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淺析城市智能軌道交通中視覺跟蹤技術(shù)的四大問題

在城市軌道交通的監(jiān)控中,智能視頻分析技術(shù)曾風極一時,然而由于環(huán)境相對復(fù)雜,其在應(yīng)用中接連受阻。近幾年來,TLD視覺跟蹤技術(shù)的出現(xiàn),讓智能視頻分析又一次發(fā)熱...

  在城市軌道交通的監(jiān)控中,智能視頻分析技術(shù)曾風極一時,然而由于環(huán)境相對復(fù)雜,其在應(yīng)用中接連受阻。近幾年來,TLD視覺跟蹤技術(shù)的出現(xiàn),讓智能視頻分析又一次發(fā)熱。TLD視覺跟蹤技術(shù)融合跟蹤、學(xué)習(xí)和檢測為一體,完美地兼顧了跟蹤的精確性和實時性。其或?qū)⒊蔀榻鉀Q城市軌道交通中跟蹤問題的一種新方法。

  視覺跟蹤技術(shù)在城市軌道交通智能視頻監(jiān)控中一直扮演著重要角色。由于城市軌道交通的監(jiān)控環(huán)境比較復(fù)雜,其不僅區(qū)域大、周界長、擁有多站臺多出入口及眾多圍欄及相關(guān)設(shè)施,且人/車流量超大等特征。這種復(fù)雜的環(huán)境給智能視頻分析帶來了諸多困難,就目前應(yīng)用于城市軌道交通的視頻跟蹤技術(shù)仍存在以下難以解決的問題。

  · 復(fù)雜的環(huán)境背景問題。由光照變化引起的環(huán)境背景改變,可能會造成虛假檢測與錯誤跟蹤;

  · 遮擋問題。運動目標被部分或完全遮擋時,目標因部分不可見而造成信息缺失,影響到跟蹤的效果;

  · 有效性問題。由于運動目標一般都是隨時變化的,如何獲取和應(yīng)用最新的目標特征信息是保持跟蹤的關(guān)鍵;

  · 兼顧實時性與適應(yīng)性。既要減少算法的計算量以保證實時性,又要增強算法對復(fù)雜情況的適應(yīng)性,而這又以復(fù)雜的運算為代價。

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