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不需要任何校准目标的监控

    本文提出了一种分层自动校准框架,适用于包括非重叠摄像头在内的典型大型监控设置。该框架不需要任何校准目标,纯粹依赖于行走的人的视觉信息。由于在非重叠场景中,摄像头之间没有点对应,因此无法采用标准技术。我们展示了如何从单相机校准开始获得完全校准的相机监控网络,并将问题简化为适合多视图屏蔽器校准的形式。

    我们通过平滑约束扩展标准束调整,以避免因缺失点对应而引起的不适定问题。所提出的框架以分层方式优化目标函数,从而抑制局部最小值问题。合成数据和真实数据的实验验证了该方法。 事实证明,结合多个观察视图对于行人跟踪是有益的。在本文中,我们提出了一种在未校准的多视图摄像头网络中跟踪行人的方法。使用一组彩色和红外摄像头,我们可以准确跟踪行人以获得一般场景配置。

    我们设计了一个可以推广到任意数量相机的算法框架。一种基于中心对称局部二进制模式的新型行人检测算法被集成到所提出的系统中。在我们的实验中,两个相邻摄像头的共同视野约为 30%。该系统在以下方面对现有系统进行了改进:(1)系统自动注册部分重叠的摄像头视图,不需要任何手动输入。 (2)当任意两个摄像头的公共视场较低时,干扰器系统达到了最先进的性能,并成功集成了光学和红外摄像头。我们的实验还表明,所提出的架构能够为视频监控系统提供强大的实时输入。我们的系统在多视图室外环境中使用未校准的摄像头进行了测试。