視頻測速系統(tǒng)中陰影消除及多目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、在當(dāng)今交通情況日趨復(fù)雜,管理難度越來越大的環(huán)境下,隨著計算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,利用實時視頻圖像來對復(fù)雜的交通狀況進(jìn)行管理已經(jīng)成為了智能交通系統(tǒng)(ITS)的重要組成部分。
　　 本文主要對視頻測速系統(tǒng)中的車輛目標(biāo)檢測、陰影消除以及多目標(biāo)跟蹤中的目標(biāo)合并問題進(jìn)行了深入研究。
　　 對于車輛目標(biāo)檢測方面,本文采用基于混合高斯建模的方法進(jìn)行背景提取,并且在使用該模型時在建模和模型更新時都做了一定改進(jìn)。
　　

2、對于陰影消除方面,本文根據(jù)對高速公路實際環(huán)境下車輛陰影可能出現(xiàn)的各種幾何模型的分析,以及對陰影像素自身特征的考慮,提出了一種基于車道線坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的陰影消除算法。
　　 對于目標(biāo)合并問題方面,本文提出了兩種解決方案。方案一是以Camshift算法為基礎(chǔ),結(jié)合卡爾曼濾波預(yù)測的合并目標(biāo)分割方法。方案二是對合并目標(biāo)的幾何模型進(jìn)行分析,結(jié)合像素數(shù)目直方圖和卡爾曼濾波預(yù)測結(jié)果來對合并目標(biāo)進(jìn)行分割。兩種方案中第一種的運算量較大,考慮到系統(tǒng)實時