基于DSP的智能道路監(jiān)控系統(tǒng)研究.pdf

1、計算機視覺技術(shù)和嵌入式技術(shù)的快速發(fā)展使得道路監(jiān)控系統(tǒng)朝著數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的方向不斷發(fā)展。智能道路監(jiān)控系統(tǒng)旨在準(zhǔn)確、快捷地獲取監(jiān)控范圍內(nèi)的運動目標(biāo)信息，并對其進行智能分析，最終能為交通管理系統(tǒng)的決策提供重要依據(jù)。本課題以圖像預(yù)處理、背景建立、背景更新、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤為總體設(shè)計思路，其中運動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是智能道路監(jiān)控系統(tǒng)的核心，也是本文的研究重點。
　　 運動目標(biāo)檢測方面，總結(jié)分析了光流法、幀差法和背景差分法等常用的

2、目標(biāo)檢測算法，并在此基礎(chǔ)上選用基于背景差分的運動目標(biāo)檢測算法。該算法具體包括背景的獲取與更新、背景差分、差分圖像二值化以及后處理等內(nèi)容，最終實現(xiàn)了運動目標(biāo)的準(zhǔn)確分割。
　　 運動目標(biāo)跟蹤方面，深入研究了基于Kalman濾波和基于粒子濾波的跟蹤方法，并詳細(xì)介紹了兩種濾波方法的基本原理和跟蹤流程。利用Kalman濾波器建立運動模型，預(yù)測目標(biāo)的大致區(qū)域后進行目標(biāo)匹配，最終實現(xiàn)了目標(biāo)的跟蹤。仿真實驗證明了基于Kalman濾波跟蹤算法的有