運動車輛的視頻檢測研究.pdf

1、現(xiàn)在世界各國的汽車數(shù)量的迅速增加，交通情況越來越復(fù)雜，于是要求采用現(xiàn)代化的管理方法來交通管理，靠老式純?nèi)斯さ姆绞絹砉芾盹@然是不夠方便的，這樣就引起了對智能交通系統(tǒng)(ITS)的研究。該系統(tǒng)主要是通過計算機視覺、圖像處理等技術(shù)，通過對攝像機拍錄的視頻動態(tài)序列進行分析來實現(xiàn)運動車輛檢測、識別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷車輛的行為，從而提供了一種更加先進和可行的智能交通處理方案。 本文開始先介紹了關(guān)于國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)的發(fā)展概況、圖像

2、處理等基本理論知識。然后針對基于視頻的運動車輛檢測、識別與跟蹤展開了以下幾方面的討論及研究： (1)介紹了運動目標(biāo)檢測的各種方法，并詳細論述了復(fù)雜背景下背景模型的獲取和更新問題，并提出了一種新的背景提取方法。另外還介紹了基于背景差值的檢測方法以及基于圖像差分的檢測方法，并提出了一種圖像對稱差分的檢測方法。 (2)簡單介紹了幾種常用的分割方法，并有效地將運動車輛目標(biāo)從檢測圖像中分割出來；對分割出來的車輛目標(biāo)圖像進行特征提取

3、，根據(jù)提取的特征參數(shù)進行車輛識別和車型分類。 (3)在運動目標(biāo)檢測和分割的基礎(chǔ)上，將車輛檢測算法應(yīng)用于運動車輛的跟蹤中。根據(jù)運動車輛在相鄰兩幀圖像序列中移動距離不遠，在圖像中面積的變化不太大的特點，提出采用運動車輛的質(zhì)心和跟蹤窗口面積兩個參數(shù)在圖像中進行匹配，從而實現(xiàn)對運動車輛的跟蹤。 本文對運動車輛的檢測、識別和跟蹤的問題提出了一些解決方法，通過實驗證明，這些方法作為計算機視覺監(jiān)控領(lǐng)域的普遍方法，具有一定的理論意義和實