基于視頻的集裝箱檢測與跟蹤技術研究.pdf

1、目前，采用計算機視覺技術是集裝箱自動化裝卸作業(yè)中實現(xiàn)集裝箱識別和定位的發(fā)展方向。本文對集裝箱的自動化裝卸技術進行研究，構建了集裝箱裝卸模擬系統(tǒng)。利用該模擬系統(tǒng)在實驗室環(huán)境下，對計算機視覺技術在集裝箱自動化裝卸系統(tǒng)中的應用進行了較為深入的研究，針對已有算法的不足之處提出改進，并用C++編程實現(xiàn)了這些算法，驗證了算法的可行性。 本文在總結和分析現(xiàn)有的視頻檢測和跟蹤技術的基礎上，針對其中的不足重點研究攝像頭固定條件下的運動目標檢測和跟

2、蹤技術，其中主要涉及到運動集裝箱的檢測與提取、運動集裝的跟蹤等方面的內容，完成的主要研究工作如下： (1)運動集裝箱檢測方法研究針對視頻監(jiān)視背景下運動目標有效檢測的問題，提出了基于高斯混合背景模型、團塊目標檢測和空間自適應閾值分割的運動集裝箱檢測和提取方法。根據(jù)視頻序列的幀間信息差異，對背景進行實時動態(tài)更新；然后用團塊目標檢測算法對背景差的結果處理得到運動前景的大致區(qū)域，并用空間自適應閾值分割的方法提取更精確的前景信息；最后將兩

3、種算法結果綜合，實現(xiàn)了對運動集裝箱的有效檢測和提取。 (2)運動集裝箱的跟蹤方法研究針對運動目標跟蹤所需計算量大、目標遮擋等難題，本文對目標跟蹤進行了初步研究，將前景檢測的結果用HSV顏色模型反向投影視頻序列生成概率分布圖，作為Camshift算法的輸入實現(xiàn)對運動前景的跟蹤，確定其運動軌跡。并且用卡爾曼濾波理論建立運動模型，預測運動目標的位置解決運動目標被完全遮擋時不致軌跡中斷，并使運動軌跡更加穩(wěn)定、精確。 本文借鑒了智