single camera,it's impossible to meet the exact requirement for long distance object tracking.In this paper,we propose an algorithm for visualization of cross-view multi-object tracking.We try to combine object information from multiple views and achieve the goal of tracking object in a wider field of view that is obtaine...
【基金】 国家杰出青年科学基金(61425013); 国家自然科学基金面上项目(61472035)资助
【更新日期】 2018-02-10
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言多目标跟踪及可视化是计算机视觉和计算机图形学领域的重要技术,是目标识别,交通分析,智能监控,异常行为检测等众多后续研究的基础,具有广阔的应用前景.对于交通路口单个监控摄相机而言,其视域有限,不能满足对目标进行大范围、长距离持续跟踪的需求.而对每个视角摄像机拍?

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