運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)跟蹤及特定事件檢測(cè).pdf

1、伴隨城市化的進(jìn)程,各個(gè)國家都在大力建設(shè)高速交通網(wǎng),交通系統(tǒng)規(guī)模變得日益龐大,這對(duì)原有的交通管理系統(tǒng)造成了前所未有的壓力,在此背景下,如何將人工智能技術(shù)運(yùn)用到交通管理系統(tǒng)中,以智能化地管理協(xié)調(diào)交通系統(tǒng)的正常運(yùn)行,達(dá)到交通資源的最佳配置,緩解人力壓力,成為各國政府和學(xué)術(shù)界關(guān)注的重要課題。而基于機(jī)器視覺技術(shù)的智能化交通管理系統(tǒng)正是在這一背景下受到了極大重視,成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。
　　 在基于機(jī)器視覺技術(shù)的智能化交通管理系統(tǒng)中,根據(jù)

2、視頻監(jiān)控錄像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)與跟蹤是智能管理系統(tǒng)的基本功能模塊。本文研究了交通視頻中運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)與跟蹤問題中的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù),主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)在運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)部分,通過分析基本的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)算法特點(diǎn)及其缺陷,提出了自適應(yīng)背景更新差分法和三幀差法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)車輛自動(dòng)檢測(cè)算法,該算法通過背景差法分割運(yùn)動(dòng)車輛,并結(jié)合三幀差分以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性,實(shí)驗(yàn)表明能夠?qū)\(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)；(2)在運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤部分,研究分析了當(dāng)前常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法

3、和基于貝葉斯框架的最優(yōu)猜測(cè)法兩種解決思路,然后在此基礎(chǔ)上根據(jù)運(yùn)動(dòng)車輛在相鄰兩幀中移動(dòng)距離較近,在圖像中的面積變化較小的特點(diǎn),對(duì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思路的CAMShift算法進(jìn)行了改進(jìn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法處理參數(shù)少,數(shù)據(jù)量小,對(duì)車輛的實(shí)時(shí)跟蹤性能和跟蹤準(zhǔn)確性能比原算法有所提高；(3)在實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)及跟蹤的基礎(chǔ)上,研究并實(shí)現(xiàn)了基于跟蹤的車輛事件檢測(cè),包括車輛逆向行駛、經(jīng)過特定區(qū)域檢測(cè)和壓線檢測(cè)等。(4)在Visual C++6.0環(huán)境下基