我们提出了一种监控系统，包括宽视野（FOV）被动摄像头和平移/倾斜/变焦（PTZ）主动摄像头，当行人通过指定区域时，该系统自动捕捉并标记行人的高分辨率视频。宽视野固定摄像头可以跟踪多个行人，而任何PTZ活动摄像头都可以一次捕获单个行人的高质量视频。我们提出了一种多摄像机控制策略，该策略将宽FOV摄像机收集的信息与加权循环调度相结合，这样，每个行人在指定区域停留期间，干扰器至少有一个活动摄像头可以看到他们。

    我们工作的一个独特核心是开发视觉和行为逼真的虚拟环境模拟器，用于开发和测试监控系统。我们的研究在现实世界中或多或少是不可行的，因为在一个火车站大小的大型公共空间中部署和试验一个相当复杂的摄像头传感器网络存在障碍。特别是，我们在由自主、逼真的虚拟行人组成的虚拟火车站环境中演示了我们的监控系统，其中，易于重新配置的虚拟摄像机生成合成视频源，模拟屏蔽器真实监控摄像机监控人口密集的公共空间生成的视频源。

 

    我们提出了一种新的方法，通过观察站在相机视野中多个摄像头位置的人来自动校准相机和进行脚-头同源性估计。我们证明，人体可以被视为校准目标，从而避免特殊的校准对象或手动建立的基准点。首先，通过假设大致平行的人体姿态，我们导出了一个新的约束，该约束允许将内部和外部相机参数的校准公式化为二次特征值问题。其次，我们将校准与改进的有效的基于整体轮廓的人体检测器相结合，并使用3D投影模型来捕捉各种各样的人和相机的相互位置。由此产生的摄像机自动校准方法非常稳健和有效，因此非常适合摄像机校准过程不能使用特殊校准目标干扰屏蔽器且必须简单的监视应用。