伴随着近些年计算机视觉的飞速发展,在安防领域,人们对视频监控的智能化要求越来越高。传统的固定式单摄像机因为其监控范围的局限性以及针对特殊目标监控的灵活性等问题,已经渐渐地不能满足很多场合的监控需要。而多摄像机联合的监控系统可以弥补单摄像机监控的很多问题,包括视野范围的局限性、目标间的遮挡、目标的持续性跟踪以及三维定标等。本文旨在通过算法研究构建一个既能实现大范围场景的全局监控又能针对感兴趣目标进行实时主动跟踪及特写抓拍的多摄像机监控系统,达到“看得广”和“看得清”兼得的目的。其中“看得广”由重叠视野下多摄像机目标接力跟踪来实现,“看得清”则由对PTZ(云台可转、镜头焦距可变)摄像机云台的智能控制来实现。论文的主要研究内容如下:(1)提出了一种改进的Vibe运动目标检测算法,可有效克服经典算法中的鬼影(ghost区域)和阴影问题。根据鬼影静止的特点,将当前帧建模所得的目标检测结果与上一帧建模所得的目标检测结果进行帧差,达到去除鬼影的目的;根据HSV空间下目标阴影的特性,把传统的对图像灰度分量建模替换为对图像HSV空间下S(饱和度)分量进行建模,达到去除阴影的目的。最终利用检测所得到的blob(像素团)信息结合卡尔曼滤波器来完成对多个运动目标的实时跟踪。(2)提出了一种融合坐标约束和颜色特征匹配的目标交接算法,实现重叠视野下多摄像机间更加稳定的目标交接。首先采用SIFT(尺度不变特征变换)算法结合感兴趣区域的方法来得到更加准确的摄像机间单应矩阵,仅仅保留感兴趣区域的SIFT特征点对,再进行下一步的RANSAC(随机抽样一致性)算法筛选,最终得到单应矩阵。当某一摄像机内出现待交接目标,首先根据单应矩阵计算出目标在另一摄像机内的坐标范围,若该坐标范围内多于一个目标,再使用目标颜色直方图进行进一步匹配,一定程度上避免了因为多个目标太过接近等原因导致的目标交接二义性。(3)构建了一个多摄像机跟踪系统,在基于目标交接的多摄像机静态监控系统中,引入了基于PTZ摄像机的动态特写机制。首先将静态监控网络的监控场景网格化,然后通过PTZ摄像机的预置位功能完成其与静态监控网络之间的位置标定,使得PTZ摄像机能够在任意时刻快速找到全局监控场景中的异常行为目标(可根据目标连续性跟踪轨迹来自动判定),随后利用主动跟踪算法使得目标始终处于视野中央,实现对感兴趣目标的精准特写。