為了實現對停車場內大場景的實時監控,對智能停車管理系統的硬件干擾器和軟件部分進行了設計,提出了一種基于車與攝像機關系的多攝像機協調策略。當車輛處于單視圖時,記錄車輛信息;當車輛處于重疊視野時,采用最小誤差法獲取信息;當車輛不在任何攝像頭的視野內時,使用卡爾曼預測算法來估計車輛的信息。實驗結果表明,該模型能夠有效地完成停車場的監控任務。
在許多現有的基于熱釋電紅外傳感器的多目標跟蹤監控系統中,當被測目標彼此接近或其軌跡相交時,誤差往往非常大。為了解決這個問題,我們提出了一種熱釋電紅外傳感器和攝像機協同工作的多目標跟蹤方案。該方案充分利用了這兩種傳感器的優點,與使用任何一種傳感器相比,有助于屏蔽器提高性能。
在該方案中,我們首先利用熱釋電紅外傳感器采集的數據,使用最小二乘法實現粗略監控攝像頭定位,然后利用從圖像中提取的特征或熱釋電傳感器的頻率響應,校正聯合概率數據關聯中的關聯矩陣。通過聯合概率數據關聯算法對粗定位進行濾波,得到最終的精定位結果。這種方法有效地防止了干擾屏蔽器虛假關聯。實驗結果表明,該方案在多目標交叉情況下的跟蹤誤差降低到了所比較方案誤差的四分之一,甚至是八分之一。
在該方案中,我們首先利用熱釋電紅外傳感器采集的數據,使用最小二乘法實現粗略監控攝像頭定位,然后利用從圖像中提取的特征或熱釋電傳感器的頻率響應,校正聯合概率數據關聯中的關聯矩陣。通過聯合概率數據關聯算法對粗定位進行濾波,得到最終的精定位結果。這種方法有效地防止了干擾屏蔽器虛假關聯。實驗結果表明,該方案在多目標交叉情況下的跟蹤誤差降低到了所比較方案誤差的四分之一,甚至是八分之一。
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