随着近年来公共安全问题的不断凸显以及图像视频处理技术的不断进步,实时视频监控系统在交通、安防和能源等领域得到了广泛的应用,但这些系统采用的算法普遍只针对单摄像机,难以有效解决目标遮挡等复杂情况带来的问题。利用多摄像机构建摄像机协同网络,可以增大监控视域,增加拍摄角度,从而带来更丰富的视频信息,有助于解决目标遮挡等问题。因此,本文重点对多摄像机下的目标匹配这一技术进行了研究,给出了基于运动目标主轴提取及多视角信息融合的目标匹配方法,在一定程度上解决了目标遮挡问题,具体研究内容有以下几点:(1)提出了一种基于人体对称性的主轴提取方法。利用运动状态下人的身体关于主轴近似对称这一特点,提取目标主轴作为其匹配特征。该方法原理类似中值滤波,因此具有良好鲁棒性及噪声抑制能力。进一步地,本文针对带电作业培训场景,提出了结合安全帽检测的主轴提取方法,融入了对颜色特征的利用,在一定程度上提高了主轴提取的准确率。(2)在第一点的基础上,提出了一种基于运动目标主轴提取及多视角信息融合的目标匹配方法,其关键在于通过多摄像机间的公共地平面映射关系建立了目标匹配几何模型,通过该模型可以得到不同视角下同一目标的对应关系,从而完成目标匹配。该方法优点在于合理利用了多视角的几何信息,能够对目标进行较为准确的匹配。(3)基于带电作业培训场景,对本文提出的主轴提取方法和目标匹配方法进行实验,分别就单目标、多目标及发生遮挡三种情况对算法进行了验证,给出了相应的主轴提取结果和目标匹配结果。实验结果表明,本文提出的基于主轴提取和多视角信息融合的运动目标匹配方法具有良好的准确性和鲁棒性。