如何实现实时移动目标定位？

从系统设计和应用的角度,与传统的被动式视频监控系统相比,现代视觉监控系统更加智能和灵活。在视频监控中,对一个广阔的复杂区域进行监控涉及大量的步骤,例如目标的检测、定位以及跟踪。对移动目标在给定地面测试图上进行定位是其中重要和关键的任务。一般来讲,当摄像机的覆盖范围之间内有明显的间隙时,可能会丢失信息,除此之外,在广阔的区域中覆盖不同的摄像机也是不可行的。研究者们提出了一种解决方案,他们将动态摄像机或者动静态混合摄像机应用在了视频监控系统中。一般来讲,这类技术基于摄像机平面和地面测试图之间的二维单应性。然而,当目标被部分遮挡时,这些技术不能实现准确定位。克服上述缺点并且实现尽可能准确地定位需要智能化自适应的技术。

立体视觉技术的优势在于,能利用目标的前景图像,对它在给定坐标系中的三维位置进行准确估计。在传统的立体系统中,通常使用一对完全相同的摄像机。这些摄像机被安装在同一条水平线上相邻的位置。通过解决几何逆问题,也就是说,利用共线方程的逆解对物体的三维位置进行估计。这些共线方程或者前景投影方程描述了目标的三维位置及其二维成像平面坐标之间的关系。(www.xing528.com)

如今,对广阔的区域进行监控时,用到了大量的摄像机。因而,可以将这些摄像机作为一个立体视觉系统,从而实现有效监控。与传统立体视觉系统不同,这些摄像机之间的距离通常不可能保持很小的距离。如果两台摄像机之间的距离较远,则传统的立体算法不能提供目标的三维位置,它的另一个主要缺点是这些摄像机之间缺乏协作和成像参数的异构性。引入一个智能算法便可以解决这些问题。另外,采用异构摄像机（一对静态和云台变焦摄像机）的立体视觉系统有很多优点：如,视场和视角的自由度会更大。应用这些基于立体视觉系统的异构摄像机可以进行更加准确的定位。