《面向廣域高空監視視頻的超多運動目標檢測和跟蹤研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由張政擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向廣域高空監視視頻的超多運動目標檢測和跟蹤研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張政
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
廣域高空監視視頻圖像數據一般具有大尺寸、低幀頻、單通道、低空間解析度、超多運動目標、受飛行平台運動影響等特點，這使得對其進行處理和分析帶來了諸多新的難題。本項目旨在研究具備能從廣域高空監視圖像數據中有效檢測、跟蹤和提取出超多運動目標體及其軌跡的方法。本項目擬展開如下研究：（1）在超多運動目標檢測方面，採用基於減背景和幀差法相結合框架，提出基於三差值圖像的運動分割和視差去除方法，為提高檢測準確度，提出基於局部變換的配準和基於像素對應搜尋的視差去除方法；（2）在大數量目標數據關聯跟蹤方面，採用近似多假設跟蹤框架，提出基於由四種機率模型組成的假設關聯後驗機率模型，包括自身運動模型、領近互動模型、群體影響模型及場境約束模型，進而對目標合併、部分遮擋及轉向等問題進行有效處理；（3）針對大尺寸圖像計算量大問題，提出基於GPGPU架構加速計算方案, 研究在GPGPU體系下實現算法的並行計算。
結題摘要
廣域高空監視視頻圖像數據一般具有大尺寸、低幀頻、單通道、低物體空間解析度、超多運動目標體、受飛行平台運動影響等特點，這使得對其進行處理和分析帶來了諸多新的挑戰。本項目研究了具備能從廣域高空監視圖像數據中有效檢測、跟蹤和提取出超多運動目標體及其軌跡的方法。本項目展開了如下研究：（1）在超多目標檢測方面，採用基於減背景和幀差法相結合框架，提出了基於三差值圖像的運動前景分割和視差去除方法，為提高檢測準確度，提出基於局部變換的配準和基於像素對應搜尋的視差去除方法；（2）在大數量目標數據關聯跟蹤方面，採用近似多假設跟蹤框架，提出了基於由四種機率模型組成的假設關聯後驗機率模型，包括自身運動模型、領近互動模型、群體影響模型及場境約束模型，進而對目標合併、部分遮擋及轉向等問題進行有效處理；（3）針對大尺寸圖像計算量大問題，提出了基於GPGPU架構加速計算方案, 將研究在普通計算機GPGPU體系下實現相關方法和算法並行計算；（4）為研製億像素廣域監視攝像機，研究了相關ISP算法、圖像增強算法以及圖像模糊度等質量評估方法，提出了一系列具有實用價值、性能優越的算法。
