視頻樁考系統(tǒng)中的運(yùn)動物體檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題之一，是近年來備受關(guān)注前沿領(lǐng)域，被廣泛的應(yīng)用于智能監(jiān)控系統(tǒng)、運(yùn)動分析、目標(biāo)導(dǎo)航等軍事、工業(yè)和生活中的眾多方面。
　　本文研究的主要內(nèi)容是視頻樁考系統(tǒng)中運(yùn)動物體的檢測與跟蹤技術(shù)。通過對視頻序列圖像的實時分析來完成對場地中考試車輛的定位、識別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上判斷和分析車輛的運(yùn)動特點(diǎn)，給出汽車的運(yùn)動軌跡。通過判斷汽車的實時運(yùn)動方向并結(jié)合紅外傳感器中的信號判斷考車有無違規(guī)，從而確定考

2、生是否合格。主要是從以下三個方面來對運(yùn)動目標(biāo)的檢測和跟蹤進(jìn)行研究：
　　在圖像的預(yù)處理方面，總結(jié)了當(dāng)前常用的圖像去噪方法，根據(jù)視頻樁考系統(tǒng)的特點(diǎn)采用自適應(yīng)中值濾波的方法消除圖像噪聲，并同時達(dá)到保留圖像邊緣信息和細(xì)節(jié)的目的。
　　在運(yùn)動目標(biāo)檢測方面，在對幾種常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法進(jìn)行分析和比較的基礎(chǔ)上，采用了基于背景差法的Surendra背景更新模型，并通過當(dāng)前幀與背景幀相減的方式提取運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域。對于檢測過程中的陰影問題，提

3、出采用融合HSV彩色空間和梯度特征的方法來檢測和消除陰影；并通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)Blob分析的方法來進(jìn)一步的精確獲得運(yùn)動目標(biāo)位置信息和特征信息。
　　在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方面，基于視頻樁考系統(tǒng)的自身特點(diǎn)和運(yùn)動目標(biāo)檢測過程中所得到的目標(biāo)位置和特征信息，采用尋找質(zhì)心的方法來達(dá)到對運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤以及給出目標(biāo)的實時運(yùn)動軌跡。
　　通過實驗證明，文中所用方法能夠較好的完成對于運(yùn)動目標(biāo)的檢測、識別和跟蹤的工作。將數(shù)字圖像處理技術(shù)引入駕駛員樁考系統(tǒng)，