轨迹关联是跨摄像头跟踪的核心环节,旨在将不同摄像头下的目标轨迹进行关联,形成完整的跟踪轨迹。 1.时空约束:利用时空约束信息(如时间戳、摄像头位置等)可以过滤掉不合理的轨迹匹配对,减少计算量并提高匹配的准确性。 2.图优化方法:构建全局图模型,将不同摄像头下的轨迹作为图的节点,利用图优化算法(如匈牙利算法、KM算法等)对轨迹进
当今社会监控摄像头广泛布置在了各种场合,但是单个摄像头的视野有限,很容易出现当对关注目标进行跟踪时,目标离开该摄像头视野范围发生目标丢失。通过多摄像头的协同完成对目标的接力跟踪,已经成为智能监控领域的热点问题,应用前景十分广阔。 2. 系统设计 2.1 需求分析 本系统的需求主要为实现在camera1视频中手动框出要跟...
摘要:使用交通摄像头作为传感器的城市交通优化需要更强大的多目标跨摄像头跟踪支持。这篇论文介绍了 CityFlow(流动之城),是一个城市规模的交通摄像头数据集,包括了从 10 个路口提取的 40 个摄像头收集到的超过 3 个小时的同步高清视频,两个同步摄像头间的最长距离是 2.5 千米。据我们所知,从空间跨度和摄像头/视...
跨摄像头行人跟踪:在安防领域里,跨摄像头行人跟踪技术可以作为人脸识别技术的重要补充,对无法获取清晰拍摄人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪,增强数据的时空连续性。此技术可以用于嫌疑犯追踪、失踪人口追查等。本算法的开发使用包含室外与室内场景,采用6个有顺序的摄像头对行人进行拍摄,前后两个摄像头的视野有部分重叠。
跨摄像头目标跟踪综述
行人属性结构化,跨镜追踪&行人再识别(ReID) ReID的定义: 技术趋势:行人识别是继人脸识别后一个重要的研究方向 人体对象:研究的对象是人的整个特征,包括衣着、体态、发型、姿态等 跨摄像头:关注跨摄像头上的行人再识别问题 与人脸的关系:可以作为人脸识别技术的补充,并相互作用,应用于更多场景 ...
跨摄像头行人跟踪是基于人工智能视觉分析技术的一项重要应用，它可以作为人脸识别技术的有力补充。该技术能够对多个摄像头拍摄到的行人进行识别，并在无法获取清晰拍摄人脸的情况下，通过跨摄像头的连续跟踪，增强数据的时空连续性。跨摄像头行人跟踪技术利用计算机视觉算法对摄像头拍摄到的行人进行特征提取和比对，从而...
212人48,000张多人体跨摄像头跟踪数据。数据涵盖男性女性,年龄分布为儿童至老人。数据多样性包括不同年龄段、不同拍摄角度、不同人体朝向和姿态。在标注方面,标注人体矩形框。本套数据集可用于多目标跟踪等任务。
文章编号:1007—1423(2017)09—0085—06 1301:10.3969~.issn.1007—1423.2017.09.020 跨摄像头 目标跟踪综述 王先彬 .严明 (四川大学计算机学院,成都 610065) 摘要 : 跨摄像头 目标跟踪是在多个摄像头之间跟踪具有时间和空间离散性的运动 目标,在智能交通 、公共安全等领域具有 重要应用价值。针对跨摄像头跟踪任务...
一种基于实时视频流的跨摄像头全局行人跟踪方法.pdf,本发明公开了一种基于实时视频流的跨摄像头全局行人跟踪方法。该方法主要包括以下五个步骤:多摄像头监控系统的建立,单摄像头下行人特征提取与跟踪,摄像头间行人特征信息传递,跨摄像头行人特征对比匹配以及跨摄像头行