基于視頻技術(shù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤算法研究.pdf

1、本文以視頻道路交通監(jiān)測系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)車輛的檢測與跟蹤為應(yīng)用背景,對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測中背景更新、陰影消除、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和攝像機(jī)自動(dòng)定標(biāo)等一些難點(diǎn)問題進(jìn)行了深入的分析研究,提出了一些新的算法,主要內(nèi)容如下:
　　 1.分析了目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割和檢測的主要方法。包括運(yùn)動(dòng)優(yōu)先的算法和分割優(yōu)先的算法。提出了一種新的背景重建算法。算法以圖像中任何一像素點(diǎn)背景出現(xiàn)概率最大為準(zhǔn)則。特點(diǎn)是節(jié)省內(nèi)存,跟新速度快,統(tǒng)計(jì)幀數(shù)多。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可靠有效。
　　

2、2.針對(duì)陰影干擾的消除,提出一種結(jié)合灰度信息和結(jié)構(gòu)信息的陰影干擾消除算法,算法首先進(jìn)行陰影類型判別,在此基礎(chǔ)上,用統(tǒng)計(jì)的方法檢測目標(biāo)物與陰影的分界點(diǎn),并用多個(gè)分界點(diǎn)中擬合一條分界線作為目標(biāo)物與陰影的分割分界。取得較好的實(shí)驗(yàn)效果。
　　 3.分析了目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的主要方法。提出一種結(jié)合面積校正的改進(jìn)的目標(biāo)跟蹤算法。因?yàn)槌上裣到y(tǒng)的原因,同一目標(biāo)物在不同幀中處在不同的位置,面積也大小不同。給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤帶來一定誤差。本算法彌補(bǔ)了這一

3、誤差,結(jié)合用CM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測。取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。
　　 4.分析了攝像機(jī)定標(biāo)的主要方法。在智能交通中的攝像機(jī)定標(biāo),可利用的先驗(yàn)知識(shí)是圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物是車輛,而其中占多數(shù)的是小轎車。假設(shè)小轎車的實(shí)際面積己知。本文提出一種利用這些先驗(yàn)知識(shí)的攝像機(jī)自動(dòng)定標(biāo)算法。實(shí)驗(yàn)效果可靠有效。
　　 本文所提出的運(yùn)動(dòng)車輛檢測、跟蹤方法、攝像機(jī)自動(dòng)定標(biāo)算法和陰影干擾消除算法作為視覺監(jiān)控領(lǐng)域的一種普遍方法,具有一定的理論意義