面向行人群信息提取的視頻圖像目標跟蹤算法研究.pdf

1、交通作為城市社會經濟發(fā)展中的紐帶和動脈，具有舉足輕重的地位。隨著我國城鎮(zhèn)化建設的不斷推進，城市結構變化、規(guī)模擴大、人口增長，城市交通越來越復雜，交通擁擠、交通污染和交通安全等問題日益突出，城市交通問題已成為制約社會經濟生產，影響民生的重要問題。行人作為交通系統(tǒng)的主要參與者，其活動、特征是影響交通系統(tǒng)設計、運行的重要因素。行人與機動車干擾、行人擁擠、行人交通安全等問題已經成為城市交通中嚴重的現(xiàn)實問題。《國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要(2006

2、-2020)》明確提出優(yōu)先發(fā)展智能交通系統(tǒng)的戰(zhàn)略決策，采用高新技術改造現(xiàn)有城市交通系統(tǒng)，提高其運行效率及服務質量，成為緩解交通問題的有力手段之一。
　　將計算機視覺技術應用于交通數(shù)據(jù)采集領域一直是智能交通系統(tǒng)的一個重要研究方向。基于視頻圖像處理和模式識別技術采集交通數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的檢測方法相比，安裝靈活，維護成本低，可提供豐富的交通數(shù)據(jù)。發(fā)達國家在交通視頻檢測方面進行了大量的理論研究與工程實踐，大多以車輛為檢測對象，較少考慮行人交通

3、，因此，現(xiàn)有的方法不能有效獲取實時行人交通數(shù)據(jù)，且不適合我國城市混合交通環(huán)境。分析和判斷行人交通的運行規(guī)律、行人對機動車的干擾機理以及行人對信號交叉口通行能力的影響等，能夠有效地管理和控制城市道路交通，科學規(guī)劃設計公共交通設施，合理分配交通資源，解決我國城市特有的交通問題。在此背景下，我國在行人檢測領域的研究逐步展開，具有良好的應用前景。
　　本論文以行人的交通特征為理論依據(jù)，以計算機視覺和模式識別為主要技術手段，以行人為檢測對象

4、，提出視頻檢測的理論與方法，并通過實際交通視頻進行驗證，分析系統(tǒng)運行結果的可靠性，為實際應用奠定基礎。
　　本論文主要創(chuàng)新成果如下:
　　①對于攝像機標定，通過分析實際交通視頻中場景特點劃分場景類型，針對不同類型場景提出相應攝像機標定算法。根據(jù)道路邊緣及路面上行人包含的幾何約束關系，提出通常道路拍攝場景下攝像機標定方法;對允許行人過街道路交叉口拍攝場景，利用人行橫道線包含的幾何約束關系提出攝像機標定方法。通過充分利用實際交通

5、視頻場景中的幾何約束條件，無需擺放特定的標定物體，可標定攝像機參數(shù)。
　?、谠谶\動對象檢測部分，提出自適應塊均值的改進密碼本模型。考慮像素之間的時間、空間聯(lián)系，提出改進密碼本框架。在此基礎上，與HSV色彩空間結合，定義碼本間相似度并據(jù)此精細化碼本，并根據(jù)背景變化自適應調整圖像塊尺寸，提出自適應塊均值的改進密碼本模型。改進后模型可以處理動態(tài)多峰背景，得到較完整的檢測對象區(qū)域，檢測噪聲容易處理，同時提高運算速度。
　?、蹖τ谀繕?/p>

6、跟蹤，提出核窗口尺寸和目標模型自適應的改進均值漂移跟蹤算法，并針對跟蹤中可能產生的遮擋，提出多行人目標間遮擋處理方法。基于目標尺度方向估計，調整算法核窗口尺寸及核權重分布，以克服跟蹤中背景干擾。基于目標變化劇烈程度定義及度量，構建目標模型更新機制，使目標模型能夠自適應目標變化，提高跟蹤精度。提出多信息融合算法融合目標顏色和運動信息，以克服多信息間誤差疊加問題。定義遮擋因子描述多目標間遮擋狀態(tài)，給出相應遮擋處理方法，以有效處理兩目標間及更

7、多目標參與的遮擋問題。
　　④在行人識別及數(shù)量統(tǒng)計方面，提出基于行人特征識別行人目標，并依據(jù)形狀模型給出面向人群的行人計數(shù)方法。結合攝像機標定和目標跟蹤算法，提取運動目標速度及目標圖像面積信息，并據(jù)此建立行人目標分類準則。構建三維形狀模型描述行人人群形狀。給出形狀模型對行人人群形狀的最優(yōu)估計及模型初始解求取方法，據(jù)此基于攝像機參數(shù)標定結果，提取行人人群占地面積，以計算當前幀行人目標數(shù)量。當行人目標團間發(fā)生合并與分離時，給出行人計數(shù)