監(jiān)控區(qū)域中多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是智能交通系統(tǒng)中的基礎(chǔ)和重要技術(shù)之一,也是其研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文基于光照變化、各種運(yùn)動(dòng)陰影和遮擋存在等情況的復(fù)雜交通場(chǎng)景對(duì)多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行研究,其主要內(nèi)容包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分和跟蹤部分兩方面。
   運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分包括彩色圖像灰度化、背景初始化、背景提取和更新、圖像分割、陰影消除等幾部分。彩色圖像灰度化是通過(guò)減色和顏色量化方法將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為帶有調(diào)色板的非真彩色圖像,并對(duì)其進(jìn)行灰度化。然后采用

2、多幀平均法初始化背景,并分析了常用的背景更新法。針對(duì)傳統(tǒng)的背景更新法中所獲得的背景受光照影響不準(zhǔn)確,本文結(jié)合自適應(yīng)雙閾值和Surendra背景更新方法,研究了一種新的基于雙閾值的Surendra背景更新方法,即基于雙閾值的運(yùn)動(dòng)掩膜背景更新方法,能夠得到良好的背景,而且雙閾值能夠自適應(yīng)更新,更好地適應(yīng)光照變化。
   利用提取到的背景進(jìn)行雙閾值背景差分,并結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法可以初步得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。此時(shí)的前景目標(biāo)參雜了許多陰影。為了更

3、好地消除陰影,本文介紹了幾種常用的陰影消除方法,并分析了它們的局限性,在此基礎(chǔ)上研究了一種借助圖像邊緣信息消除車輛陰影的算法。該算法能夠消除大量陰影,更好地提取出感興趣目標(biāo)區(qū)域。
   選用卡爾曼技術(shù)預(yù)測(cè)跟蹤模型和多特征匹配相結(jié)合的算法研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。以目標(biāo)的面積和形狀為特征,并結(jié)合卡爾曼濾波技術(shù)預(yù)測(cè)跟蹤模型,減少搜索范圍,提高跟蹤匹配速度,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定跟蹤,也可提高遮擋情況下車輛的跟蹤效果。
   綜上,本文基于單目視覺(jué)

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