用于公路智能卡口的快速運動目標檢測算法研究.pdf

1、隨著信息化時代的來臨，智能交通系統(tǒng)在安防、交通信息管理、軍事、醫(yī)療等多個領域都發(fā)揮了重大的作用。公路智能卡口系統(tǒng)是智能交通的重要組成部分，而運動目標檢測作為智能卡口系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，在后續(xù)階段，對視頻圖像進行處理時，運動目標檢測的準確性和效率高低等因素起到了至關(guān)重要的作用，并與學習和分析、識別運動目標的準確性和效率息息相關(guān)。
　　本文在對比現(xiàn)有的幾種運動目標合應用在智能高速公路卡口系統(tǒng)的運動目標檢測算法。
　　本文對光流法、幀

2、間差分法和檢測算法的基礎上，通過分析它們的優(yōu)缺點，提出一種適背景減除法這幾種常用目標檢測算法進行分析，并運用OpenCV對三種基本運動目標檢測算法進行了仿真。在運動目標檢測中，使用光流法存在的問題主要是該方法的算法復雜度比較高，運算時間長，無法達到實時檢測的要求。幀間差分法將直接相鄰的兩幀相減，所以通過差分后余下的部分只是兩個坐標系相對變化的位置，而兩幀之間目標的重疊部分不容易被發(fā)現(xiàn)。背景減除法對運動場景的變化特別敏感，在實際應用中一幅

3、標準的背景圖像并不容易得到，當場景中的背景像素一旦發(fā)生變化，就會影響檢測的結(jié)果。
　　在本文中，研究了一種光流法與三幀差分法相結(jié)合的運動目標檢測算法。首先引入了一個概念——角點檢測，角點就是極值點，即在某方面屬性特別突出的點。通過角點檢測可以找出圖像中的特征點，只對這些特征點進行光流計算，這樣就很大程度上簡化了光流算法的復雜度，從而節(jié)省了計算時間。而由于所檢測出的運動目標不夠完整，需要用另一種算法進行補充。因為幀間差分法的算法復雜