实现未来战争、人力费用昂贵、非常危险或者人力无法实现等场合的监控。? 该系统融合了数字摄像机、音频采集头、红外和微波报警探测器、温度探测器等多种类型的传感器,可以对监控地区进行全方位的昼夜监控。使用了地理信息和三维建模技术,提供可视化图形操作界面,当视频分析处理器报告了运动对象、对象类别及位置之后,操作员不仅可以在地理信息界面上进行虚拟对象标记,而且还能在辅助窗口观察对象的真实活动情况。在机载航空摄像机方面,不需要经常性的人工操纵,就能自动对准地面监视目标,实现对重要目标的长时间监视。РVSAMР使用架设在高处多方位旋转云台上的单个摄像机,可以全方位地实施视频监控。系统首先有规律地初始化一系列背景图像,然后利用基于特征区域的方法将实际摄录的视频图与相应的背景图作匹配,再利用背景减除法检测运动目标。РVSAMР由于传统的卡尔曼滤波方法只能处理单峰问题,该系统对传统的卡尔曼滤波思想进行了扩展,并使用了带目标模板更新的相关匹配算法实现了多目标的跟踪。РVSAMР针对机载航空摄像机所拍摄的视频图像,萨尔诺夫戴维研究中心研发了检测和跟踪独立地面车辆目标的视频图像理解技术。该技术的关键在于对航空摄像机的自运动补偿,对经过补偿的图像,利用三帧差减的方法检测目标。Р美国康奈尔大学计算机系设计的航拍视频图像目标检测与持续跟踪系统的特色在于,能够对多运动目标实现较长时间的准确跟踪,即使在短时间内目标被遮挡或移出视场以及目标时静时动。? 该系统在运动背景估计与补偿中所涉及的主要技术是基于Kanade-Lucas-Tomasi算法的特征点跟踪和基于M估计的鲁棒性仿射参数估计。然后利用三帧差减的方法检测目标运动,利用形态学操作分割图像并定位运动目标。对多目标进行标记之后,利用Hausdorff距离匹配和模板更新的方法对目标进行长时间的跟踪。Р45Р76Р102Р123Р152Р159Р253Р298
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