中文摘要：

将现有方法应用于高密度人群跟踪时，由于遮挡情况加剧，在实现多个人体分割时存在较大困难，导致跟踪效果不佳。为克服现有方法的缺陷，本课题提出一种基于空间任意平面单应矩阵约束的多摄像机高密度人群跟踪算法。该方法充分利用平面单应矩阵的单应性降低多人体分割时的歧义性，通过空间任意平面单应矩阵约束的引入，建立起人体头部区域点在不同视角中的成像点之间的对应关系，并借助该对应关系，运用成像点之间的灰度相关性实现人体头部区域的有效分割；通过对人体运动的交互多模型建模，借助自适应Kalman滤波和人体头部区域的复合特征匹配，实现人群中每个人体的精确跟踪。通过本课题的深入研究，拟获得针对高密度人群的，可有效解决各类遮挡问题的，具有低标定要求的多摄像机跟踪算法，以进一步提升视频监控系统性能，扩展视频监控系统的应用范围，保障人民群众的生命财产安全。

结论摘要：

本项目自立项至今，严格按照《资助项目计划书》中的研究计划进行。在项目组成员的共同努力下，研究工作顺利开展，达到预期目标。在研究内容部分，（1）采购与自主研制相结合，完成多摄像机视频同步采集硬件平台的搭建及测试人群视频的获取，其中，在同步采集环节，提出并实现一种“基于超前时钟抑制的多摄像机同步方法”，而在标定环节，充分利用单应矩阵对应关系简化标定过程；（2）在运动检测部分，提出并实现了“基于光流场的多向运动人群检测方法”，借助光流特征实现人群与背景的按运动方向分离，从而为后续的多人体分割与跟踪打下良好基础；（3）在多人体分割部分，提出并实现了“基于头部区域深度和透视特征的多人体头部分割方法”，充分利用人体头部的高度和在不同摄像机中的对应性，大幅降低头部区域分割的歧义性；（4）在多人体跟踪部分，提出并实现了“基于自适应Kalman滤波和头部区域复合特征帧间匹配的多人体跟踪算法”，借助人体头部区域的运动预测与帧间特征匹配，完成跟踪链的更新，实现精确跟踪；（5）完成算法的整合，并编写专用软件界面将其应用于人群流量估计中。在人群流量估计应用中的实测结果表明，与人体检测与跟踪领域常用的其他方法相比，本项目提出的多摄像机人群跟踪方法误检测数量明显减少，抗干扰能力显著增强，多人体检测与跟踪的效果获得了较大幅度提升。在获得的成果部分，（1）共申请国家发明专利2项，其中1项授权；（2）共发表学术论文9篇，其中7篇已刊出，2篇已投出进入审稿状态。已刊出的论文中，期刊论文3篇（EI检索1篇，EI期刊源2篇），会议论文4篇（EI检索），已投出审稿的论文中，1篇为SCI期刊源，1篇为EI期刊源；（3）参加国外召开的国际学术会议1次，大会宣读论文1篇，张贴海报论文1篇。在人才培养方面，项目资助期内，（1）累计完成硕士研究生培养6人次，其中3人已顺利完成学业，获得硕士学位；（2）以本项目和其他相关成果为依托，项目负责人入选“2013年度浙江省高校中青年学科带头人”。此外，在项目实施期间，项目负责人积极寻求本项目研究内容与项目负责人所在的“海洋电子技术”团队研究领域的结合点，从而拓展本项目相关研究成果的应用领域。目前，本项目的部分研究成果已在“水下激光成像测距系统研制”，“深海环境视频图像自适应增强技术研究”，以及“水下生物识别与检测系统研制”等在研或预研项目中获得实际应用。