復(fù)雜場景中車輛違章檢測及跟蹤算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，我國城市居民所擁有的汽車數(shù)量正迅猛增長，城市交通擁堵，車輛違章等問題受到社會的廣泛關(guān)注。為此，涉及城市道路交通管理、車流計數(shù)、車輛違章檢測，特別是城市主要交叉道口的復(fù)雜場景下基于視頻的違章車輛檢測，包括背景建模、運動車輛檢測、跟蹤、車輛違章行為的判別等要求顯得格外迫切。
　　本文首先討論了幾種常用的背景建模和背景更新方法，在此基礎(chǔ)上，對這幾種方法的優(yōu)劣進行了對比，選擇幀差法作為城市復(fù)雜場景的背景

2、建模方法，并針對本文所研究的城市交叉道口場景提出了一種快速背景更新方法，該方法有效避免了當(dāng)前常用背景更新方法中出現(xiàn)的虛影和更新不完全現(xiàn)象；其次分別對運動車輛的常用檢測和跟蹤算法進行了研究，提出了一種改進的運動車輛檢測方法，并選擇采用基于 Kalman預(yù)測的跟蹤方法；然后對車輛跟蹤過程的陰影問題進行了探討，具體研究了基于紋理和基于互相關(guān)函數(shù)的陰影檢測去除算法；最后，對運動車輛的違章行為進行檢測和判別，重點對車輛壓黃線、違章停車和違章掉頭等