《企業網D1Net》10月25日訊

多目標識別與跟蹤技術的實現，是以單球機智能跟蹤技術系統作為基礎的，因此市場上可見到的具有多目標識別與跟蹤產品的廠商，往往都會有對應的智能跟蹤球機產品系列。單球機智能跟蹤的技術關鍵點，主要是智能算法、球機控制技術這兩部分。

智能算法的關鍵是對包含運動目標的圖像序列進行分析處理，其核心技術就是對場景中活動目標的檢測、跟蹤、識別，以及進一步的行為分析及事件檢測。目標跟蹤的目的就是通過對視頻數據的處理與分析，將圖像序列中不同幀內同一運動目標關聯起來，從而計算出目標的運動參數，如位置、速度、加速度以及運動軌跡等。

基于多目標識別與跟蹤技術的視頻監控應用文/江浩現有的運動目標檢測方法可以歸納為四種：背景減除法、時間差分法、光流法和運動能量法。這些算法在現有的各類智能視頻分析產品中已經有廣泛的應用，表現形態為絆線入侵、區域入侵、電子圍欄、徘徊檢測、物品遺留、物品搬移等多種行為檢測功能。

如要實現對目標的跟蹤，需要應用一些數學工具，在連續的圖像幀間創建基于位置、速度、形狀、紋理、色彩等有關特征的對應匹配關系。目前，就跟蹤人身對象而言，有跟蹤如手、臉、頭、腿等身體部分，以及跟蹤整個人體；就跟蹤視角而言，有對應單攝像機的單一視角、對應多攝像機的多視角和全方位視角；另外也可以通過跟蹤空間（二維或三維）、跟蹤目標類別（人、汽車等）、攝像機狀態（運動或固定）等方面進行分類。

球機控制技術，主要是指對云臺的運動角速度、鏡頭變倍的倍率與速度等機械運動部件的控制，需要與智能跟蹤算法相結合，以實現跟蹤平滑、倍率適當、目標比例合適等良好的視覺效果。

多目標跟蹤技術

多目標識別與跟蹤技術是以單球機智能跟蹤作為基礎，能夠同時實現對大范圍內多個活動目標的智能識別與跟蹤，并對其中單個目標進行智能跟蹤的技術。

多目標識別與跟蹤技術在應用中，通常使用一臺固定攝像機，對廣域范圍內目標進行的智能行為分析，并將同時監控的多個目標按照既定的策略進行排序，并按照先后順序，指揮智能跟蹤球機逐個跟蹤監控目標。與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術的關鍵點是數據關聯問題，即建立一個統一的坐標系，使得固定攝像機可以將目標的坐標信息傳遞給跟蹤球機，實現聯動跟蹤。

多目標跟蹤的過程可以劃分為以下幾部分：

數據關聯：在觀測數據和目標之間建立起對應關系

常見的方法有最近鄰算法、聯合概率數據關聯濾波器、多假設跟蹤算法。

狀態估計：每個目標根據其對應的觀測進行狀態估計

多目標識別與跟蹤技術的產品形態

通常采用基于貝葉斯理論的方法，將多目標跟蹤問題轉化成對多個單目標的跟蹤過程，并建立相應的狀態空間模型。為每個目標分配一個單目標跟蹤器，相互獨立地跟蹤每個目標，通過設計一些特殊的方法來處理目標之間的交互和遮擋問題。

坐標傳遞：在主攝像機和球機間建立統一的坐標系

在多目標監控場景中，提取目標的位置和運動軌跡信息，發送給從攝像機，從攝像機根據目標的位置和運動軌跡信息跟蹤鎖定目標。

D1Net評論：

多目標跟蹤技術在實際的應用中，還需要重點優化和改進以下方面：提升算法的效率，以實現同時能夠跟蹤盡量多的目標；需要改進算法的抗干擾性能，以減輕光線變化、影子、目標間遮擋等常見的干擾因素；需要能夠對每個目標排定警戒優先級，以使球機在跟蹤時能夠及時切換到威脅等級更高的目標。