運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)與PTZ跟蹤在交通監(jiān)控中的應(yīng)用.pdf

1、交通信息采集系統(tǒng)是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，車輛檢測(cè)和跟蹤是保障交通數(shù)據(jù)采集能及時(shí)準(zhǔn)確獲取現(xiàn)場(chǎng)信息的重要手段。由于交通場(chǎng)景的復(fù)雜性和多樣性，現(xiàn)有的用于交通視頻序列檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性和魯棒性有待進(jìn)一步提高，研究具有檢測(cè)精度高并能處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法具有重要意義。
　　 分析總結(jié)了交通監(jiān)控中目標(biāo)檢測(cè)存在的難點(diǎn)問題，從算法原理、優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)驗(yàn)效果等方面，對(duì)比分析了現(xiàn)有的一些常見解決方法。針對(duì)初始檢測(cè)結(jié)果中存在噪聲雜點(diǎn)和

2、“空洞”現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了一種基于圖像形態(tài)學(xué)開操作、閉操作的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)后處理。建立了核密度估計(jì)分層背景模型和高斯函數(shù)數(shù)值表，利用高斯圖像金字塔的高層淘汰虛假前景。針對(duì)監(jiān)控路口存在攝像機(jī)抖動(dòng)的情況，從建模過程和背景更新來設(shè)計(jì)算法，并利用時(shí)間因子精煉檢測(cè)結(jié)果，同時(shí)根據(jù)時(shí)間因子的大小對(duì)背景模型采取不同的更新策略，解決了監(jiān)控場(chǎng)景中存在運(yùn)動(dòng)的汽車停止下來融入背景的情況。最后將核密度估計(jì)分層背景減除算法與目前文獻(xiàn)常用的算法進(jìn)行測(cè)試對(duì)比，并作出算法的準(zhǔn)確

3、率曲線和誤檢率曲線，對(duì)算法性能進(jìn)行定量評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅能有效抑制攝像頭抖動(dòng)產(chǎn)生的噪聲，并且能解決實(shí)際交通監(jiān)控中存在的光線問題，節(jié)省了算法計(jì)算時(shí)間，同時(shí)檢測(cè)靈敏度高。
　　 在分析高速球機(jī)的特點(diǎn)基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于球機(jī)的目標(biāo)檢測(cè)算法、基于面積重疊及顏色直方圖匹配的跟蹤算法和基于球機(jī)狀態(tài)的間歇式球機(jī)控制算法，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)用于交通監(jiān)控的PTZ球機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自主跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)不需要攝像機(jī)的標(biāo)定信息，僅依靠球機(jī)拍攝的視頻圖像