基于視頻序列的車(chē)型識(shí)別與跟蹤方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、車(chē)型識(shí)別與跟蹤是智能化交通系統(tǒng)中研究的重要課題，它融合了數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、模式識(shí)別以及傳感器通訊等先進(jìn)技術(shù)。車(chē)型識(shí)別與跟蹤在民用和軍事等諸多領(lǐng)域中都發(fā)揮著重大的作用。這些年，隨著科學(xué)技術(shù)的日益發(fā)展，車(chē)型識(shí)別與跟蹤成為了智能化交通系統(tǒng)中研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　本文主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法中常用的背景差分法和幀間差分法進(jìn)行研究，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，背景差分法對(duì)背景的構(gòu)建要求較高，兩幀差分

2、法的檢測(cè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)“空洞”現(xiàn)象，影響檢測(cè)的結(jié)果。利用三幀差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，可以較為精確的檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　?。?）針對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)、光照強(qiáng)度變化干擾車(chē)型識(shí)別結(jié)果的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種融入PCA的LBP特征降維的車(chē)型識(shí)別算法。首先計(jì)算目標(biāo)車(chē)輛圖像的LBP特征，利用PCA方法對(duì)LBP特征進(jìn)行降維，最后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)和光照強(qiáng)度變化具有較好的魯棒性。
　?。?）為實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)車(chē)輛的實(shí)時(shí)跟蹤，設(shè)