多PTZ摄像头系统：目标检测与定位研究

本文主要探讨了构建一个多PTZ（Pan-Tilt-Zoom）主动摄像头的目标检测定位系统，涉及目标检测、目标跟踪、目标交接、摄像头调度等多个关键环节，并提出了一系列相应的解决方案。 一、多PTZ摄像头目标检测定位系统概述 多PTZ摄像头系统集成了图像处理、通信技术和工业控制等技术，用于智能视频监控。本文的重点在于设计这样一个系统，通过分析其架构和技术需求，实现目标的高效检测和精确定位。 二、目标检测与跟踪 1. 目标检测：文中对比了光流法、帧差分法和背景建模法，针对行人检测，采用了HOG特征结合SVM分类器的方法。通过对检测到的区域进行缩放，适应检测窗口大小，提高了行人检测的准确性。 2. 目标跟踪：探讨了粒子滤波算法和CamShift算法，这两种算法在跟踪目标时各有优势，可以根据实际场景选择适用的算法。 三、多摄像头间目标交接 1. 重叠视野目标交接：利用平面单应性矩阵和SIFT特征匹配实现目标交接。通过RANSAC算法剔除错误匹配，增强了目标交接的稳定性。 2. 非重叠视野目标交接：提出了基于D-S证据理论的目标特征融合方法，结合目标的SIFT特征、色度和形状信息，提高在目标密集情况下的鲁棒性。 四、目标定位 为简化摄像机标定过程，文章提出利用多个摄像头的相对位置，通过多路视频目标定位算法计算目标的坐标，实现了无须复杂标定的定位方式。 五、摄像头网络协同调度 1. MDP（Markov Decision Process）算法：通过引入目标优先级，改进了多摄像头的协同调度策略。 2. POMDP（Partially Observable Markov Decision Process）算法：同样引入目标优先级，优化了多PTZ摄像头的协同调度，提高了系统响应效率。 六、系统设计与验证 最终设计了一个多PTZ摄像头目标检测定位系统，并对其有效性进行了初步验证，证明了该系统在目标检测、跟踪、交接和调度等方面的实用性和有效性。 关键词：目标检测，目标定位，目标交接，摄像头调度