ITS系統(tǒng)中運動車輛視覺跟蹤算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS-Intelligent Transportation System)是目前世界電子信息技術在交通運輸領域應用的前沿研究課題，具有極其重要的理論和應用價值。它融合了計算機科學、計算機視覺、圖像處理、模式識別和人工智能等先進技術，對它的研究已經(jīng)受到國內(nèi)外學者的普遍關注。 ITS系統(tǒng)中基于視覺的運動車輛的跟蹤的主要任務是對序列圖像里的車輛目標進行跟蹤定位和運動分析。受到運動目標跟蹤的復雜性以及當前視頻跟蹤技術發(fā)展

2、水平的限制，要實現(xiàn)運動車輛的快速、準確、穩(wěn)定跟蹤仍存在很多理論和技術難題，本文對視頻監(jiān)控系統(tǒng)(CIVSS)和車載視覺輔助駕駛系統(tǒng)(DAS)中的車輛跟蹤算法進行了研究和實現(xiàn)，主要工作總結如下： 首先，對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的目標運動估計進行了研究，應用Kalman預估算法，建立車輛在2D圖像上的運動模型，并完成視頻監(jiān)控系統(tǒng)中車輛目標的運動估計。 其次，在對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標進行運動估計的基礎上，針對車載視覺系統(tǒng)的目標運動估計問題

3、，深入研究了攝像機的成像模型，并在此基礎上提出了基于2D-3D坐標轉換和基于目標成像角估計的兩種運動估計算法。 然后，根據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)背景變化緩慢的特點，提出了基于自適應波門和背景差分的車輛跟蹤定位算法。 最后，對車載攝像系統(tǒng)的動態(tài)目標跟蹤定位問題進行了深入研究，針對動態(tài)場景下車輛目標相對速度小，形狀變化緩慢等特點，提出了基于邊緣特征的“＃”字定位車輛跟蹤定位算法，以及通過目標特征相似度的計算對定位可靠性進行自評估和校正