[发明专利]跨多摄像头的行人轨迹识别方法

说明书

本发明公开了一种跨多摄像头的行人轨迹识别方法，包括搭建多摄像头的行人轨迹识别系统；获取每个摄像头的所有行人跟踪轨迹；将相邻的两个摄像头之间存在重叠覆盖区域的位置坐标变换到统一的世界坐标系中；在统一的世界坐标系中对同一时间同一位置的行人进行标记；将标记的行人轨迹所关联的摄像头的轨迹数据变换到统一的世界坐标系中；在统一的世界坐标系中对行人轨迹进行合并；在选定区域对行人进行识别和标定；重复上述步骤完成跨多摄像头的行人轨迹跟踪和识别。本发明方法的运算复杂度低，而且能够简单可靠、高效准确的对行人轨迹进行识别和跟踪。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种跨多摄像头的行人轨迹识别方法。

背景技术

随着经济技术的发展，运动物体(比如行人，车辆等)的识别已经得到了广泛应用。在多摄像头监控系统，一个基本任务就是去将不同时间不同的地点的跨摄像头的行人联系起来，这就是行人重识别技术。具体的说，重识别就是根据在不同时间，分布于不同场景的摄像头得到的一系列数据对不同场景的单个或多个行人进行视觉匹配的过程。“行人再识别”主要目的是判断某个摄像头中的某个行人是否曾经出现在其他的摄像头中，即需要将某个行人特征与其他行人特征进行对比，判断是否属于同一个行人。

行人重识别的主要挑战在于：行人姿态及摄像头视角的影响，行人背景杂乱及遮挡的影响，光照和图像分辨率的影响等。这些挑战对行人特征匹配造成了较大的困难，目前的方法主要关注于提取强健的具有判别性的特征。在实际监控过程中，无法捕捉到行人的脸部有效信息，通常使用行人的整体进行搜索。而在对行人的识别过程中，通常由于行人的姿态，光照，摄像头角度等多个因素的影响，可能使不同行人的特征比同一行人的特征更为相似，对行人搜索造成了困难。

现有的行人重识别技术集中在单摄像头或者多摄像头如何增强行人重识别的单体算法识别率上，对于行人识别系统的系统识别率没有可借鉴的文献和参考。

发明内容

本发明的目的在于提供一种简单可靠且效率较高的跨多摄像头的行人轨迹识别方法。

本发明提供的这种跨多摄像头的行人轨迹识别方法，包括如下步骤：

S1.搭建多摄像头的行人轨迹识别系统，且保证相邻的两个摄像头之间存在重叠覆盖区域；

S2.获取每个摄像头的所有行人跟踪轨迹；

S3.将相邻的两个摄像头之间存在重叠覆盖区域的位置坐标，变换到统一的世界坐标系中；

S4.在统一的世界坐标系中，对同一时间、同一位置的行人进行标记；

S5.将步骤S4所标记的行人轨迹所关联的摄像头的轨迹数据，变换到统一的世界坐标系中；

S6.在统一的世界坐标系中，对行人轨迹进行合并；

S7.在选定区域，对行人进行识别和标定；

S8.重复步骤S3～S7，完成跨多摄像头的行人轨迹跟踪和识别。

所述的变换到统一的世界坐标系中，具体为采用如下算式将摄像头内的位置坐标变换到统一的世界坐标系中：

其中(u,v)为摄像头内的位置坐标；为尺度因子；f为点w到投影中心(相机光圈)的距离；u₀为图像平面到离散像素值U轴方向的量化系数；v₀为图像平面到离散像素值V轴方向的量化系数；S_x为点w到光轴的距离沿图像平面的x轴方向的分量；S_y为点我到光轴的距离沿图像平面的y轴方向的分量；R_3×3为旋转矩阵；T_3×1为平移向量，分别代表X、Y、Z三个坐标轴方向的平移量；(X_w,Y_w,Z_w)为世界坐标系中点w的X、Y、Z坐标值。