云臺攝像機道路事件檢測方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、在交通視頻序列中，運動目標的檢測和跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)最重要的部分。經(jīng)過多年的研究，這項技術(shù)已經(jīng)有了很大的發(fā)展。但是，由于現(xiàn)實環(huán)境中的復(fù)雜因素，運動目標的檢測和跟蹤仍然是研究的重要內(nèi)容。
　　本文研究的內(nèi)容是基于云臺攝像機道路事件檢測方法。在對道路事件進行檢測時，主要研究的是車輛的檢測和跟蹤方法。針對現(xiàn)有的文獻及OpenCV跟蹤框架在一些天氣多變、車輛陰影較大、雨天、光照朦朧以及夜間等復(fù)雜的環(huán)境下，對于車輛的檢測和跟蹤效果不理想的問

2、題。本文選擇了其中車輛陰影較大和夜間的兩種情況進行研究。以及對云臺攝像機移動后，破壞道路標線的問題進行解決。本文主要的工作有以下幾個方面。
　　首先，對陰影檢測方法進行研究，使得在車輛檢測和跟蹤時，能夠不受陰影的干擾。研究實現(xiàn)一些經(jīng)典的陰影檢測方法。根據(jù)這些方法在陰影檢測方面的不足，給出了一種將基于HSV顏色空間和基于梯度相結(jié)合，并運用團塊思想的陰影檢測方法。
　　其次，對夜間車輛檢測和跟蹤的方法進行研究。在研究夜間車輛檢測

3、方法時，是基于車燈來檢測車輛。本文改進了車燈檢測的方法，使其能準確的和自適應(yīng)的對車燈進行檢測。在研究夜間車輛跟蹤方法時，給出了一種車輛跟蹤算法。該算法先是對單車燈進行跟蹤，然后，將特征相似的單車燈進行配對，作為一輛車進行跟蹤。
　　再次，針對云臺攝像機移動以后，道路線被破壞的問題。本文給出了一種道路重構(gòu)方法。使其在云臺攝像機移動后，能夠重構(gòu)出原有的道路模型。該方法是利用現(xiàn)有的圖像拼接技術(shù)實現(xiàn)的。
　　最后，根據(jù)車輛跟蹤軌跡和