[发明专利]基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法

权利要求书

1.一种基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法，其特征是，包括下列步骤：

使摄像机都分布在可以观测到大部分观测区域的位置，观测区域可以是2D或者3D的空间，通过对观测区域采样后，先进行压缩采样，再通过两次移动平均进行背景更新，采用能够抗噪的算法得到背景减除图像的压缩采样值；

将得到的背景减除图像的压缩采样值，通过阈值测试检测感兴趣的目标；

对感兴趣的目标则执行分析算法，即：

恢复每个摄像机送来的目标剪影压缩采样数据，得到目标的剪影图，在2D的情况时将观测区域划分成N个紧凑不重叠子区域，第n个子区域有位置坐标(x_n，y_n)，观测区域与每个摄像机的成像平面一一对应，将每个摄像机恢复出的数据转换成目标在该成像平面的位置，其与观测区域平面的前景目标位置一一对应，联合n个摄像机的数据找到其在观测区域中的准确位置；

在3D的情况时将观测区域划分成N个立体的紧凑不重叠子区域，第n个子区域有位置坐标(x_n，y_n，z_n)，观测区域与每个摄像机的成像平面一一对应，将每个摄像机恢复出的数据转换成目标在该成像平面的位置，其与观测区域平面的前景目标上的点一一对应，联合n个摄像机的数据找到其在观测区域中的准确形态。

2.如权利要求1所述的基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建方法，其特征是，送入背景更新模块中先进行压缩采样，再通过两次移动平均进行背景更新具体是，采用SRM算法压缩采样得到y_t(j)，y_t(j)分两路，一路通过y_t(j)与y_b(j)相减得到背景剪除图像的压缩采样值y_d(j)输出，y_d(j)是背景图像的压缩采样值，SRM是结构化随机矩阵；一路与缓存器1中的移动平均值y_ma(j)以学习率γ完成第一次移动平均，b代表背景，如下式：

y_ma(j+1)＝γy_t(j)+(1-γ)y_ma(j)

得到新的的移动平均值y_ma(j+1)并存入缓存器1以供下次使用，第二次移动平均是由y_t(j)和对y_ma(j)先做压缩感知恢复后再进行压缩采样得到的值的差，和缓存器2中背景图像的压缩采样值y_b(j)以学习率α完成，如下式：

yb(j+1)=α(yt(j)-y^e(j))+(1-α)yb(j)]]>

得到新的背景的压缩采样值存入缓存器2供下次使用，这样就完成了对背景突变时的背景鲁棒更新，背景突变的情况就有某物体进入背景后静止或者光照变化，j代表当前帧，j+1代表下一帧。