多相机视频监控中的行人检测与跟踪算法研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了在多相机视频监控系统中行人检测与跟踪的算法，由张述照撰写，阮秋琦教授指导，属于北京交通大学2015年的工学硕士研究项目，专业方向为信号与信息处理，具体研究方向为图像处理。论文涉及的技术主要包括多相机视频监控、行人检测和多目标跟踪（MOT）。" 在多相机视频监控系统中，行人检测与跟踪是关键的技术之一，其目的是实时识别和追踪场景中的行人，以便于安全监控、人流分析或事件检测。这篇论文可能深入研究了如何在复杂的环境条件下，如光照变化、遮挡、行人密集等，有效地实现行人检测和跨摄像头的跟踪。 行人检测通常涉及到计算机视觉领域的多种技术，如基于模板匹配、特征点检测、颜色和形状分析的方法。例如，Haar-like特征和Adaboost算法常用于行人检测，通过训练分类器来识别行人特征。此外，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）在近年来已经成为行人检测的主流技术，能够自动学习高级别的特征并提高检测精度。 行人跟踪则是一个动态过程，主要目标是在连续的视频帧中维持行人身份的一致性。这可能涉及到卡尔曼滤波、粒子滤波、单目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等算法。在多相机环境中，行人跟踪还面临目标重识别（Re-identification）的挑战，即当行人从一个摄像头视野消失后，在另一个摄像头中重新识别他们。论文可能会提出或比较不同的跟踪策略，如基于相似度度量的中心点跟踪、轨迹预测或联合检测与跟踪的框架。 此外，论文可能还涵盖了数据关联和状态估计技术，以解决多目标跟踪中的数据冲突和目标丢失问题。比如，匈牙利算法或最大期望（Max-Weight or Max-Flow）算法常用于解决数据关联问题，确定哪些检测结果对应同一个目标。 最后，作者张述照在致谢中表达了对导师阮秋琦教授的感激，以及对同窗好友帮助的感谢，这些支持和合作对于研究工作的顺利完成起着至关重要的作用。 这篇论文的研究成果对于提升多相机视频监控系统的性能，特别是在行人行为分析和安全监控领域，具有很高的理论价值和实际应用意义。通过深入研究和优化行人检测与跟踪算法，可以提高视频监控系统的自动化水平，减少人为干预，增强公共场所的安全保障。