非重叠视域摄像机网络拓扑结构学习方法

"非重叠视域摄像机网络拓扑结构学习 .pdf" 本文主要探讨了在非重叠视域摄像机网络中如何有效地学习和构建拓扑结构，以提高目标在多个摄像机间的追踪精度，减少转移过程中的模糊性。作者董文会和常发亮在研究中聚焦于模式识别与智能系统这一领域，该领域是现代信息技术中的一个重要分支，涉及到机器学习、计算机视觉等多个子领域。 在非重叠视域摄像机网络中，由于各个摄像机的视域互不重叠，目标的移动可能导致其在不同摄像机视野间突然消失或出现，增加了跟踪的难度。为了解决这一问题，本文提出了一种拓扑结构学习方法，主要包括三个关键步骤： 1. 节点学习（进出口区域）：首先，通过聚类算法来识别和确定摄像机网络中的关键区域，即目标可能进出的边界，这些区域可以作为网络中的节点。 2. 转移时间分布学习：接着，利用高斯分布模型来建模目标在不同摄像机间转移的时间概率分布。通过累加交叉相关和高斯拟合技术，可以更准确地估计目标在不同节点间转移的可能性和时间。 3. 关联性学习：最后，采用互信息量度来分析和精简节点之间的关联性。互信息是一种衡量两个变量之间依赖性的统计量，用于识别和去除冗余或无关的信息，从而得到简洁且有效的拓扑结构。 仿真实验结果显示，这种方法能够成功地学习非重叠视域摄像机网络的拓扑结构，并在目标跟踪任务中表现出良好的性能。该方法对于监控系统、智能安全、交通管理和物联网等应用场景有着重要的实际意义。 关键词：模式识别与智能系统 - 这一标签表明研究的核心在于利用人工智能技术处理和理解复杂数据，包括模式识别、决策分析等；拓扑结构 - 指的是网络中摄像机间的关系和连接方式；非重叠视域摄像机网络 - 强调了摄像机的独立视域和目标转移的挑战。 总结起来，本文提出的非重叠视域摄像机网络拓扑结构学习方法，通过综合运用聚类、高斯模型和互信息理论，提供了一种解决多摄像机追踪问题的有效途径，对于优化智能监控系统的设计和提升目标跟踪的准确性具有重要的理论和实践价值。