基于全方位视觉和球机的多目标检测跟踪系统

摘要

随着视频监控技术的发展，基于运动目标检测跟踪的视频监控技术已被广泛地应用于民用、军事、工业生产等领域。应用环境的日益复杂和多样化，对监控系统的性能提出了更高的要求。
　　 本文使用全方位视觉设备获取设备附近水平360度的场景信息，能够满足需要大视野和全局场景的监控系统需求。针对全方位图像存在扭曲，外径附近运动目标显示不明显造成对目标监视跟踪困难的情况，选用能够在水平和垂直方向自由调节拍摄角度的球机对检测出的运动目标进行跟踪。
　　 为了在包含大场景及复杂背景信息的全方位图像中检测出运动目标，本文选用背景消减法和基于最大方差比的自适应阈值分割技术分步滤除背景和噪声。实验结果表明本文检测算法得到的二值化图像中运动目标的轮廓与边界较完整。
　　 本文使用区域成长算法对二值图像中的运动目标进行图像坐标定位，消除目标在像素上存在不连贯对定位的影响，得到运动目标在图像上较准确的边界和组成像素信息。并根据全方位设备成像原理，完成运动目标在全方位视觉设备坐标系中的三维坐标定位。
　　 本文利用全方位视觉和球机设备实现了多目标检测跟踪系统。全方位视觉设备控制端实现运动目标的检测与定位，通过网络把包含运动目标三维坐标信息的自定义数据结构传递给球机。然后球机设备控制端使用坐标系变换公式把运动目标在全方位视觉设备坐标系中的三维坐标转换成球机设备坐标系中的三维坐标，并据此计算为了跟踪目标，云台摄像机镜头需要转过的水平和垂直角度。最后球机设备控制端利用基于通用云台控制协议PELCO的串口通信程序实现云台控制，完成运动目标的自动跟踪。
　　 本文使用全方位视觉和球机设备进行了多目标检测跟踪实验，结果表明系统能够对大视野和复杂背景下的运动目标进行很好的检测与跟踪。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 全方位视觉研究现状

1.3 本文完成的研究工作和论文结构

1.3.1 本文完成的研究工作

1.3.2 论文结构

1.4 本章小结

第2章 多摄像机协作视频监控系统

2.1 多摄像机协作视频监控系统

2.1.1 固定摄像机

2.1.2 活动摄像机

2.1.3 混合摄像机

2.1.4 视觉摄像机和其它传感器

2.2 多摄像机协作监控系统研究现状

2.3 本章小结

第3章 基于全方位视觉的运动目标检测

3.1 运动目标检测算法

3.1.1 运动目标检测算法概述

3.1.2 基于背景消减和阈值分割的运动目标检测

3.2 背景建立与更新

3.2.1 背景建立与更新算法

3.2.2 Surenra背景更新算法

3.3 分割阈值计算

3.3.1 阈值分割算法

3.3.2 最大方差比阈值法

3.4 实验结果及分析

3.5 本章小结

第4章 基于全方位视觉的运动目标定位

4.1 运动目标的图像坐标定位

4.1.1 区域成长算法

4.1.2 实验结果及分析

4.2 运动目标的三维坐标定位

4.2.1 运动目标近地点的成像规律

4.2.2 运动目标的三维坐标计算

4.3 本章小结

第5章 基于全方位视觉和球机的多目标检测跟踪系统设计

5.1 系统总体设计

5.1.1 系统的功能需求

5.1.2 硬件需求

5.2 全方位视觉设备控制端模块设计

5.2.1 参数设置模块实现

5.2.2 实时视频读取显示模块实现

5.2.3 运动目标检测模块实现

5.2.3 运动目标三维坐标计算模块实现

5.2.4 通信模块实现

5.3 球机设备控制端模块设计

5.3.1 坐标系变换

5.3.2 参数设置模块实现

5.3.3 实时视频读取模块实现

5.3.4 通信模块实现

5.3.5 云台控制模块实现

5.3.6 球机控制协议PELC0介绍

5.5 系统的界面与使用

5.6 实验结果与分析

5.7 本章小结

第6章 结束语

6.1 总结

6.2 进一步工作

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果