橋區(qū)運動船舶檢測和跟蹤的方法研究.pdf

1、隨著內(nèi)河航運事業(yè)的快速發(fā)展以及內(nèi)河橋梁數(shù)目的增多,內(nèi)河船橋碰撞事故發(fā)生的風(fēng)險日益增大。如何避免事故的發(fā)生是當(dāng)前內(nèi)河航運面臨的重要問題。針對這一問題,提出了多種綜合利用圖像預(yù)處理,運動目標(biāo)檢測,航跡關(guān)聯(lián)等相關(guān)技術(shù),對采集的視頻圖像進行實時分析,對橋區(qū)內(nèi)運動船舶目標(biāo)進行檢測和跟蹤的方法。
　　論文以橋區(qū)運動船舶目標(biāo)為例,對運動目標(biāo)檢測和跟蹤方法進行了研究,本文主要研究內(nèi)容如下:
　　首先,在目標(biāo)檢測方面,論文研究了多種基于單點像

2、素灰度特征的常規(guī)運動目標(biāo)檢測方法,這些方法包括相鄰幀差法、光流法、混合高斯模型法。本文通過實驗的方法判明這些方法不適合本文場景。
　　其次,基于像素鄰域相關(guān)這一特點,論文研究了基于視覺背景提取(Visual Background Extractor)運動目標(biāo)檢測算法,深入研究了像素的時空顯著性特征(Spatial-Temporal Saliency feature)、局部紋理模式特征(Local Binary Patterns)等

3、基于鄰域相關(guān)性的特征,為解決本文應(yīng)用提供了有效的候選特征。本文通過實驗的方法判明局部紋理模式特征較為適合本文場景。
　　最后,基于應(yīng)用環(huán)境的特點,本文提出了一種基于紋理特征的自適應(yīng)運動船舶檢測和跟蹤算法,算法采用基于改進的局部二值模式紋理特征取代亮度特征,在此基礎(chǔ)上建立可以實時更新的局部二值模式紋理特征背景,以背景模型方法提取運動目標(biāo),并以簡單的近鄰方法實現(xiàn)對其跟蹤。
　　本文通過使用視頻監(jiān)控技術(shù),有效取得船在橋區(qū)內(nèi)位置信息