監(jiān)控視頻中的車輛及行人檢測(cè).pdf

1、申請(qǐng)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文監(jiān)控視頻中的車輛及行人檢測(cè)監(jiān)控視頻中的車輛及行人檢測(cè)專業(yè)：專業(yè)：信號(hào)與信息處理碩士生：碩士生：閆青指導(dǎo)老師：指導(dǎo)老師：楊小康（教授）徐奕（講師）上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院圖像通信與信息處理研究所圖像通信與信息處理研究所2009年5月第I頁(yè)監(jiān)控視頻中的車輛及行人檢測(cè)監(jiān)控視頻中的車輛及行人檢測(cè)摘要監(jiān)控視頻中的車輛及行人檢測(cè)，是智能視頻處理的一個(gè)重要問題，因其融合多學(xué)科技術(shù)

2、、擁有廣闊市場(chǎng)前景而成為世界范圍內(nèi)各研究機(jī)構(gòu)、公司企業(yè)的研究開發(fā)重點(diǎn)。但是，在多種動(dòng)態(tài)變化場(chǎng)景中和不同擁擠程度下，穩(wěn)定、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)車輛與行人檢測(cè)，仍然是難以很好實(shí)現(xiàn)的挑戰(zhàn)性課題。本文介紹了前景檢測(cè)方法和不同環(huán)境下車輛、行人檢測(cè)方法的研究與發(fā)展現(xiàn)狀，針對(duì)不同應(yīng)用環(huán)境，提出了不同的檢測(cè)方法，并在以下幾個(gè)方面做了一些探索性工作：1.為了克服現(xiàn)有前景檢測(cè)算法易受場(chǎng)景動(dòng)態(tài)變化影響、前景分割不夠準(zhǔn)確完整的問題，本文在基于高斯混合模型的經(jīng)典前景檢測(cè)算

3、法基礎(chǔ)上，引入時(shí)間一致性分析簡(jiǎn)化運(yùn)算、利用空間信息濾除噪聲、以區(qū)域增長(zhǎng)的方式完成前景分割，從而抑制背景動(dòng)態(tài)變化干擾、準(zhǔn)確分割物體并保留物體的清晰輪廓。此外，將顏色圓錐模型和局部二元模式相結(jié)合，在實(shí)現(xiàn)了大面積陰影有效去除的同時(shí)保證深色運(yùn)動(dòng)物體不受干擾。2.為了使道路監(jiān)控視頻中車輛檢測(cè)不再局限于特定拍攝方向、特定區(qū)域范圍和特定光照環(huán)境的約束，本文提出更為魯棒的形狀、角點(diǎn)、直線等多種幾何不變性特征，并利用支持向量機(jī)模型對(duì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過(guò)