基于特征速度的運動物體識別研究.pdf

1、隨著計算機視覺技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)和圖像識別技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視頻圖像處理的運動物體識別技術(shù)越來越引起人們的關(guān)注。運動物體識別技術(shù)在智慧監(jiān)控、智能交通、智能導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。行人和車輛是視頻監(jiān)控場景下最主要的運動物體，實現(xiàn)對行人或者車輛的追蹤、分析的基礎(chǔ)是對運動物體的正確檢測和識別，因此如何實現(xiàn)高效準確的對運動物體識別正在得到越來越多的關(guān)注。視頻監(jiān)控場景下存在的光照變化、背景變化、遮擋、陰影等因素都對運動物體正確識別造成了巨

2、大的影響，雖然運動物體識別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的研究和關(guān)注，但是仍然缺少一個通用性強的運動物體識別算法可以滿足實際應(yīng)用場景下對準確度和實時性的要求。
　　基于模板匹配和統(tǒng)計學(xué)習(xí)是運動物體識別技術(shù)的主要方法。模板匹配主要是利用運動物體的邊緣輪廓特征進行識別工作，由于行人行走姿態(tài)的多異性，車輛種類的多樣性和遮擋現(xiàn)象的出現(xiàn)，識別的準確率有較大的限制?；诮y(tǒng)計學(xué)習(xí)的運動物體識別方法是近年來研究的主流，主要是從含有大量的運動物體正負樣本庫中提

3、取對應(yīng)運動物體的特征，訓(xùn)練學(xué)習(xí)生成分類器，將運動物體的識別問題轉(zhuǎn)換為機器學(xué)習(xí)問題。但是由于現(xiàn)有的行人和車輛特征計算、提取方法比較復(fù)雜，耗時時間較長，難以滿足實際生產(chǎn)環(huán)境下對運動物體識別算法的實時性要求。
　　因此本文在對運動物體識別相關(guān)技術(shù)和理論做了詳細研究之后，提出了反映不同類別運動物體在現(xiàn)實場景下運動速度快慢的特征參數(shù)，定義為特征速度。結(jié)合運動物體檢測方法中的相對差分法和絕對差分法，給出運動物體特征速度的算法。結(jié)合運動物體的位