如今,支持Wi-Fi访问的AP(Access Point)设备与用于安保的视频摄像头已遍布于工作和生活的每个角落,基于Wi-Fi或视频的行人定位等相关研究吸引了广泛的关注。其中,视频定位技术在低密度场景中具有定位准确、实时性高等优点,但是由于单一摄像头的覆盖区域有限,而多摄像头难以协同工作,导致基于视频的行人追踪技术难以实现跨域追踪的行人重识别(Re-ID);基于WiFi的移动设备定位精度有限,但是AP相较于摄像头有更大的覆盖范围,而且移动设备具有唯一的MAC地址,所以基于Wi-Fi的无线定位技术易于实现Re-ID。据此可知,通过综合Wi-Fi和视频两种不同的定位技术,不仅有利于解决视频定位面临的Re-ID问题,而且也有利于提高Wi-Fi定位的精度,从而实现更准确的行人跟踪。为此,本文提出了两种基于Wi-Fi和视频的行人轨迹匹配算法,在此基础上设计实现了一套面向行人追踪的视频与Wi-Fi融合定位实验系统。具体而言,首先通过分析无线定位技术与视频定位技术各自的特性,了解两种定位技术的定位过程和结果之间的异同点。其次,提出了两种匹配算法:(1)基于运动状态加权的匹配算法,通过分析产生定位轨迹包含的运动状态(速度、方向、位移等因素),得到用于相似度排序所需要的比较值;(2)基于条件概率模型的匹配算法,通过建立轨迹之间相似度的概率模型,结合条件概率公式,得到表示两条轨迹之间相似度的概率值。再次,分析实际场景需求,设计实现了基于视频与Wi-Fi的融合定位实验系统。最后,在实际环境中进行了实验,验证了匹配算法的有效性以及定位系统的可用性。综上所述,本文提出的两种轨迹匹配算法能够对Wi-Fi定位结果与视频定位结果进行有效的匹配。此外,本文设计并实现的基于视频与Wi-Fi融合的定位系统能够为跨域行人追踪提供可靠的参考方案,具有一定的现实意义。