| 题名 | 大场景下的自主PTZ跟踪技术研究 |
| 作者 | 周金广 |
| 学位类别 | 工学硕士 |
| 答辩日期 | 2010-05-27 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 中国科学院自动化研究所 |
| 导师 | 刘昌平 |
| 关键词 | 大场景 目标跟踪 全景拼接 目标检测 PTZ Object Detection Object Tracking Panoramic Video Video Surveillance |
| 其他题名 | Research on Visual Tracking in Large Scene Surveillance |
| 学位专业 | 模式识别与智能系统 |
| 中文摘要 | 智能视频监控领域，尤其是大场景监控中，监控者对于整个区域和局部目标细节信息都非常感兴趣。传统监控中经常采用固定摄像头，经常会遇到各种令人头疼的问题。如：监控视野狭窄、存在死角，入侵者跑出固定摄像机的监控画面，感兴趣区域像素分辨率低、事后取证困难等多方面问题。 PTZ监控模式通过Panning, Tilting, Zooming调整可以得到清晰的目标图像，起到了“局部放大镜”的作用，有效的缓解了这一问题。本文在基于静态摄像机和PTZ摄像机监控的基础上，在以下几个方面进行研究： 1. 构建了完整的自主PTZ跟踪系统，可有效地检测跟踪目标，并自动控制云台转动、摄像机焦距调整使目标始终处于图像视野中心位置；在此基础上对Mean Shift跟踪算法进行特征提取改进，有效地将目标检测算法和跟踪算法相融合，实现目标的快速鲁棒跟踪； 2. 构建完整的全景视频拼接系统，可使用多个摄像机拼接同一时刻的大场景图像或使用单个PTZ摄像机转动拼接不同时刻的大场景图像；提出了一种利用单个PTZ摄像机在自主PTZ跟踪过程中的全景拼接方法，可同时跟踪目标并合成大场景背景，跟踪结束后，可合成出目标在全景背景上的运动轨迹。 3. 研究了目标检测技术，分析了现有的静态目标检测技术和动态目标检测技术，并着重研究了偷盗遗留检测技术，提出了一种L-Haar特征，与传统的背景差法检测相比，提高了检测效果。 |
| 英文摘要 | In video surveillance domain, especially large scene surveillance, both whole background and local target image are important. But in traditional fixed camera surveillance, there are some tough problems, such as limited field of view, dead corner, low resolution of ROI image, poor evidence supply. PTZ cameras solve those problems properly. It help operators get the detail target image by panning, tilting, zooming the camera, looks like a “local magnifying glass”. However, this scheme requires operators manipulate the camera by hand all the time. Obviously this manual operation couldn’t be widely used intelligent video surveillance system because its demands for long-time manipulation. This dissertation mainly researches autonomous PTZ tracking and its relevant technique by image processing and computer vision. The work of this dissertation includes the following aspects: (1) Autonomous PTZ tracking: Integrate an auto-PTZ tracking system which could make the target at the center of the view autonomously. And improve the tracking algorithm by efficiently combining detection and tracking method. (2) Video Panorama: Introduce the procedure for mosaicing panorama and then construct panorama system for composing panorama with multi-cameras or single moving PTZ camera; propose generating video mosaic panorama of moving target in single autonomous PTZ tracking application. (3) Object Detection: Introducing traditional detection method of localizing the object in the image, and then propose L-Haar feature for detecting Remove or Abandon of the target object. |
| 语种 | 中文 |
| 其他标识符 | 200728014628087 |
| 公开日期 | 2015-09-08 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7513]  |
| 专题 | 毕业生_硕士学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周金广. 大场景下的自主PTZ跟踪技术研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院. 2010. |
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