運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在道路交通管理中，為了獲得車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，早期經(jīng)常采用的是感應(yīng)線圈等硬件測(cè)量的方法。而如果采用攝像頭拍攝的道路視頻，再用計(jì)算機(jī)軟件處理的方法，則可以極大的增加方便性和靈活性。本文運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究如何讓計(jì)算機(jī)從視頻圖像序列中獲得物體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤分為背景提取、運(yùn)動(dòng)點(diǎn)團(tuán)提取、運(yùn)動(dòng)點(diǎn)團(tuán)位置提取、運(yùn)動(dòng)物體跟蹤這幾個(gè)步驟，本文對(duì)每一個(gè)步驟的各種算法做了實(shí)驗(yàn)分析比較研究，并提出了改進(jìn)算法。在背景提取步驟提出了改進(jìn)的基于

2、均值的背景提取算法以及減少圖像像素的興趣區(qū)提取算法。在運(yùn)動(dòng)點(diǎn)團(tuán)提取的陰影處理步驟提出了改進(jìn)的基于RGB空間的陰影處理算法。在運(yùn)動(dòng)點(diǎn)團(tuán)位置提取步驟提出了改進(jìn)的線段編碼算法。在運(yùn)動(dòng)物體跟蹤步驟提出了基于預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)跟蹤算法。實(shí)驗(yàn)與分析說(shuō)明本文提出的算法優(yōu)于原算法。 本文還通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析比較了基于灰度圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、基于邊緣圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，它們都沒(méi)有基于彩色圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤效果好。 最后，本