目前，针对监控视频中关注目标的跟踪与图像捕捉，常见的解法方案有两种：一种是基于单球机的人员运动目标连续跟踪，这种方法对球机广角场景中出现的关注目标进行聚集放大后进行持续跟踪；另外一种常见方法则是基于全方位摄像机和主动摄像机的关注目标协作跟踪，在这种方法里，全方位摄像机把关注目标的位置信息传递给主动摄像机，由主动摄像机进行进一步的持续跟踪。
对于第一种应用模式，由于只是单球机跟踪，当一个关注目标出现后，球机的视野就完全放大到该目标区域并进行持续跟踪，从而失去了广角视野中的其他目标信息。第二种应用模式，由于全方位摄像机从中心到外围的分辨率不一致，运动轨迹映射非线性，导致双机标定技术要求较高，操作繁琐，对操作人员专业性要求较高，且全方位摄像机在视频监控中应用面较窄，因而这种应用模式目前不具备大范围的应用前景。
与以上方案相比，采用主从式静止广角-运动窄角双摄像机协同监控系统有以下优点：
（1）扩大监控的广度和深度 广角摄像机视野（FOV）大，运动摄像机调焦可观察远处的场景，两者结合优势互补。
（2）实现对多目标的观测 若只用运动摄像机放大观测某一目标，摄像机视野变小，则其他目标进入时，不能从视野中观察到目标。
（3）便于对目标的检测 由于广角摄像机静止，可以采用运动目标检测等方法检测进入其中的目标，并且目标在大视野中运动时，机动较小，便于跟踪。
实现双摄像机协同系统需要：静止广角摄像机观察检测场景中的目标，得到目标的位置后传送给运动摄像机，运动摄像机根据目标的位置跟踪放大目标。
实现该过程关键的技术由三部分构成：
（1）目标检测 广角摄像机相对场景静止，针对行人可以采用运动检测实现目标的定位，实际场景要考虑光照、树枝摆动等因素的影响。
（2）双摄像机的标定 双摄像机的标定是计算运动摄像机旋转对准静止摄像机中目标的位置角度。
（3）双摄像机的协同控制 根据目标在静止摄像机中的状态，设置合适的协同策略，获取目标的清晰图像。
总之，双摄像机协同系统既需要计算机视觉相关技术，又要用到自动控制、人工智能等技术。
双摄像机协同观测定位系统是一个较复杂的系统，各模块之间互相依存，实现该系统有以下难点：
（1）动态场景下目标的检测 鲁棒的目标检测一直是计算机视觉领域的重大挑战。只用摄像机对目标检测，至今仍没有可靠的检测方法，一个实时性好，能用于真实环境的目标检测算法仍然是研究的难点。
（2）双摄像机中目标的匹配 由于摄像机成像过程中深度信息的缺失，实现双摄像机中相同目标的匹配成为一个巨大的挑战。常用的方法是在双摄像机对极约束条件下，根据目标的颜色、纹理、成像的顺序性来实现目标的匹配。当然，它的鲁棒性仍有待改进。
（3）摄像机的伺服控制 从摄像机中检测到目标，如何根据目标在摄像机中的位置，控制摄像机的运动，实现对目标的连续跟踪，获取目标的清晰图像，也是系统的一个难点。由于摄像机运动的滞后，容易导致目标丢失，保证目标跟踪正确性需要合适的控制方法。
（4）双摄像机协同控制 在对目标的观测过程中，当目标丢失时，采用何种策略实现目标重新跟踪；如何判断目标跟踪出错等也是难点之一。当然，如果要实现对特定行为的观测，异常行为的检测也是计算机视觉领域中的一个挑战。
此外，由于人脸的非刚性，人脸识别本身就是一个很有挑战性的科研方向，特别是光照和角度多变的监控视频中的人脸识别，更是近十年来一流科研工作者孜孜不倦努力的方向。目前来说，对完全开放环境下的室外视频监控场景进行人员识别，还远远达不到实用要求；相对来说，对室内场景下的视频监控进行人像布控，由于光照、角度等条件具有一定的保障，目前已经在人脸考勤、宾馆网吧登记等方面开展了一定的初步应用。在我们的研究中，基于语义网知识的人脸信息的结构化描述和检索，更是一个相对前沿的课题，具备较强的探索性，在很多方面需要相关领域关键技术的突破。(www.xing528.com)
枪球联动系统是多摄像机协同系统中最具代表性意义的一种协同模式，如图3－10所示。它不同于单纯的同类摄像机间的协同，能够充分利用两种摄像机组合形成的“点-面”联动的优势，兼顾场景和特写。由于成员枪机是定焦摄像机，一般主要用于目标的检测和跟踪，目标的清晰可识别度取决于目标离摄像机的远近；在枪机的协调，成员球机能够在跟踪目标时进行光学变焦，获取关注目标的特写图片。枪球联动系统的部署，能够有效避免同类型摄像机协同中的应用缺陷，可以通过定焦宽视野枪机始终关注全局场景，同时球机在枪机的指引下，对场景中出现的关注目标进行持续跟踪，镜头拉近抓拍特写图片。这种摄像机协同模式又叫做“主从摄像机协同”或者“动静协同”，在这类定义中，枪机为主导者（静态），球机受枪机指引进行目标跟踪和抓拍，为从动者（动态）。
图3－10 枪球联动系统应用示意图
海盾枪球联动系统用广角摄像机和高速跟踪球机联动的方式，采用国内先进的图像检测、识别和跟踪技术，通过先进的视频分析算法和多目标任务分配算法程序，配合精密、精准的云台控制系统，如表3－1所示。广角摄像机负责全景拍摄，多目标智能跟踪处理器驱动高速跟踪球机快速轮巡，如图3－11所示，锁定广角摄像机画面内的各个移动目标，并对其进行自动跟踪、自动光学放大以得到清晰的目标特写视频，并无缝对接动态人脸识别和车牌识别算法，实现重要场所人、车目标的高等级管控的安保需求，如图3－12、图3－13所示。
系统由广角摄像机、高速跟踪球机、多目标智能跟踪处理器组成。
表3－1 枪球联动系统主要功能
图3－11 多目标跟踪功能示意图
图3－12 对于关注目标支持单击和框选两种不同操作
双摄像机协同系统的功能主要由三大部分构成：静止广角摄像机中检测运动目标、运动摄像机和广角摄像机的标定、双摄像机的协同控制。
图3－13 支持自定义分级ROI区域周界报警
图3－14 枪球联动原理图
图3－14所示为基于枪球联动的重点人员目标检测识别应用平台功能架构组成图。在图3－14中，枪机所摄录的场景和球机所摄录的场景存在重叠区域，属于重叠场景下的联合标定。标定时，球机采用最广角状态（即处于1倍焦距状态），且在此状态下，枪球机视场存在重叠，在联合标定时，标定物放在枪球机重叠的视场区域内。枪机采用广角镜头（一般采用16mm，F1.4的定焦镜头），负责全景视场监控，在此全景视场下，进行重点运动目标检测，并将运动目标位置信息传送给球机。在球机场景中，根据枪球机联合标定得到位置的映射关系，对枪机中得到的运动目标位置进行变换，求出其在球机初始场景中的对应坐标，然后进行实时的PTZ控制（PTZ在安防监控是Pan Tilt Zoom简写，代表云台全方位移动及镜头变焦控制），实现对关注目标的持续跟踪和脸部图像抓拍。
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