第1章绪论
目前，视频监控系统以实时高清的视频、日益完善的智能分析功能、低廉的价格优势在安全相关领域发挥着越来越重要的作用。借助视频监控系统对动态目标进行实时监控，获取动态目标的运动特征，如速度和加速度、时间、地理方位和拓扑关系、连续轨迹等，识别动态目标的行为模式，及时发现目标的异常行为，对保障公共安全具有重要的现实意义。同时，随着“智慧城市”、“大数据”等概念的提出，从海量数据中获取时空信息已成为重要的发展趋势，而监控视频是其最重要的数据源之一。将地理信息、空间分析方法融入视频分析中，可为时空现象的认知提供更为全面的时空信息、更为宏观的观察视角，降低目标行为理解的难度。长期的研究与实践，本文认为监控视频与地理空间数据的有机融合、地理场景中多摄像机协同的动态目标跟踪是视频监控系统与GIS集成研究中最关键的两个科学问题，本文主要围绕这两个问题进行重点研究。大场景下目标的连续跟踪，除了依赖于众多摄像机之外，也与地理空间数据、空间分析方法密切相关。监控视频作为实时数据源，含有丰富的时空信息，但其中的信息主要在图像空间进行表达，各自独立、难以协同、空间分析困难。GIS通过严密的地理空间参考系统来管理时空数据，构建了易于多源地理空间数据集成的框架，提供了大量的空间分析方法。将视频与GIS有机整合，可充分发挥二者的优势，促进两个领域的快速发展。本文主要研究监控视频与地理空间数据的互映射模型、时空约束的目标连续跟踪方法，所以主要从视频与监控视频、视频与GIS监控视频中的目标跟踪三个方面来分析国内外研究现状。
............
第2章相关理论基础
2.1引言
相机模型、相机标定和三维图形绘制技术是监控视频与地理空间数据互映射的重要理论基础。监控视频是摄像机基于严密的相机模型对现实世界的序列快照。为了基于图像和视频实现工业元器件、地物地貌的几何量测、地理场景的三维重建等，摄影测量学和计算机视觉从不同的视角构建了相机模型。相机标定是相机模型参数求解的过程，主要面向非量测型相机，是监控视频应用中最为关键的环节之一。地理空间数据的显示过程，遵循计算机图形学的基础理论。根据空间维数的不同，地理空间数据可划分为2D和3D两大类型。
2.2相机模型
相机标定是相机模型相关参数的求解过程。相机标定起源于二十世纪早期的摄影测量学，分别经历了传统相机标定、主动视觉相机标定、相机自标定三个隨。传统相机标定法需要使用尺寸已知的标定物，可分为三维标定物和平面标定物，精度高，但过程复杂、计算量大，系统的成本高、实验设备昂贵、实验条件要求高，不具通用性。相机自标定主要利用像片自身约束进行标定，对摄像机位置、运动及场景都没有要求，鲁棒性差，精度低。基于多幅图像的自标定，通常利用场景的矩形、圆形等，需要图像之间的匹配。对于单幅图像而言，这些方法并不适用，其通常根据不同的约束，如已知主点坐标、场景中的平行线、圆形、直角等，实现一定精度下的相机标定，如图2.2.
第3章监控视频与地理空间数据互映射.......27
3.1引言..........27
3.2监控视频与2D地理空间数据互映射.........28
第4章地理场景下目标时空信息提取...........63
4.1引言.........63
4.2目标方位信息提取.....64
第5章时空约束下的目标连续跟踪方法....77
5.1引言.........77
5.2无盲区目标连续跟踪方法.............78
5.3盲区目标位置估计................79
第6章时空约束下的目标连续跟踪原型系统
6.1引言
基于监控视频与地理空间数据的互映射、地理场景下目标时空信息提取、时空约束的目标连续跟踪方法等研究成果，设计并实现了一个时空约束下的动态目标连续跟踪系统。本系统不仅可服务于传统的视频监控领域，也可以应用于地理信息科学，提供了整体、宏观的观察视角，易于2D/3D地理空间数据、空间分析方法在视频分析中的应用。本章重点介绍了系统的架构、系统的功能、开发运行环境及系统实现。本系统实现了与海康、大华视频服务器的接入，初步实现了与警用GIS的集成，相关功能已测试完成。但因公安业务的特殊性，本文相关实验及原型系统中并未阐述PGIS下运行的效果。随着应用的深入和功能的完善，本系统可直接应用于视频监控领域，也可增强现有的地理信息系统。
6.2系统架构
系统总体设计为C/S架构，包括数据层、中间层、客户端，如图6.1. 数据层是系统的基础，地理空间数据包括区域内精度高、现势性强的地理空间数据，视频监控服务器可提供实时视频和历史视频，其他数据指一些特定行业相关数据。中间层为一些封装的组件，如用于地理空间数据访问、显示与分析的组件，用于监控视频处理的、系列组件、用于数据库访问的组件、用于监控视频与地理空间数据互映射的监控视频空间化组件、目标时空信息提取组件、目标跟踪组件等。
.........
第7章结论与展望
在视频监控与GIS集成的研究和应用中，人们提出了各种方法以实现监控视频与地理空间数据的融合。交互式、静态化的数据融合方法已取得了大量的研究成果。但随着科学技术的发展，高空摄像机、PTZ摄像机受到人们的青睐，应用需求增加，提出了动态、灵活的数据融合需求。本文以监控视频与地理空间数据的有机融合为目标，结合摄影测量学、计算机视觉、计算机图形学的相关理论，从地理信息科学视角，研究监控视频前景背景的时空信息提取方法，多摄像机下目标时空信息的融合方法，从而实现目标宏观、整体时空信息提取的目的。本文主要完成了以下几方面的研究工作：
(1) 监控视频与2D地理空间数据互映射。通过对比分析摄影测量学与计算机视觉相机模型，建立了Z值可动态设置的监控视频与地理空间数据互映射模型。以此模型为基础，设计了互映射算法，研究了互映射特性，即地面起伏对互映射精度的影响、监控视频的空间分辨率等。通过实验验证，结果表明该模型可满足动态、灵活、双向的互映射需求，相关互映射算法易于实现两者内容的相互转换。
(2) 监控视频与3D地理空间数据的互映射。以3D图形绘制技术基础，通过3D图形显示时的深度缓存实现了图像坐标到三维空间坐标的转换。基于该模型，研究了互映射算法，分析了三维监控视频的空间分辨率特点，提出了动态互映射策略。基于监控视频相应的3DGIS视图深度缓存，对该模型进行了验证，基于所提出的算法实现了两者内容的相换转换，实验表明，模型更为简洁，算法高效，易于GIS集成。
............
参考文献（略）