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文檔簡介
1、智能視頻監(jiān)控技術(shù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的新興研究方向,而道路行人檢測與跟蹤更是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的重要問題,它融合了計算機(jī)視覺、模式識別以及視頻圖像處理等諸多學(xué)科。本文以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ),運(yùn)用相關(guān)的數(shù)字圖像處理原理和技術(shù)對道路行人檢測問題進(jìn)行了相關(guān)的分析研究。
論文的主要工作如下:
在運(yùn)動目標(biāo)檢測中,首先分析比較了背景差分法,幀間差分法,光流法各自的優(yōu)勢和局限性,并根據(jù)所用視頻的特點(diǎn)選用背景差分的方法,針對圖像中的樹影晃
2、動,光照變化等引入了一種改進(jìn)的背景差分法。通過自適應(yīng)的閾值確定方法選定閾值進(jìn)行二值化分割出運(yùn)動前景,同時進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波一方面以消除圖像算法引起的噪聲,另一方面填補(bǔ)目標(biāo)中的空洞,較為準(zhǔn)確的檢測出運(yùn)動目標(biāo)。
道路行人識別和匹配中,引入了目前常用的一些行人識別方法并對其進(jìn)行了分析描述,同時針對本文處理的實際情況選用了多種比較簡單的特征建立了匹配模版用來對圖像序列中識別出的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行匹配提取出行人。
對行人的跟蹤,分析比較
3、了目前常用的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法,針對道路行人跟蹤的特點(diǎn)提出了一種基于卡爾曼濾波和特征相結(jié)合的道路行人跟蹤算法,適應(yīng)了道路行人經(jīng)常發(fā)生的短暫遮擋情況,縮小了搜索匹配范圍,提高了跟蹤的實時性,同時滿足了跟蹤的可靠性,在實際跟蹤中得到了較好的效果。
運(yùn)動參數(shù)的提取,通過對行人運(yùn)動的分析,進(jìn)而提取出相關(guān)的參數(shù),以實現(xiàn)對行人行為的理解,對異常行為的識別并做好相對的應(yīng)對,為智能交通系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
通過一系列實驗表明,本文所提出
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