基于壓縮感知的交通監(jiān)控視頻目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、基于視頻的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,在安防監(jiān)控、智能交通、機(jī)器視覺導(dǎo)航等諸多領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。目前,對(duì)智能交通領(lǐng)域來說,交通監(jiān)控視頻為交通部門提供實(shí)時(shí)路面信息,通過對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)汽車、路人等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別和分類處理,從而獲得車速、車流量、交通治安等交通信息,為指導(dǎo)人員提供迅速直觀的信息從而對(duì)交通事故和交通堵塞做出準(zhǔn)確判斷并及時(shí)響應(yīng)。隨著城市的快速迅猛發(fā)展,人流、車流量猛增,交通職能部門急切需要更清

2、晰的視頻、更多路監(jiān)控的交通管理系統(tǒng),然而當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬和投入成本的限制,使得公路交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量增大與網(wǎng)絡(luò)帶寬資源有限形成矛盾。針對(duì)以上問題,本文以交通監(jiān)控視頻為對(duì)象,利用壓縮感知對(duì)信號(hào)的稀疏性和可壓縮性,僅通過采集少量的信號(hào)觀測(cè)值就可以準(zhǔn)確地重構(gòu)出稀疏信號(hào)這一特性,提出一種基于貝葉斯壓縮感知的目標(biāo)檢測(cè)算法。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括:
　　首先,分析和總結(jié)了壓縮感知的基礎(chǔ)理論。介紹了壓縮感知理論的框架(包括信號(hào)稀疏表示、非相關(guān)觀測(cè)和信號(hào)

3、的重構(gòu))及相關(guān)的原理和發(fā)展?fàn)顩r,研究了目前主要的幾種重構(gòu)算法。
　　其次,介紹和總結(jié)了經(jīng)典的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法。對(duì)目前主流的幀間差分法、背景減除法和光流法做了詳細(xì)的說明和研究,并考慮實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中對(duì)算法的實(shí)時(shí)性和魯棒性等需求,歸納了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)合。
　　再次,研究壓縮感知下的交通監(jiān)控視頻的目標(biāo)檢測(cè)算法。本算法首先采用小波基對(duì)視頻信號(hào)進(jìn)行稀疏,建立背景差分圖像在壓縮感知中的模型,分析和總結(jié)了五種隨機(jī)觀測(cè)矩陣在差分圖像