ITS中運動車輛自動跟蹤方法的研究.pdf

1、利用計算機視覺技術(shù)進行交通狀況檢測與信息采集是智能交通系統(tǒng)(ITS)領(lǐng)域中的一個重要課題,而運動車輛的檢測與跟蹤則是其中最基礎(chǔ)的部分.該文對此問題進行了系統(tǒng)和深入的研究,提出了一種在自然道路背景下運動車輛自動檢測與跟蹤的方法,并設(shè)計開發(fā)了相應的軟硬件系統(tǒng),初步實現(xiàn)了運動車輛的自動跟蹤.該文所進行的研究主要包括以下方面:(1)在圖像差分算法基礎(chǔ)上,研究提出了運動車輛自動檢測的柵格算法,該方法通過計算當前幀與參考幀對應柵格的不相似度來檢測是

2、否有運動車輛進入視場;定義了不相似度下降率DSDR,基于此,可以比較準確地確定出運動車輛在柵格中的位置,并可方便地將車輛圖像作為模板保存下來.(2)采用Kalman濾波理論建立了運動車輛狀態(tài)預測線性模型,該模型采用8自由度的向量來描述系統(tǒng)狀態(tài);利用面向?qū)ο蟮乃枷?以類的形式對預測模型進行了封裝實現(xiàn),并給出了類的數(shù)據(jù)成員和成員函數(shù).(3)討論了在攝像機固定情況下和在攝像機運動情況下運動車輛的跟蹤問題.在攝像機固定情況下,以運動車輛的位置估

3、計為中心,按照搜索策略,通過模板匹配對運動車輛進行跟蹤.跟蹤實驗結(jié)果表明,提出的搜索策略是有效的.在攝像機運動情況下,建立了運動車輛跟蹤坐標系,并得出了運動車輛跟蹤坐標系與預測坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系;通過攝像機-云臺系統(tǒng)所采用的視覺坐標系,推導出了攝像機-云臺系統(tǒng)轉(zhuǎn)動的角度控制公式,為運動車輛的跟蹤提供了理論基礎(chǔ).(4)根據(jù)面向數(shù)據(jù)流的設(shè)計方法,在綜合運動車輛自動檢測、狀態(tài)預測和自動跟蹤算法的基礎(chǔ)上,采用Visual C++作為開發(fā)語言,