本项目以分布式的视频传感网络为基础,对群体行为进行分析与感知,并实现异常个体的检测、识别和跟踪。通过构建基于节点地理信息特性的智能视频传感网络拓扑框架,研究针对群体对象中异常事件的检测方法,建立异常个体的多场景时空关联跟踪模型,解决全天候监控中天气和光照变化所带来的阴影、雪雾、遮挡等问题,最终形成一套基于视频传感网络的群体行为协同分析及异常个体关联跟踪的理论和方法体系。这些研究的开展,无疑对可疑目标的连续跟踪、智能交通监控与违章追踪、城市交通旅游信息化,公共场所安全保障以及军事设施安全防范具有重要的理论及现实意义。
Video Sensor Networks;Relay Tracking;Group Abnormal Behavior Perception;Object Spatio-temporal Interaction;
本项目的研究内容包括多传感器场景建模与视频分析、群体行为感知与异常事件捕获和监控系统中运动对象关联分析方法与接力跟踪等几个方面。项目围绕研究内容,以分布式的视频传感网络为基础,对群体行为进行分析与感知,并实现异常个体的检测、识别和接力跟踪。本项目通过构建基于节点地理信息特性的智能视频传感网络拓扑框架,研究针对群体对象中异常事件的检测方法,建立异常个体的多场景时空关联跟踪模型,解决全天候监控中天气和光照变化所带来的阴影、雪雾、遮挡等问题,最终形成一套基于视频传感网络的群体行为协同分析及异常个体关联跟踪的理论和方法体系。这些研究的开展,对可疑目标的连续跟踪、智能交通监控与违章追踪、城市交通旅游信息化,公共场所安全保障以及军事设施安全防范具有重要的理论及现实意义。通过本项目的研究,获得了相关的研究成果,同时完成了人才培养计划,项目经费使用规范,已达到预期的研究目标,各项指标满足考核要求。