项目名称: 球形视觉模型及全动态场景目标跟踪方法研究

项目编号: No.61201309

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 电子学与信息系统

项目作者: 赵巍

作者单位: 哈尔滨工业大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 为提高成像设备在运动中对全场景进行监视和分析的效率和效果,课题以分布于球形表面的摄像机阵列获得的视频数据为对象,研究球面机器视觉模型,以新的视角- - 曲线空间中的视频处理和分析- - 研究球面机器视觉的形成机制和基础应用环节中的理论问题,以及全动态场景中目标全方位跟踪方法。首先,研究从球形摄像机阵列获得的高维图像集合到球面图像之间的数据优化传递关系,建立球面视觉的形成方法和曲线空间中更具一般性的图像处理理论和方法;进而研究成像设备运动过程中,寄生运动对成像过程的影响,提出从观测运动中相对运动的分离方法和寄生运动的抑制方法,提出球面立体视觉的形成机制、误差传递方法以及精度估计模型;在此基础上研究全动态场景中目标跟踪线索的选择机制和描述方法以及曲线空间中连续形变目标的立体跟踪方法。球面视觉是实现全动态场景监视和连续形变目标全方位不间断跟踪的有效途径。

中文关键词: 球形视觉;曲面视觉及折返射成像;大场景目标跟踪;人群目标;深空天体目标

英文摘要: To enhance the effectiveness and performance of mobile imaging devices in scene monitoring and video data analysis, we focus on the data obtained from a group of cameras that distributes on the surface of a sphere, in order to research the computer vision model of spherical surface. Here the formation mechanism of sphere vision, as well as its theoretical problem in applications, is studied by projecting the data onto curve space to implement the task of video processing and analysis. Our aim is to propose and verify a stereo tracking theory and approach to pinpoint the target to be chased in omni-direction nowhere static scene. First, the multi-dimension data obtained from spherical camera array would be transited to a sphere image. We would study the data transitive relations and establish a generalized theory and approach in sphere vision formation and in curve space image processing. Furthermore, since the parasitic motions would impact on the imaging process when the devices move, a method of extracting relative movement from observations and that of parasitic motions restraining will be proposed; meanwhile, a spherical volume vision formation mechanism, an error transition-based method and precision estimation model will be given. And on that basis, we would study the selection mechanism of target chasing

英文关键词: Spherical Vision;free-form surface vision and catadioptric imaging;large scale scene target tracking;crowed target;celestial body target

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

TPAMI 2021|VideoDG:首个视频领域泛化模型
专知会员服务
19+阅读 · 2021年12月31日
【博士论文】基于深度学习的单目场景深度估计方法研究
CVPR 2021 Oral | 室内动态场景中的相机重定位
专知会员服务
15+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年3月18日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
259+阅读 · 2020年8月1日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
专知会员服务
84+阅读 · 2019年12月13日
DynaSLAM II: 紧耦合的多物体跟踪和SLAM
计算机视觉life
1+阅读 · 2021年10月9日
综述 | 激光与视觉融合SLAM
计算机视觉life
18+阅读 · 2020年10月8日
计算机视觉方向简介 | 视觉惯性里程计(VIO)
计算机视觉life
63+阅读 · 2019年6月16日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
干货|全景视频拼接的关键技术分析
全球人工智能
13+阅读 · 2017年7月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
30+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
28+阅读 · 2018年4月6日
小贴士
相关VIP内容
TPAMI 2021|VideoDG:首个视频领域泛化模型
专知会员服务
19+阅读 · 2021年12月31日
【博士论文】基于深度学习的单目场景深度估计方法研究
CVPR 2021 Oral | 室内动态场景中的相机重定位
专知会员服务
15+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年3月18日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
259+阅读 · 2020年8月1日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
专知会员服务
84+阅读 · 2019年12月13日
相关资讯
DynaSLAM II: 紧耦合的多物体跟踪和SLAM
计算机视觉life
1+阅读 · 2021年10月9日
综述 | 激光与视觉融合SLAM
计算机视觉life
18+阅读 · 2020年10月8日
计算机视觉方向简介 | 视觉惯性里程计(VIO)
计算机视觉life
63+阅读 · 2019年6月16日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
干货|全景视频拼接的关键技术分析
全球人工智能
13+阅读 · 2017年7月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员