數(shù)字視覺(jué)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及其交通信息獲取應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)字視覺(jué)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)之一,一直是學(xué)術(shù)界一個(gè)重要的前沿研究課題。本文以攝像機(jī)固定條件下拍攝的道路交通視頻圖像為研究對(duì)象,針對(duì)智能交通系統(tǒng)中道路交通信息檢測(cè)中存在的幾個(gè)問(wèn)題,提出了解決方法,并通過(guò)仿真加以驗(yàn)證。
　　背景差方法是智能交通系統(tǒng)中一種常用的運(yùn)動(dòng)車(chē)輛信息檢測(cè)方法,運(yùn)動(dòng)車(chē)輛信息檢測(cè)的效果將直接影響智能交通系統(tǒng)的功能。由于道路監(jiān)控場(chǎng)景的特點(diǎn),傳統(tǒng)的背景差方法容易將閃爍的交通信號(hào)燈誤認(rèn)為

2、是運(yùn)動(dòng)物體,而將一些臨時(shí)停留的物體認(rèn)為是背景,影響了檢測(cè)的效果。本文以傳統(tǒng)背景差方法中綜合效果最好的混合高斯模型為基礎(chǔ),提出了一種改進(jìn)方法。該方法通過(guò)控制混合高斯模型中前景和背景的相互轉(zhuǎn)換過(guò)程,避免了閃爍的燈光和臨時(shí)停留物體對(duì)檢測(cè)效果的影響。光流場(chǎng)方法也是一種常用的視頻運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)方法,并且能夠定量地求出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的速度。但是,由于光流的不適定性,該方法求得的物體運(yùn)動(dòng)速度的準(zhǔn)確性相當(dāng)?shù)?。光流?chǎng)方法的另一個(gè)缺點(diǎn)是運(yùn)算量太大,要通過(guò)特別的硬件