基于特征速度的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視頻圖像處理的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別技術(shù)越來(lái)越引起人們的關(guān)注。運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別技術(shù)在智慧監(jiān)控、智能交通、智能導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。行人和車(chē)輛是視頻監(jiān)控場(chǎng)景下最主要的運(yùn)動(dòng)物體，實(shí)現(xiàn)對(duì)行人或者車(chē)輛的追蹤、分析的基礎(chǔ)是對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的正確檢測(cè)和識(shí)別，因此如何實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的對(duì)運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別正在得到越來(lái)越多的關(guān)注。視頻監(jiān)控場(chǎng)景下存在的光照變化、背景變化、遮擋、陰影等因素都對(duì)運(yùn)動(dòng)物體正確識(shí)別造成了巨

2、大的影響，雖然運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的研究和關(guān)注，但是仍然缺少一個(gè)通用性強(qiáng)的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別算法可以滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性的要求。
　　基于模板匹配和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別技術(shù)的主要方法。模板匹配主要是利用運(yùn)動(dòng)物體的邊緣輪廓特征進(jìn)行識(shí)別工作，由于行人行走姿態(tài)的多異性，車(chē)輛種類(lèi)的多樣性和遮擋現(xiàn)象的出現(xiàn)，識(shí)別的準(zhǔn)確率有較大的限制?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別方法是近年來(lái)研究的主流，主要是從含有大量的運(yùn)動(dòng)物體正負(fù)樣本庫(kù)中提

3、取對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)物體的特征，訓(xùn)練學(xué)習(xí)生成分類(lèi)器，將運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。但是由于現(xiàn)有的行人和車(chē)輛特征計(jì)算、提取方法比較復(fù)雜，耗時(shí)時(shí)間較長(zhǎng)，難以滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境下對(duì)運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別算法的實(shí)時(shí)性要求。
　　因此本文在對(duì)運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別相關(guān)技術(shù)和理論做了詳細(xì)研究之后，提出了反映不同類(lèi)別運(yùn)動(dòng)物體在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)速度快慢的特征參數(shù)，定義為特征速度。結(jié)合運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)方法中的相對(duì)差分法和絕對(duì)差分法，給出運(yùn)動(dòng)物體特征速度的算法。結(jié)合運(yùn)動(dòng)物體的位