基于運動特征的目標檢測識別.pdf

1、數(shù)字圖像處理技術是蘊涵巨大發(fā)展?jié)摿Φ男屡d科學研究領域之一，基于視頻的目標檢測識別相對比傳統(tǒng)的檢測識別手段具有安裝簡單、維護方便、信息豐富和應用范圍廣等優(yōu)點。當前在基于視頻的目標檢測識別技術上，主要分為基于目標的靜態(tài)特征、動態(tài)特征以及兩種特征混合的檢測識別方法。
　　常見的基于視頻圖像的目標檢測識別的途徑主要分為基于單目視覺、立體視覺以及傳感器與視覺融合的方法。本文主要圍繞目標的動態(tài)特征，研究討論了分別在單目視覺、立體視覺下針對于不

2、同場景的應用。第一個場景是基于單目視覺的方法，所選取的場景為交通公路，以交通公路車輛和行人為檢測識別目標，主要目的是檢測識別出現(xiàn)在場景內(nèi)的違規(guī)行為，如車輛逆行、倒車，以及行人橫穿馬路等。論文提出了通過采用目標運動軌跡場的方法完成目標的行為檢測；第二個是基于立體視覺的方法，所選取的場景位于公交車內(nèi)，以在公交車內(nèi)外的乘客為檢測識別目標，主要通過樸素貝葉斯分類，解決識別乘客上下車行為，排除異常目標（乘客的行李、背包、身體肩部）帶來的干擾，達到

3、精確統(tǒng)計公交上下車客流人數(shù)。
　　以上兩種場景均以攝像機拍攝獲取的場景為研究內(nèi)容，出現(xiàn)在場景中的運動物體做為研究目標，通過分析各自場景下的目標的動態(tài)特征，實現(xiàn)對其目標的檢測識別。兩種場景下的檢測識別方法步驟大致相同：首先在基于目標跟蹤的基礎上，獲取運動目標的運動軌跡，然后提取目標的運動特征，再進一步通過對正常目標運動特征的模式學習，實現(xiàn)對目標的檢測識別。
　　本文分別通過對兩個不同場景拍攝的視頻序列多次進行測試，結(jié)果表明通過