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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人類社會進入了一個快速發(fā)展的新時期。交通工具的增長速度倍增于道路和其他交通設(shè)施的增長,所以隨之引起的交通擁堵、環(huán)境污染、交通事故等一系列交通問題日益凸顯。而基于計算機視覺的運動車輛檢測與跟蹤技術(shù)已成為解決智能交通誘導(dǎo)問題的有效措施。本文主要對交通誘導(dǎo)中運動車輛檢測與跟蹤的方法及出現(xiàn)的問題進行研究,以期解決交通誘導(dǎo)環(huán)境下運動車輛的檢測和跟蹤問題。本文主要工作如下:
一、詳細闡述了三種常用運動車輛檢測
2、方法的原理,并對三種方法的優(yōu)劣進行了分析。針對交通誘導(dǎo)環(huán)境中視頻圖像背景相對靜止的特點,著重對基于平均時間的背景重構(gòu)差分法、基于像素灰度歸類的背景重構(gòu)差分法和基于混合高斯模型的背景建模差分法的運動車輛的檢測方法進行了研究,并通過對實驗結(jié)果的對比分析,選擇了基于混合高斯模型的背景建模差分法為運動車輛的檢測方法。
二、針對運動車輛檢測過程中圖像中的陰影問題,在分析陰影去除算法的基礎(chǔ)上,給出了一種基于HSV顏色空間的陰影去除算法
3、,并對該算法進行了實驗,實驗結(jié)果表明,該方法具有較好地陰影去除效果。針對提取出的運動車輛區(qū)域的不完整性問題,本文給出了一種先膨脹后腐蝕的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波方法,有效解決了該問題。
三、研究了四種基本運動車輛跟蹤方法的原理,對四種方法的優(yōu)劣進行了分析。重點研究了基于SIFT特征的運動車輛跟蹤方法。針對SIFT方法的高維特征向量會影響跟蹤的實時性問題,提出了一種用PCA對SIFT特征向量進行降維處理從而提高跟蹤實時性的SPA算法;
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