基于交通視頻的運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤.pdf

1、隨著交通的發(fā)展，交通視頻的處理越來越重要。本文重點(diǎn)研究固定背景下交通視頻中運(yùn)動目標(biāo)的檢測和跟蹤技術(shù)，最后從一個系統(tǒng)的角度討論了后續(xù)的特征提取和分類識別方面的內(nèi)容。 目標(biāo)檢測就是判斷視頻序列中是否存在運(yùn)動目標(biāo)，并確定運(yùn)動目標(biāo)的位置。運(yùn)動目標(biāo)跟蹤是指在整個視頻序列中建立運(yùn)動目標(biāo)序列間的對應(yīng)關(guān)系，判斷目標(biāo)的運(yùn)動情況例如目標(biāo)的出現(xiàn)、消失、遮擋，目標(biāo)的速度等。最后的分類識別就是對跟蹤的目標(biāo)提取特征給出分類結(jié)果。運(yùn)動目標(biāo)的檢測、跟蹤和識別是

2、密切相關(guān)的過程，前面的結(jié)果直接影響到后續(xù)工作的進(jìn)行?，F(xiàn)實(shí)環(huán)境的不同、光照變化、陰影都給運(yùn)動目標(biāo)檢測、跟蹤和識別帶來了困難。 在總結(jié)常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了一種適合交通視頻的基于高斯混合模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測模塊，提出了一種新的背景初始化方法。通過背景初始化、運(yùn)動目標(biāo)檢測、形態(tài)濾波和標(biāo)記連通域四個步驟實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種基于高斯混合模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法是行之有效的。 在跟蹤方面分別實(shí)驗(yàn)了Kal

3、man濾波器、MeanshiR跟蹤方法。分析了它們的理論基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了這兩個跟蹤方法，統(tǒng)一了與檢測模塊和分類識別模塊的接口。最后根據(jù)交通視頻的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了一個基于規(guī)則的跟蹤方法，規(guī)則是考慮到行人與汽車在速度、形狀方面存在差異還有目標(biāo)模板和候選目標(biāo)直方圖相似等建立起來的。這種跟蹤方法判斷規(guī)則簡單有效運(yùn)動速度快，很適合交通系統(tǒng)。 分類識別方面選用了目標(biāo)面積與目標(biāo)鄰接矩形面積的比值、面積與周長的比值和矩形框的長寬比值做為分類特征。分類器分