智能交通系統(tǒng)中車輛視頻檢測識別與跟蹤方法研究.pdf

1、隨著科學的發(fā)展，技術的進步，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在數(shù)字圖像處理及計算機視覺領域中逐漸成為了一個核心課題。而智能視頻監(jiān)控的目標檢測與目標跟蹤也成為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵底層技術。在很多領域，人們廣范應用視頻監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)視并持續(xù)跟蹤所需要的運動目標。本文以智能交通視頻監(jiān)控為應用背景，主要對視頻運動車輛檢測與跟蹤方法進行分析和研究。首先，在運動車輛檢測方面，為了解決視頻中運動車輛目標檢測精度不夠精確及容易受到陰影影響，在對三種典型的背景模型進行了分

2、析的基礎上，提出了一種基于混合高斯模型的運動車輛檢測方法，該方法采用基于HSV顏色空間和高斯陰影模型方法進行陰影抑制，從而達到減少陰影干擾的影響。其次，在運動車輛跟蹤方面，本文針對跟蹤問題的特點，分析了不同的跟蹤模型與當前研究重點，結合現(xiàn)有的算法，提出了基于Camshift的跟蹤算法改進。該算法主要是針對其在復雜背景下魯棒性欠佳，能較好的跟蹤目標而不產(chǎn)生漂移。最后，利用OpenCV軟件對智能視頻運動車輛目標檢測與跟蹤算法進行編程實現(xiàn)，對