基于Harris-SIFT和歸一化割算法的車輛檢測與識(shí)別.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是城市安全防范系統(tǒng)重要組成部分之一，傳統(tǒng)的交通監(jiān)控利用雷達(dá)或地感線圈等技術(shù)手段來監(jiān)測實(shí)時(shí)的路況性信息，判斷車輛的交通事件，一方面不可避免的由于傳統(tǒng)的技術(shù)手段提供的信息量較少，造成諸多失誤，另一方面對道路進(jìn)行的必需的改造引入了巨額的基建成本。本文主要研究如何在室外復(fù)雜環(huán)境下對車輛進(jìn)行檢測，重點(diǎn)關(guān)注從輸入視頻圖像中提取Harris-SIFT算子、歸一化割分割特征點(diǎn)軌跡圖及在DSP上的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)三個(gè)方面。設(shè)計(jì)的ITS系統(tǒng)是

2、一種防范能力較強(qiáng)的綜合系統(tǒng)，已被廣泛應(yīng)用于卡口，高速公路等交通監(jiān)控場合，可給決策者提供直觀、準(zhǔn)確、及時(shí)而豐富的信息內(nèi)容。
　　 從交通監(jiān)控視頻圖像中提取出的特征點(diǎn)極易受到外在環(huán)境中光照變化、車輛移動(dòng)過程中產(chǎn)生的尺度變化以及旋轉(zhuǎn)等因素影響，為了提取穩(wěn)定的圖像特征點(diǎn)，首先利用Harris算法提取圖像的特征點(diǎn)，然后借鑒SIFT算法思想，在特征點(diǎn)鄰域建立128維尺度不變特征向量，計(jì)算鄰域內(nèi)的主方向和輔方向，并歸一化特征向量。該算法利用H

3、arris算法代替SIFT算法提取特征點(diǎn)，減少了特征點(diǎn)提取時(shí)的時(shí)間和硬件消耗，并結(jié)合SIFT的優(yōu)點(diǎn)，增強(qiáng)特征點(diǎn)對旋轉(zhuǎn)、光照明暗變化的魯棒性，既提高了效率，保證了實(shí)時(shí)處理的硬性需求，同時(shí)可提取具有極強(qiáng)的穩(wěn)定性的特征點(diǎn)。
　　 特征點(diǎn)在連續(xù)的監(jiān)控圖像序列里進(jìn)行特征匹配，從而建立特征點(diǎn)軌跡，將特征點(diǎn)軌跡看作圖論理論中圖的一個(gè)頂點(diǎn)，各個(gè)軌跡之間的關(guān)系看作圖的邊，建立車輛軌跡圖，再利用歸一化割分割算法分割圖，達(dá)到車輛檢測的目的。歸一化割分

4、割算法注重一幅圖像的全局印象，因而可以獲得更符合人感性的分割效果。通過制定一定的判別準(zhǔn)則，該分割算法可以快速有效的從大量特征點(diǎn)軌跡圖中分割出車輛，排除冗余信息的干擾。
　　 最后，將提出的Harris-SIFT算法編譯成庫文件，供TI DMS6467系列DSP調(diào)用。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時(shí)重點(diǎn)關(guān)注如何在該雙核芯片的ARM子核上，研究設(shè)計(jì)IP Camera、Calculate、PC、Upload四個(gè)線程，這四個(gè)線程構(gòu)成了ITS系統(tǒng)的主要應(yīng)用程序