利用非重叠多摄像头系统揭示更大室内区域的人员移动
计算机视觉与模式识别
2021-04-13 v1
摘要
监控摄像头被广泛用于室内 occupancy 测量和人员移动感知，这有利于建筑能源管理和社会安全。为解决单摄像头视角有限以及缺乏摄像头间协作的挑战，本研究提出一种非重叠多摄像头系统以扩大监控区域，并致力于检索出现在不同摄像头视角下的同一人。该系统部署于一栋办公建筑中，收集了四天视频。通过训练深度卷积神经网络，所提系统首先提取从不同的摄像头检测到的每个人体图像的外观特征嵌入，用于相似性比较。然后，将随机摄像头间转移矩阵与外观特征相关联，以进一步改善行人重识别排序结果。最后，给出了一种噪声抑制解释用于分析匹配改进。本文基于非重叠多摄像头拓展了室内移动感知的范围，并在不引入额外类型传感器的情况下提高了行人重识别的准确性。
引用
@article{arxiv.2104.04662,
title = {Unveiling personnel movement in a larger indoor area with a non-overlapping multi-camera system},
author = {Ping Zhang and Zhenxiang Tao and Wenjie Yang and Minze Chen and Shan Ding and Xiaodong Liu and Rui Yang and Hui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.04662},
year = {2021}
}