隧道場景下車輛目標識別中的光照干擾抑制技術研究.pdf

1、車輛目標識別是停車、擁堵等交通事件視頻檢測的基礎和前提。在隧道場景中，由于車輛和環(huán)境光照的影響，導致提取的車輛目標區(qū)域擴大、多車輛目標區(qū)域連通等問題，極大地影響了車輛目標提取的準確性。而現有的光照干擾抑制方法不能消除局部區(qū)域光照干擾和適應隧道場景的變換，且缺乏針對性的解決方案。因此，研究隧道場景下車輛目標識別中的光照干擾抑制技術，具有重要的理論和實際意義。
　　本文在深入分析隧道光照干擾抑制的問題和難點后，基于隧道場景下光照干擾的

2、特點，重點研究了隧道場景的背景建模方法、環(huán)境光照干擾抑制方法、車輛光照干擾抑制方法，形成了一套隧道場景下的光照干擾抑制技術。
　　針對隧道場景中長時間存在的車輛目標對背景模型產生的干擾問題，提出一種基于像素點鄰域幀間特征的背景建模方法?？紤]運動目標圖像序列像素值變化對像素點作為背景模型可靠性的影響，分析像素點鄰域的運動特征并建立像素值幀間平均變化率與可靠性的關系獲取背景建模權值，從而提高背景建模的有效性。實驗結果表明，提出的背景建

3、模方法能消除運動車輛目標的影響，并能兼顧實時性和準確性的需求。
　　針對隧道環(huán)境照明燈光突變所產生的偽車輛目標區(qū)域問題，提出一種基于區(qū)域離散性特征的環(huán)境光照干擾抑制方法。首先基于環(huán)境光照突變的分布特征，構造光照干擾的距離-光強模型以完成對前景區(qū)域像素值的散點擬合；然后利用變異系數作為離散性指標對各區(qū)域的離散程度進行評價，并建立光照和車輛區(qū)域的變異系數概率分布關系以篩選和去除光照區(qū)域，從而實現對環(huán)境光照干擾的抑制。實驗結果表明，該方

4、法能有效地抑制環(huán)境光照的干擾，降低車輛目標識別的誤檢測率。
　　針對隧道場景車輛光照干擾的車輛目標提取準確性及場景適應性的問題，提出一種基于梯度特征的車輛光照干擾抑制方法。通過研究車輛光照的輻射特性和空間結構位置關系，建立車輛光照區(qū)域的光強模型并構造其梯度函數；進而利用發(fā)現的光照區(qū)域梯度方向不變特性，篩選出非車輛光照區(qū)域并構造前景掩膜，通過與運動目標前景疊加實現車輛光照干擾的抑制。實驗結果表明，該方法能有效地抑制車輛光照的干擾，提