跨视频行人检测是计算机视觉领域的重要分支之一,该技术在监控视频系统日益普及的今天拥有巨大的发展前景和市场价值。现有系统主要通过提取目标特征参数,采用视频检索的方法,实现跨视频目标追踪,因此国内外相关学者的研究重点主要通过寻找优化的特征参数和检索方法达到更好的追踪效果。由于该方法并未解决对行人地理位置信息描述的问题,故无法获取目标行人的运动轨迹。本文主要对基于物体识别的地理配准技术以及跨视频行人追踪相关技术进行研究,通过应用示范,建立行人轨迹仿真系统,对行人实现地理信息定位。针对监控视频系统缺少地理位置信息的问题,本文提出一种基于物体识别的视频地理配准方法,获取视频监控区域的地理位置信息。针对实时视频流多视频行人追踪方法运算量大、复杂度高、应用能力弱的缺点,采用基于运动物体检测优化的快速人头识别的方法,提高行人定位速度,并获取行人地理位置信息。在多视频联动的监控场景下,行人地理位置信息作为先验数据,可应用于跨视频行人追踪。本文主要工作包括以下几点:(1)提出一种基于物体识别和空间地物拓扑匹配的视频地理配准方法:采用多种网络公开训练集结合3D模型图片的方式优化训练集,结合地物空间数据库,计算监控视频成像平面的控制点,进而实现视频地理信息配准。(2)提出一种视频人员检测定位和跨视频行人检测的方法:针对多视频联动系统数据量大的特点,设计满足实时性要求的行人检测和定位方法。结合行人地理位置信息,跨视频获取行人定位轨迹。(3)开发了基于视频流和三维地理场景虚实融合的跨视频行人检测原型系统:系统有视频接入、视频显示、监控回放和场景漫游等功能。开发了相关算法、技术对应的功能和模块,展示相关方法应用的效果。系统可实现对行人定位方法、行人检测方法以及跨视频行人检测方法的验证。