高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (31): 197-200.

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高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

贾茜1，谢勤岚2

1.武汉船舶职业技术学院电子系，武汉 430005
2.中南民族大学电子信息工程学院，武汉 430074

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-11-01 发布日期:2011-11-01

Design and implementation of PTZ tracking tactic for high speed spherical camera

JIA Qian1，XIE Qinlan2

1.Department of Electronics Engineering，Wuhan Institute of Shipbuilding Technology，Wuhan 430005，China
2.College of Electronics and Information Engineering，South Central University for Nationalities，Wuhan 430074，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-11-01 Published:2011-11-01

摘要/Abstract

摘要： 针对智能监控中基于高速球形摄像机的PTZ跟踪功能模块，设计了一种PTZ跟踪控制策略。该策略在球机机械参数未知的情况下，一方面能控制球机实时地跟踪目标使目标始终处于视野中央，另一方面可自动进行变倍动作来放大拍摄目标的局部细节。针对球机Zoom控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题，利用SIFT算法设计了一种计算球机变倍率的方法。利用VS2005和OpenCV软件平台实现了PTZ跟踪的整体流程。实验表明，该策略能有效、稳定地进行PTZ跟踪。

关键词: 高速球形摄像机, Pan/Tilt/Zoom（PTZ）, 目标跟踪, SIFT算法

Abstract: A tactic to control the PTZ is developed for implementing the PTZ-based object tracking in intelligent video surveillance with high speed spherical camera without a prior about mechanical parameters of the camera.With the tactic the spherical camera can be controlled to track the target to maintain it visible in the scene as well as execute zoom to display the target’s detail.For self-adapting adjusting the tracking window by zooming controlling，a SIFT algorithm is designed to determine the camera’s magnification.The PTZ-based tracking system is implemented by VS2005 and OpenCV.The experimental results show the validity and stability of the tactic.

Key words: high speed spherical camera, Pan/Tilt/Zoom（PTZ）, object tracking, SIFT algorithm

贾茜1，谢勤岚2. 高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(31): 197-200.

JIA Qian1，XIE Qinlan2. Design and implementation of PTZ tracking tactic for high speed spherical camera[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(31): 197-200.

[1]	马珺，王昱皓. 结合自适应更新策略和再检测技术的跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 217-224.
[2]	李震霄，孙伟，刘明明，郑丽丽，陈劭颖. 交通监控场景中的车辆检测与跟踪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 103-111.
[3]	王玲，王家沛，王鹏，孙爽滋. 融合注意力机制的孪生网络目标跟踪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 169-174.
[4]	崔洲涓，安军社，陈长龙，崔天舒. 基于PYNQ框架的深度卷积特征异构跟踪系统[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 120-126.
[5]	邱守猛，谷宇章，袁泽强. 基于双分支孪生网络的目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 135-143.
[6]	林淑彬，吴贵山，许甲云，杨文元. 多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 152-160.
[7]	陈富健，谢维信，夏婷. 基于LCT+的自适应抗遮挡目标跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 190-198.
[8]	武哲纬，周世杰，刘启和. 运算资源受限环境下的目标跟踪算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 24-40.
[9]	王蓓，陈金广，王明明. 复杂场景下的改进核相关滤波跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 198-208.
[10]	李晓花，苏骏，李秀秀. 强干扰环境单观测站水下纯方位多目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 253-259.
[11]	陈庆林，谷雨，宋忠浩，聂圣东. 融合检测与跟踪的半自动视频目标标注[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 223-230.
[12]	张瑶，卢焕章，张路平，胡谋法. 基于深度学习的视觉多目标跟踪算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 55-66.
[13]	王德鑫，常发亮. 六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 180-185.
[14]	刘云，钱美伊，李辉，王传旭. 特征融合与训练加速的高效目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 101-109.
[15]	李艳，唐达明，周莹亮，戴庆瑜. 基于计算机视觉的轮椅跟随系统设计[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 163-172.

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Design and implementation of PTZ tracking tactic for high speed spherical camera

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