采用适用的跟踪来区分和监控站点活动

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1、采用适用的跟踪来区分和监控站点活动简介我们描述一个站点视觉系统，这个系统的活动监视器能长期的工作。系统用一组可排列的监视器来覆盖站点，用一个适用的系统来侦测监视器中多样的活动物体。我们的假设是运动轨迹足够支持一系列站点活动的计算，我们现在示范用一个轨迹的移动数据来校准分布的监视器，来建立一个大体的站点模型，来区分发现的物体，从不同的物体活动中得到共同的活动模型并且检测异常的活动类型。1．一个激发的情节我们的目标是建立一个能长期工作的视觉系统，得到站点的物体运动模型跟交互论证。系统应该提供可统计的活动类型的描述。例如，一天内某个特定的时间普通的交通流量跟步行者的路线，它应该发觉异常的活动

2、，通过在测定点测试出的异常活动类型，比如，异常的交通流量，或者一个跟平时的观察很不一样的特殊运动，而且它应该侦测不同的物体间的交互，比如一个人将车停在了大楼前，下了车却没有走进大楼。因为一个站点可能大的无法用一个单独的摄像机来侦察，我们的系统采用一种森林式的监视器分布在站点周围来监视活动，每一个监视器单元就是一个综合的摄像头，有计算能力，自己的内存，有交互通信的能力还有测定方位的工具（例如GPS）。类似的系统存在【4，5，8】，而且更强大的系统将会随着监视器的发展DSP的发展跟通信的进步而出现，我们任意的在站点周围分布监视单元，对于户外的站点我们可以把监视器绑在杆上，树上，或者建筑上，

3、对于室内的站点我们可以把监视器固定到墙上，家具上。森林式的系统应该得到站点的活动类型，然后控制跟分类建立在这些模型上的活动，简单来说，我们假定存在的一些基本的传感单元跟进程中心需要获悉跟监控活动。一个同等的森林式传感器相比与另一个系统应该有自己的尺度来决定各个摄像头的位置；大体的站点结构模型来决定地面的水平，跟有标志的占有区域；站点上精力充沛的物体检测跟可检测的物体因子；通过一段扩展的观察（比如通过几个星期）来获悉共同的活动模型；能在站点上检测异常活动。我们控制的假设是这些任务能很容易被留心的移动物体完成。为了检验这些假设，我们需要一个稳定的系统能可靠的检测运动物体而且返回一个精确的被

4、观察物体的描述，它的运动参数跟它的固有的参数例如大小跟类型；采用一些能调用这些轨迹数据来完成上面列出的任务的方法。2．一个精力充沛的追踪系统在这一节我们描述一个新奇的追中系统，它建立在一种关于背景减少的标准观念，简单的背景处理只是减去连贯跟开始的图像得到不同的结果的图像，来确定图像象素是符合运动，更多强大方法采用图像的平均值，适用高斯运算来得到背景图像相减。然而一些方法经常在现实中使用，他们一般不会很强大，经常只发现引导和被拖动的物体边缘，他们受制于噪声的影响，而且他们易受小的运动影响，比如树枝在风中的摇曳。我们计划一个更强大的系统模拟－数字－模拟处理与测试系统来适应被观察的场面，我们

5、考虑每个象素作为你个独立的可统计的进程，从而记录观察到的在每个象素经过先前的n帧的强度，这组观察的采样是最佳采用高斯算法的组合，这些反射了相同的场景点中的例子很可能会显示正常的噪音分配的愿望，能同时观察不同进程的愿望，这与适合一个简单的高斯算法对于背景象素的历史跟需要一个运动物体的模型的Pfinder[12]有很大差别。在一个简单的象素上观察到的复杂进程的例子包括，一个象素经常发现树枝的地方摇摆的树枝，，通常树枝后的背景；还有能反映天空的波动的水，地平线或者简单出现的水的颜色。在时间t一个被观察的象素值为Xt出现的概率如下：这里Wj是赋值给第j个分组象素的最小模型的权值，Uj是中间数，

6、∑j是他的协方差矩阵，简单的我们用我们现在显示一个独特的象素通过参数Wj，Uj，∑j完全的表现为高斯整体如何等同一系列最近观察到的模型。为了确定背景模型，我们考虑每个象素是独立的，我们让K按照因为如有如此大的数据的分配更可能成为稳定的背景分配，我们选择最早的B分配通过计算预先定义的片断，这里T是一个被背景处理引长的迹象的小片断的一个估计，因此一个由反复的背景运动（树叶，旗帜建筑的灰烬）引起多样的分配导致了几种包含在背景模型中的颜色，背景模型通过控制每个象素的颜色来控制透明度的影响。校正模型，每个象素值Xt，与存在的分配对比，一直到发现一个匹配，一个匹配被定义为一个象素在内部一个分配的两

7、个标准背离，如果没有模型的分配能匹配给定的值，最小可能的分配被删除而且用一个平均值的分配代替，最初的高变化跟最低的优先级。分配的权值在时间t由以下公式调整：这里a是学习比率，Mj,t是1代表匹配的分配，0代表残存的模型，1/a定义了在美给分配参数变化的速率，Wj,t是一个低通开始的象素值能匹配模型j较晚可能性，这是对和在过去的证据上的一扇指数的窗户这价值的期待同等物。U和a参数对于没有匹配的分配保持不变，参数对于匹配的分配，j随着以下公式在变化