基于道路視頻的運動目標檢測算法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展與社會的持續(xù)進步，道路交通作為第三產(chǎn)業(yè)，無論與人們的日常生活還是國民經(jīng)濟之間的聯(lián)系變的越來越緊密。世界各國在開展大規(guī)模的道路建設的同時，紛紛將注意力投向了智能交通這一新興領域，取得了許多先進經(jīng)驗和大量科研成果，并且在實際應用中獲得了很好的道路交通管理成效。根據(jù)國內外眾多學者在智能交通領域的各項研究成果以及他們所提出的各種算法，我們不難發(fā)現(xiàn)，智能道路監(jiān)控能否進一步發(fā)展的關鍵就在于能否實現(xiàn)一種檢測精度高、實時性好以及魯棒性

2、好的運動目標檢測算法。
　　作為一種經(jīng)典有效的運動檢測算法，混合高斯模型算法得到了廣泛的研究與應用，然而同大部分算法一樣，該算法有其一定的局限性。因此，本文針對道路交通場合，提出了改進算法。
　　本文首先研究了與運動目標檢測技術相關的圖像基礎理論知識，包括圖像灰度化、圖像濾波處理、數(shù)學形態(tài)學處理、圖像二值化，并分別介紹了幾種典型的處理方法，同時說明了在本文運動目標檢測應用場合中應選擇的方法，分別介紹了它們的基本原理、適用場景

3、、優(yōu)缺點。本文重點研究了混合高斯模型運動目標檢測算法，介紹了它的基本原理，同時對它的重要參數(shù)進行了分析，針對混合高斯模型算法在道路視頻運動目標檢測中的不足之處，提出了兩種改進的基于混合高斯模型的目標檢測算法：
　　（一）建立基礎混合高斯模型，然后引入光照校正模型，將兩者結合，改善光照突變情況下的誤檢現(xiàn)象，然后對檢測結果進行一系列的處理（數(shù)學形態(tài)學操作、連通性分析等），達到優(yōu)化檢測效果的目的。
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