基于視頻的交通車輛跟蹤算法研究.pdf

1、本論文的主要工作是研究交通場景下的車輛跟蹤問題，并提出了一種基于投影輪廓模型的遮擋檢測算法和基于Retinex理論和圖像融合技術的夜間圖像增強算法。 車輛跟蹤算法本質上是一個多目標跟蹤問題，本文在介紹了CAM SHIFT算法的基礎上，針對這種算法只能用于單目標跟蹤的缺陷，對算法進行了改進，把這種有效的跟蹤算法成功的運用于交通場景下對車輛跟蹤。車輛之間的遮擋一直是車輛跟蹤中一個難以很好的解決的問題。本文針對特定的采集角度下視頻中存

2、在的車輛遮擋問題，運用投影幾何原理，根據(jù)攝像機和運動目標之間的位置關系，對被跟蹤目標的幾何形狀進行建模，提出一種基于幾何輪廓模型的遮擋檢測算法，從而確定被跟蹤目標的成像區(qū)域范圍。 夜間場景下的交通車輛跟蹤是全天候交通監(jiān)控的重要組成部分，夜間交通場景進行視頻數(shù)據(jù)采集時，由于光照不足和車輛燈光噪聲的影響，導致圖像曝光不足，整體上亮度分布不均勻。這些問題使采集到的視頻圖像清晰度不高，無法用以直接的車輛跟蹤，針對以上問題，本論文提出了一