基于DSP的智能交通運動目標檢測與識別技術研究.pdf

1、在智能交通系統(tǒng)中，運動目標的檢測和識別技術已經(jīng)發(fā)展成為計算機機器視覺技術的重要組成部分。本文的主要研究內容為基于DSP的運動目標檢測和識別技術研究，其中主要涉及到靜止背景下運動目標的檢測和提取，運動目標的識別分類及嵌入式系統(tǒng)軟件設計等方面的內容。
　　在運動目標檢測、提取算法方面。在高斯單模態(tài)背景模型算法和對稱差分算法的基礎上，基于blob分析的思想，提出一種改進的單模態(tài)背景模型法。首先通過對稱差分法粗略提取出當前幀中運動目標的形

2、狀輪廓；采用基于blob分析的設計完成背景模型更新，較好的解決單模態(tài)模型法不能準確描述環(huán)境中如樹枝晃動的問題；使用分級策略和光線變化分類思想進行目標精確提取，較好的克服圖像中噪聲和環(huán)境光線變化的影響，降低系統(tǒng)對光線的敏感度。
　　運動目標識別方面。為提高系統(tǒng)識別效果，采用一種基于模糊積分的多特征融合目標分級識別方法，實現(xiàn)大型車、小型車和行人的多目標分類?；舅悸啡缦拢菏紫炔捎弥С窒蛄繖C對運動目標的四個仿射不變矩進行一級分類，對于得