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跨视场运动目标跟踪技术研究及其系统研制

一、引言

（一）研究背景与意义

在当今数字化时代，智能化视频监控、智能交通系统等领域正以前所未有的速度蓬勃发展，对社会的安全保障和高效运行发挥着关键作用。在这些领域中，跨视场运动目标跟踪技术逐渐成为实现多摄像头协同监控、目标全路径追踪的核心支撑。

以智能化视频监控为例，在城市的公共场所、重要设施周边等区域，通常部署着大量的摄像头。然而，单个摄像头的视场范围有限，难以对目标进行全方位、不间断的跟踪。跨视场运动目标跟踪技术通过融合多个传感器的视场信息，能够将不同摄像头捕捉到的目标信息进行整合，从而实现目标在不同摄像头视场间的无缝衔接跟踪。这对于维护公共安全意义重大，例如在犯罪侦查场景中，警方可以借助该技术快速锁定嫌疑人在不同监控区域的行动轨迹，为案件侦破提供有力线索；在智能交通系统里，跨视场运动目标跟踪技术可用于监测车辆的行驶路径，及时发现交通违规行为和交通拥堵点，优化交通流量，提高道路通行效率，保障城市交通的顺畅运行。

（二）国内外研究现状

国外在跨视场跟踪技术研究方面，侧重基于深度学习的跨模态特征匹配。深度学习凭借强大的特征学习能力，能够从海量数据中自动提取出目标的有效特征。例如，一些研究团队利用卷积神经网络（CNN）对不同视场下的目标图像进行特征提取，再通过度量学习方法计算特征之间的相似度，以实现目标的匹配和跟踪。这种方法在一定程度上提高了目标匹配的准确性和鲁棒性，尤其在处理复杂背景和目标外观变化较大的情况时表现出优势。然而，深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，数据标注工作不仅耗时费力，而且标注的准确性也会影响模型的性能。此外，深度学习模型的计算复杂度较高，对硬件设备的要求也较为苛刻，这在一定程度上限制了其在实时性要求较高的场景中的应用。

国内在跨视场跟踪技术研究中，在嵌入式硬件加速与传统算法优化上取得了显著成果。国内的研究人员针对嵌入式硬件平台的特点，对传统的目标跟踪算法进行优化和改进，使其能够在资源有限的嵌入式设备上高效运行。例如，通过对图像配准算法进行优化，减少算法的计算量，提高配准速度，从而满足实时性要求。在传统算法优化方面，研究人员提出了一些改进的目标匹配算法，如结合局部特征和全局特征的匹配算法，在提高匹配准确率的同时，增强了算法对遮挡和视角变化的鲁棒性。尽管如此，在复杂场景下，如存在严重遮挡、光照变化剧烈、视角变换大等情况时，无论是国内还是国外的研究，在视角变换、遮挡处理等方面仍面临诸多挑战。例如，当目标被长时间遮挡后重新出现时，如何准确地将其与之前的轨迹关联起来，仍然是一个亟待解决的问题。

（三）研究内容与目标

本研究围绕跨视场场景构造、目标跟踪算法及软硬件系统设计展开深入研究。在跨视场场景构造方面，提出改进的分块相位相关配准方法。传统的相位相关配准方法在处理大尺寸图像时，计算量较大，且配准精度容易受到噪声和图像局部变形的影响。改进的分块相位相关配准方法将图像分成多个小块，分别对每个小块进行相位相关计算，然后综合各个小块的配准结果得到整体的配准参数。这种方法不仅能够减少计算量，提高配准速度，还能通过对局部区域的精细处理，提高配准的精度和鲁棒性。

在目标跟踪算法方面，提出粗精二次匹配跟踪策略。首先，采用基于网格匹配的粗匹配方法，快速确定目标在不同视场中的大致位置，缩小有哪些信誉好的足球投注网站范围；然后，在此基础上进行基于特征匹配的精匹配，进一步提高目标匹配的准确性。同时，针对相关跟踪算法中的模板更新和目标锁定点选取等问题，提出相应的解决方法。例如，采用自适应模板更新策略，根据目标的运动状态和外观变化实时调整模板，以提高跟踪的稳定性；在目标锁定点选取上，综合考虑目标的质心、特征点分布等因素，选择最具代表性的点作为锁定点，增强跟踪的可靠性。

在软硬件系统设计方面，研制基于DSP的嵌入式处理平台与上位机交互系统。基于DSP的嵌入式处理平台负责视频数据的采集、处理和目标跟踪算法的运行，其具有强大的数字信号处理能力和实时性，能够满足对视频数据的高速处理要求。上位机交互系统则为人机交互提供了便捷的界面，用户可以通过该系统对整个跟踪过程进行监控、参数设置和结果查看等操作。通过两者的协同工作，实现目标跨视场连续跟踪，为智能化视频监控和智能交通系统等应用提供可靠的技术支持和解决方案。

二、跨视场运动目标跟踪关键技术研究

（一）跨视场场景构造技术

跨视场场景构造是实现运动目标跟踪的基础，它通过多传感器图像配准，将不同视角、不同时刻的图像信息整合到统一的坐标系中，为后续的目标跟踪提供准确的场景信息。这一过程涉及到多传感器图像配准理论及相关算法的应用。

1.多传感器图像配准理论

图像配准是将不同时间、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，旨在消除图像间的空间差异，使它们在同