基于深度学习的多摄像头协同目标跟踪方法研究

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中文摘要：目前，一般的公共安全监控系统采取在监控区域布设大量摄像头设备的方案以实现对大范围区域的监控。通常这些摄像头是离散的，并且拍摄的监控信息缺乏快速完善的整合机制，导致视频信息的处理仅基于图像，最终未能有效结合视频监控系统的空间位置信息。该文章针对目前视频监控系统存在的不足，并基于摄影测量学、地理信息系统以及深度学习等理论方法，在目标检测、目标定位以及多摄像头协同追踪三个方面对视频监控系统提出了改进方案。进而实现在多摄像头视频监控场景下的目标检测与跟踪，最后通过实验验证了提出的改进多摄像头协同目标跟踪方法对特定目标实时跟踪的有效性。

外文标题：Research on Multi-camera Collaborative Target Tracking Method Based on Deep Learning

外文关键词：

intelligent video surveillance systemmulti-camera collaborationcoordinate mappingtarget detectiontarget trackingkey

作者：

徐栋、李响、徐先瑞、陈渠、张迪

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学科分类：

自动化技术、计算机技术(遥感技术)

电子技术、通信技术(电子技术应用)

自动化技术、计算机技术(自动化技术、自动化技术设备)

关键词：

智能视频监控系统多摄像头协同坐标映射目标检测目标跟踪

首发时间：2021-01-20