1、隨著近年來公共安全問題的不斷凸顯以及圖像視頻處理技術的不斷進步,實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)在交通、安防和能源等領域得到了廣泛的應用,但這些系統(tǒng)采用的算法普遍只針對單攝像機,難以有效解決目標遮擋等復雜情況帶來的問題。利用多攝像機構建攝像機協(xié)同網絡,可以增大監(jiān)控視域,增加拍攝角度,從而帶來更豐富的視頻信息,有助于解決目標遮擋等問題。因此,本文重點對多攝像機下的目標匹配這一技術進行了研究,給出了基于運動目標主軸提取及多視角信息融合的目標匹配方法,在一定

2、程度上解決了目標遮擋問題,具體研究內容有以下幾點:
　　(1)提出了一種基于人體對稱性的主軸提取方法。利用運動狀態(tài)下人的身體關于主軸近似對稱這一特點,提取目標主軸作為其匹配特征。該方法原理類似中值濾波,因此具有良好魯棒性及噪聲抑制能力。進一步地,本文針對帶電作業(yè)培訓場景,提出了結合安全帽檢測的主軸提取方法,融入了對顏色特征的利用,在一定程度上提高了主軸提取的準確率。
　　(2)在第一點的基礎上,提出了一種基于運動目標主軸提取

3、及多視角信息融合的目標匹配方法,其關鍵在于通過多攝像機間的公共地平面映射關系建立了目標匹配幾何模型,通過該模型可以得到不同視角下同一目標的對應關系,從而完成目標匹配。該方法優(yōu)點在于合理利用了多視角的幾何信息,能夠對目標進行較為準確的匹配。
　　(3)基于帶電作業(yè)培訓場景,對本文提出的主軸提取方法和目標匹配方法進行實驗,分別就單目標、多目標及發(fā)生遮擋三種情況對算法進行了驗證,給出了相應的主軸提取結果和目標匹配結果。實驗結果表明,本文