基于智能交通車輛視頻的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、近年來隨著城市化進(jìn)程的加快，國內(nèi)許多城市尤其是大中城市的車流量與日俱增。人們在享受機(jī)動車所帶來的巨大便利的同時，也面臨著交通擁擠的問題。在現(xiàn)有的條件下，建立完善智能交通系統(tǒng)是解決交通問題的有效方法之一。運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和圖像編碼領(lǐng)域的重要研究之一，在軍事、醫(yī)學(xué)和科研等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法的設(shè)計(jì)直接影響跟蹤效果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，對于魯棒性好、精確度高的跟蹤方法的研究一直是計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。

2、 本文構(gòu)建了一個基于智能交通的視頻目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)。它的主要功能是從相對固定的場景中檢測運(yùn)動的目標(biāo)，并對自動選定的運(yùn)動目標(biāo)加以跟蹤。本文利用背景消去法、卡爾曼濾波算法、均值移位算法等理論，進(jìn)一步完善交通監(jiān)控系統(tǒng)的智能性、實(shí)時性、自適應(yīng)性。主要研究成果如下： 第一，序列圖像中運(yùn)動目標(biāo)的檢測與分割：本文針對復(fù)雜背景，比較了光流法，幀差法和背景消減法各自的優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)行了中值、均值、形態(tài)學(xué)濾波等多種濾波處理并進(jìn)行了比較，提出了一