交通監(jiān)控視頻中的目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、智能視頻分析是一門綜合性很強(qiáng)的技術(shù)，它綜合了圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺等眾多學(xué)科的研究成果。目前，智能監(jiān)控技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于交通、軍事、醫(yī)療中，在諸多公共場所、小區(qū)、學(xué)校等也有較普遍的應(yīng)用。本文主要研究了單目攝像機(jī)下具有靜態(tài)背景的交通視頻中運(yùn)動(dòng)車輛的檢測及跟蹤技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了單目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤和多目標(biāo)的準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。
　　本研究在目標(biāo)檢測方面，首先對多種背景建模方法進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)分析和對比，深入討論了幾種背景更新算法，在此基礎(chǔ)上選擇背景差法

2、作為檢測運(yùn)動(dòng)車輛的方法。其次，用改進(jìn)的OTSU算法對差值圖像進(jìn)行自適應(yīng)的二值化，這使得在不同光照變化情況下都能取得較好的二值化效果。最后，對前景的二值圖像做了一些必要的后處理，如空洞填充、連通域標(biāo)識、噪聲去除以及陰影消除等工作。在目標(biāo)特征描述方面，首先闡述了對目標(biāo)的興趣點(diǎn)、紋理、顏色、輪廓等信息的描述方法。其次，選用SIFT特征作為興趣點(diǎn)描述方法，對不同顏色、車型的車輛進(jìn)行SIFT特征提取，顯示了提取的過程并驗(yàn)證了對紋理較多的車輛體現(xiàn)出

3、的可靠度。然后，對目標(biāo)的梯度方向直方圖和顏色直方圖進(jìn)行深入研究，用一維向量表示這兩種特征，實(shí)現(xiàn)了對兩種特征的聯(lián)合表示。最后，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)證實(shí)了對梯度方向進(jìn)行的新量化方法的可行性以及綜合顏色直方圖在目標(biāo)匹配時(shí)的有效性。在目標(biāo)跟蹤方面，利用卡爾曼濾波器的預(yù)測對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并根據(jù)不同特征匹配的可信度實(shí)時(shí)地調(diào)整用于匹配的特征。這樣在光線條件較差、顏色信息不可靠的情況下選取SIFT作為匹配特征。而在光線條件較好的情況下，可選用綜合顏色直方圖