運動物體檢測與參數(shù)估計方法研究.pdf

1、隨著社會經濟的快速發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，世界各國的汽車數(shù)量也迅速增加，要求采用現(xiàn)代化的管理方法來實現(xiàn)交通管理，這樣就引起了對智能交通系統(tǒng)(ITS)的研究。 智能交通系統(tǒng)主要是采用計算機視覺、圖像處理等技術，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。 本文首先介紹了國內外智能交通系統(tǒng)的發(fā)展概況、圖像處理基本

2、理論知識及其在智能交通系統(tǒng)中的應用與發(fā)展。然后針對ITS中基于視頻的運動車輛檢測、識別與跟蹤展開了以下的研究： (1)簡單介紹了運動目標檢測的各種方法，詳細論述了復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。同時介紹基于背景差值的運動車輛檢測方法以及基于圖像差分的運動車輛檢測方法，并提出了一種圖像對稱差分的檢測方法。 (2)針對運動目標的分割問題，介紹了幾種常用的分割方法，并有效地將運動車輛目標從檢測

3、圖像中分割出來；對分割出來的車輛目標圖像進行特征提取，根據提取的特征參數(shù)進行車輛識別和車型分類。 (3)在運動目標檢測和分割的基礎上，將車輛檢測算法應用于運動車輛的跟蹤中。根據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