【摘 要】
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对于电厂、油田、化工厂等重要场所,安全生产举足轻重,因此对工业现场的监控至关重要。传统的监控方法通常采用普通视角的镜头,当监控大范围场景时往往需要多个摄像机同时工
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对于电厂、油田、化工厂等重要场所,安全生产举足轻重,因此对工业现场的监控至关重要。传统的监控方法通常采用普通视角的镜头,当监控大范围场景时往往需要多个摄像机同时工作,布线繁琐且灵活性差。采用全方位视觉的监控系统观测范围广,能够捕获球域的环境信息,这对安防监控具有重要意义。鱼眼镜头是构建全方位视觉的有效方法之一,其视角通常达到或者超过180°,相比其它全方位视觉系统,鱼眼镜头具有结构紧凑、不易损坏等优点,十分适合室外长时间作业。监控过程中的目标跟踪是一个视觉领域的研究热点,国内外学者对其进行了大量的算法研究。粒子滤波跟踪算法是近年来其中研究最多,应用最广的算法之一,是非确定性跟踪算法中的典型代表。针对不同的应用场合,基于粒子滤波的扩展算法也层出不穷。大量研究数据表明粒子滤波算法在解决非高斯、非线性问题有着很好的应用。针对室外监控的光照亮度过强、树叶遮挡等不利条件,本课题在粒子滤波的基础上,以模板匹配度作为先验概率分布来解决室外移动监控过程中的目标跟踪问题。本文以自引导车、鱼眼镜头和图像采集卡构建全方位移动监控系统基础平台,并在此平台上开发了一套移动监控应用程序。整个移动监控系统能够实现鱼眼镜头校正后的在线监控、图像的压缩存储以及存储视频的检索、调用、查看等。系统实验结果中,详细介绍了该系统的硬件组成和功能实现,并在最后很好的验证了目标跟踪的精度和鲁棒性。
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