6、视频序列与激光雷达点云序列中的目标提取与定位技术

视频序列与激光雷达点云序列中的目标提取与定位技术

在计算机视觉领域，视频序列中的前景提取、多相机系统中的人员定位以及激光雷达点云序列中的前景提取等技术，对于实现智能监控、人员跟踪等应用具有重要意义。下面将详细介绍这些技术的相关内容。

视频序列中的前景提取

在视频序列分析中，前景提取是一项关键任务。为了评估不同视频序列的相关参数，我们来看以下表格：
| 视频 | 帧数（Frames） | 评估帧率（fre） | 持续时间（分钟） |
| — | — | — | — |
| Laboratory | 205 | 2 - 4 fre（拥挤场景帧率更高） | 1:28 |
| Entrance am | 160 | 2 fre | 1:20 |
| Entrance pm | 75 | 1 fre | 1:15 |
| Entrance noon | 251 | 1 fre | 4:21 |
| Highway | 170 | 5 - 8 fre（拥挤场景帧率更高） | 0:29 |

这里的帧数是指地面真值集中的帧数，评估帧率是指视频每秒内具有地面真值的帧数，持续时间则是评估视频部分的长度。

为了实现视频序列中的前景分割，我们引入了一种贝叶斯模型。该模型适用于静态相机录制的视频序列，不受场景属性和图像质量问题的限制。即使源视频的帧率较低或不稳定，以及光照条件发生变化，该方法也能有效工作。它在以下三个方面对现有技术做出了贡献：
1. 引入准确的自适应阴影模型 ：能够更好地处理视频中的阴影问题，提高前景分割的准确性。
2. 基于