遮擋情況下視頻車輛檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、交通檢測系統(tǒng)在智能交通系統(tǒng)中具有重要的意義。交通檢測的方法很多,而視頻檢測因其具有安裝方便、覆蓋范圍大、效果好等特點而迅速成為智能交通系統(tǒng)領域的一個研究熱點,并已經(jīng)取得了一定的成效。但是,由于視頻圖像本身的特性,及自然環(huán)境的復雜多變和現(xiàn)有科學理論及技術(shù)水平的局限性,決定了視頻車輛檢測與跟蹤技術(shù)仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務,其中,跟蹤識別中車輛間相互遮擋等問題就是其中之一。
　　根據(jù)視頻車輛檢測與跟蹤在研究上的難點分析,我們系統(tǒng)地研究

2、了視頻車輛檢測與跟蹤的理論、方法,進而逐步實現(xiàn)遮擋情況下的視頻車輛檢測與跟蹤。本文首先針對車輛檢測問題,并將它分為兩個主要模塊:一個是背景提取模塊,一個是視頻道路關鍵檢測區(qū)提取模塊;接著分別針對這兩個模塊的構(gòu)建分別提出了一種基于改進Mode的背景提取模型和一種自適應最優(yōu)種子的視頻道路提取算法。兩個模塊整合而成的車輛檢測算法對多變的自然因素的抗擾性更強,并能從根本上杜絕了傳統(tǒng)Mode背景提取時產(chǎn)生的誤差來源。最后,在視頻車輛檢測的基礎上,