【摘要】 本发明公开一种基于多摄像机的目标连续跟踪方法，基于多路视频，包括目标检测，目标跟踪，目标特征提取，计算到达区域和离开区域，计算摄像机区域连接关系，目标匹配、数据关联以及目标连续跟踪步骤。结合摄像机区域连接关系和目标匹配信息，判断摄像机下出现的目标是新出现目标还是其它摄像机下已出现过的目标，从而实现运动目标连续跟踪。基于多摄像机的目标连续跟踪对于提高网络化，大范围智能监控系统具有很重要的意义。用于大范围智能视觉监控，扩大监控区域，对多个摄像机采集到的大量数据进行自动的处理和分析。 【专利类型】发明申请 【申请人】中国科学院自动化研究所 【申请人类型】科研单位 【申请人地址】100080 北京市海淀区中关村东路95号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810240364.1 【申请日】2008-12-17 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101751677A 【公开公告日】2010-06-23 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101751677B 【授权公告日】2013-01-02 【授权公告年份】2013.0 【IPC分类号】G06T7/20 【发明人】谭铁牛; 黄凯奇; 蔡莹皓 【主权项内容】一种基于多摄像机的目标连续跟踪方法，基于多路视频，其特征在于，包括目标检测，目标跟踪，目标特征提取，计算到达区域和离开区域，计算摄像机区域连接关系，目标匹配、数据关联和目标连续跟踪步骤，步骤如下：步骤S1：对每一路摄像机所采集到的图像序列进行目标检测，用于得到运动目标；步骤S2：采用卡尔曼滤波技术对每一个运动目标进行目标跟踪，用于得到该运动目标在每一路摄像机下完整的轨迹；步骤S3：计算每一个运动目标图像区域的颜色直方图实现颜色特征提取和平均轮廓实现形状特征提取，用于得到该运动目标鲁棒的特征描述；步骤S4：采用k-均值技术聚类运动目标轨迹的起始点位置和终止点位置，用于得到每路摄像机下的到达区域和离开区域；步骤S5：通过经验或者视频数据确定每一路摄像机的到达区域以及离开区域和其它摄像机下的到达区域以及离开区域之间的连接关系；步骤S6：根据摄像机区域之间的连接关系，将不同摄像机下的运动目标进行目标匹配，用于得到运动目标之间相似度；步骤S7：根据运动目标之间的相似度信息以及时间信息，计算从第i个摄像机下离开的运动目标和从第j个摄像机下到达的运动目标之间的对应关系，实现数据关联；步骤S8：对穿过多个摄像机的运动目标进行唯一的标识实现多摄像机下运动目标的连续跟踪。。 【当前权利人】中国科学院自动化研究所 【当前专利权人地址】北京市海淀区中关村东路95号 【统一社会信用代码】12100000400010945B 【被引证次数】55 【被自引次数】2.0 【被他引次数】53.0 【家族被引证次数】55
