基于車載視頻的實(shí)際車輛檢測(cè)跟蹤方法研究.pdf

1、近年來(lái),隨著與汽車、交通等相關(guān)技術(shù)的不斷成熟和人民生活質(zhì)量的大幅提高,城市化進(jìn)程加快,我國(guó)家庭對(duì)汽車的擁有量急速增長(zhǎng),城市道路交通越來(lái)越擁堵,行車速度也越來(lái)越快,交通矛盾日益突出,交通事故頻發(fā),給人們的生命財(cái)產(chǎn)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)造成了巨大損失。因此自動(dòng)駕駛和安全駕駛越來(lái)越成為研究的熱點(diǎn),智能交通系統(tǒng)中車輛檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究也越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的高度關(guān)注。
　　基于視頻的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別算法一直是計(jì)算機(jī)視覺研究的熱點(diǎn)。各國(guó)的研究人員對(duì)這個(gè)

2、問(wèn)題從不同角度給出了各異的解決方法,然而由于基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的復(fù)雜性,在識(shí)別的實(shí)時(shí)性及識(shí)別精度上還有很多難點(diǎn),還沒有找到一種特定的方法適合所有的場(chǎng)景,特別是對(duì)于雨、雪、霧等非常規(guī)天氣,對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別仍然存在困難。
　　本文首先分析了常用的基于視頻的主要運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的研究意義與研究現(xiàn)狀,并對(duì)常用檢測(cè)算法進(jìn)行了分析和比較,對(duì)特征提取和基于時(shí)域的跟蹤方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,對(duì)傳統(tǒng)的檢測(cè)跟蹤算法同基于特征的光流法的優(yōu)劣進(jìn)行比較。接著

3、對(duì)基于高斯分布的背景建模做了介紹,后面利用隱馬爾可夫模型完成軌跡跟蹤。
　　最后,在結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,本文提出了一種適合于霧霾天的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法,該方法能在光線不好,遮擋嚴(yán)重的霧霾天較好的完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別。同時(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。通過(guò)實(shí)驗(yàn),可以驗(yàn)證基于特征的光流法及對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行低維特征提取的識(shí)別跟蹤算法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上有較好的表現(xiàn)。同時(shí),也對(duì)目前仍存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析,同時(shí)對(duì)下一步的研究方向提出展