監(jiān)控系統(tǒng)中運動車輛檢測與跟蹤的算法研究.pdf

1、目前，智能交通系統(tǒng)是計算機視覺的一個重要研究方向與熱點。隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展，智能交通系統(tǒng)也在不斷的走向成熟。其中，視頻車輛的檢測與跟蹤是智能交通系統(tǒng)核心而且基礎的部分，它為交通參數(shù)的提取提供了可能。由于現(xiàn)在運動車輛的檢測與跟蹤技術還不夠成熟，所以需要不斷的研究而加以改善。本文在這個方面作了一些研究性的工作。 本文提出了一種基于道路的運動車輛檢測方法。在運動車輛的檢測中，由于受到光照變化、惡劣天氣、搖動樹木等運動背景的影

2、響，并不能夠準確地檢測出運動車輛。通過對運動背景和運動車輛的分析得知，運動背景的運動向量由于運動的不確定性，分布范圍較廣，并在零值左右徘徊，而運動車輛的運動向量由于其運動目的的明確性，分布范圍較小，集中在某個固定值附近。本文根據(jù)這一特點，對運動背景和不同道路上的運動車輛分別進行高斯運動建模，首先通過背景差法求取運動像素，然后利用貝葉斯準則來判斷運動像素是屬于運動背景還是運動車輛。 本文提出了一種基于真實場景到視頻圖像的相機轉換模

3、型的運動車輛跟蹤方法，來實現(xiàn)運動車輛的跟蹤。在特征提取方面，得到了運動車輛的質心、跟蹤窗口的高度和寬度、運動車輛的面積以及運動車輛的平均亮度，很好的表示了運動車輛，為運動車輛的準確匹配提供了準確的特征。在運動車輛的位置及形狀的預測方面，并不是簡單的采取了線性模型，而是根據(jù)相機的成像特點，推算出了二次模型，較為準確的預測出了運動車輛的位置和形狀。在特征匹配方面，較好的結合了多個特征值的特點，實現(xiàn)了準確地匹配。同時在算法的更新方面，提出了三