智能交通系統(tǒng)中視頻車輛檢測(cè)和跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、圖像處理技術(shù)在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用，是目前世界各國(guó)交通運(yùn)輸部門正在研究和廣泛關(guān)注的課題。其目的在于充分利用現(xiàn)有的道路設(shè)施資源，改善車輛、道路、行人之間的相互作用，從而全面提高交通的經(jīng)濟(jì)性。
　　 如何有效檢測(cè)運(yùn)動(dòng)車輛、準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)車輛、提高系統(tǒng)抗干擾能力是智能交通系統(tǒng)的重要研究?jī)?nèi)容之一。本文在總結(jié)和分析現(xiàn)有的基于視頻的車輛檢測(cè)和跟蹤算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)存在的不足，提出了一種應(yīng)用于城市主干道進(jìn)行車輛檢測(cè)與跟

2、蹤的新方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。主要研究了以下幾個(gè)方面內(nèi)容:
　　 1、運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)。本文先對(duì)視頻圖像序列進(jìn)行預(yù)處理;然后重點(diǎn)研究了基于信息融合的背景自適應(yīng)更新算法，該算法能根據(jù)光照變化和背景擾動(dòng)的強(qiáng)度，自適應(yīng)地調(diào)整背景更新速度;選用了Otsu閥值分割法分割出運(yùn)動(dòng)車輛的二值化圖像;采用形態(tài)學(xué)濾波，對(duì)二值化圖像進(jìn)行先閉后開(kāi)運(yùn)算，消除圖像噪聲和“孔洞”;最后，重點(diǎn)研究了HSV色彩空間模型，提出了一種新的改進(jìn)算法，有效減少

3、了陰影的誤檢率，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了所提出方法的有效性和可靠性。
　　 2、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)車輛的跟蹤。本文重點(diǎn)研究了SIFT算子的特點(diǎn)，結(jié)合實(shí)際運(yùn)用情況，提出了簡(jiǎn)化SIFT特征度量的方法。提出了基于SIFT特征度量的Mean Shift跟蹤算法。該算法首先利用簡(jiǎn)化后的SIFT算子計(jì)算跟蹤目標(biāo)附近的關(guān)鍵點(diǎn)位置和尺度。然后提取跟蹤目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所得關(guān)鍵點(diǎn)的方向特征向量，并利用其方向分布直方圖表示運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。最后根據(jù)Bhattacharyya系數(shù)計(jì)