[01705783]恶劣天气环境下的视频监控系统

技术说明：本项目在西安市科技局的资助下，以恶劣天气环境下的视频监控系统的研究为载体，针对信息增强与识别的问题，系统研究了强干扰环境下目标的增强、检测以及目标驱动模式下的双模态多相机联合监控结构下的目标识别的关键技术。提出了在大雾、夜间等强噪声干扰环境下，弱可视景物的去噪及目标增强方法。提出了多相机联合监视模式下的目标接力跟踪识别技术，实现了在多相机及环境光照变化情况下对同一目标的正确识别。提出了群体目标相互遮挡情况下的目标识别与跟踪方法。提出了全景监视与特写跟踪的双模态结构下的目标跟踪模式，在获得目标全景行为轨迹的同时，得到目标的细节特征。应用前景：本研究成果能够应用到安防监控、工业检测、信息识别等领域。在视频目标识别系统中，强噪声影响的消除，获取目标全景动态特征和局部细节特征以及群体目标的识别是衡量系统技术水平的关键。本项目中，通过设计颜色与深度重建增强方法，构造基于目标驱动的全景监视与特写跟踪双模态的结构，使系统在恶劣的光照或天气环境下，对目标增强与识别在恶劣的环境下更加准确，对推动视频监控智能化的发展有着重要的影响，对提高目标识别准确率，提高画面清晰能见度等方面有着重要的意义。目前，国内外针对大雾清晰化问题的解决，主要采用光学模型与图像增强两种思路，但由于有效信息的严重损失，以及计算复杂度等问题，使其都存在一定的局限性。针对多相机联合监控，一般主要着重于目标模型特征的描述，但不能给出全局动态特征与个体局部细节联合的特征构造，使得获取目标特性具有一定的局限性，难以符合实际系统的某些合理、迫切的需求。因此本项目对上述问题提出的解决方法以及关键技术，具有重要的学术价值及实际意义。