視頻序列中“非”機動車的檢測與分類.pdf

1、視頻GIS是視頻分析系統(tǒng)和GIS有機集成的地理環(huán)境感知與分析平臺，在統(tǒng)一地理參考下實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的管理與分析、視頻數(shù)據(jù)空間化、視頻地理場景重建、現(xiàn)實環(huán)境與虛擬場景的融合與展示等?；旌辖煌ㄊ俏覈鞘薪煌ㄆ毡榇嬖诘默F(xiàn)象，智能交通(ITS)技術(shù)目前關(guān)注的焦點是機動車輛的相關(guān)信息及提取方法，而對于在道路上處于弱勢地位的“非”機動車的研究則較少。本研究針對視頻GIS在視頻序列中對于“非”機動車的詳細分類方法進行研究。重點研究了視頻成像變換方法以及交

2、通監(jiān)控視頻中運動目標的檢測、跟蹤以及分類算法。主要研究工作和相關(guān)成果如下:
　　1)界定了“非”機動車分類及各類“非”機動車特征。根據(jù)城市道路交通的實際情況，對于《中華人民共和國道路交通安全法》所界定的非機動車類型做出了補充，并根據(jù)其在視頻序列中的形態(tài)特征，對其進行了進一步的詳細分類，并根據(jù)這些分類，總結(jié)了各類“非”機動車的形態(tài)及運動特征。
　　2)“非”機動車分類的總體技術(shù)方法。在視頻圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上，選取了混合高斯背景

3、差法提取運動前景目標，使得建立的背景模型快速、穩(wěn)定，得到的前景目標準確、穩(wěn)定;對于運動目標的跟蹤，設(shè)計了目標的跟蹤鏈結(jié)構(gòu)以及跟蹤鏈的產(chǎn)生和消亡算法，并利用目標的區(qū)域特征匹配度來完成目標跟蹤;使用了圖像透視變換技術(shù)，使得監(jiān)控視頻中的各個像素得到真實的地理位置，從而可以獲得運動目標真實的運動參數(shù)。對于“非”機動車的分類，提出了利用運動目標的軌跡得到的平均偏移量以及最大偏移量，并利用可變部件模型建立各類“非”機動車的圖像特征，在支持向量機的分