为了实现对停车场内大场景的实时监控，对智能停车管理系统的硬件干扰器和软件部分进行了设计，提出了一种基于车与摄像机关系的多摄像机协调策略。当车辆处于单视图时，记录车辆信息；当车辆处于重叠视野时，采用最小误差法获取信息；当车辆不在任何摄像头的视野内时，使用卡尔曼预测算法来估计车辆的信息。实验结果表明，该模型能够有效地完成停车场的监控任务。

 

    在许多现有的基于热释电红外传感器的多目标跟踪监控系统中，当被测目标彼此接近或其轨迹相交时，误差往往非常大。为了解决这个问题，我们提出了一种热释电红外传感器和摄像机协同工作的多目标跟踪方案。该方案充分利用了这两种传感器的优点，与使用任何一种传感器相比，有助于屏蔽器提高性能。

    在该方案中，我们首先利用热释电红外传感器采集的数据，使用最小二乘法实现粗略监控摄像头定位，然后利用从图像中提取的特征或热释电传感器的频率响应，校正联合概率数据关联中的关联矩阵。通过联合概率数据关联算法对粗定位进行滤波，得到最终的精定位结果。这种方法有效地防止了干扰屏蔽器虚假关联。实验结果表明，该方案在多目标交叉情况下的跟踪误差降低到了所比较方案误差的四分之一，甚至是八分之一。