結(jié)合近景和遠(yuǎn)景分析的行人狀態(tài)跟蹤.pdf

1、智能交通是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、交通運(yùn)輸領(lǐng)域的熱門課題，它涉及到多個(gè)學(xué)科的交叉，具有重要的學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值和極強(qiáng)的實(shí)用背景。本論文的研究背景是“混合交通下行人安全狀態(tài)的識(shí)別”項(xiàng)目，重點(diǎn)研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)、魯棒的跟蹤技術(shù)。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的形態(tài)和速度變化、環(huán)境光照、復(fù)雜背景、目標(biāo)間的遮擋、以及監(jiān)控?cái)z像機(jī)的抖動(dòng)等都可能對(duì)準(zhǔn)確的跟蹤造成障礙。因此，盡管多目標(biāo)跟蹤在視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)被持續(xù)關(guān)注了幾十年，出現(xiàn)了眾多的算法，但是如何穩(wěn)定、魯棒又快速地同時(shí)

2、跟蹤多個(gè)目標(biāo)仍然是一個(gè)尚未很好解決的問(wèn)題。
　　本文結(jié)合遠(yuǎn)景和近景，探索全天候的混合交通條件下，基于視覺(jué)感知的行人及車輛跟蹤模型。所謂遠(yuǎn)景是指以俯視視角拍攝的，視野廣闊的視頻，該視頻的特點(diǎn)是監(jiān)視范圍廣，能從宏觀上分析物體的行為及物體間的空間關(guān)系，缺點(diǎn)是缺乏細(xì)節(jié)信息，不便于做細(xì)致分析。所謂近景是指以距離物體較近的平視視角拍攝的視頻，該視頻的特點(diǎn)是細(xì)節(jié)豐富，便于進(jìn)行細(xì)致的行為分析，缺點(diǎn)是視野不夠廣闊，難以從宏觀上分析物體間的空間關(guān)系。

3、本文的主要貢獻(xiàn)有:
　　1.在檢測(cè)階段提出了改進(jìn)的前景提取算法。我們的改進(jìn)體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一是以自適應(yīng)計(jì)算出的概率更新前景點(diǎn)，這一改進(jìn)加快了背景模型更新速度，有效地減少了錯(cuò)誤的前景噪聲;二是改進(jìn)了基于區(qū)域增長(zhǎng)的連通區(qū)域提取算法，有效地減少了搜索量，從而提高了算法效率。
　　2.在跟蹤階段，為有效地處理遮擋，我們顯式的檢測(cè)了目標(biāo)的分裂與合并，并在此基礎(chǔ)上對(duì)基于位置緊鄰的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法加以改進(jìn)，提出了快速的多目標(biāo)跟蹤算法。此外，我

4、們還對(duì)多假設(shè)跟蹤算法進(jìn)行了改進(jìn)，大大提高了速度估計(jì)和位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
　　3.我們建立了遠(yuǎn)景和近景不同視角的交通監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)景和近景的空間對(duì)應(yīng)，并實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)景與近景相結(jié)合的，實(shí)時(shí)、魯棒的行人、車輛跟蹤系統(tǒng)。具體來(lái)說(shuō)，在遠(yuǎn)景視頻上使用較粗略的視頻分析算法從而得到宏觀上的物體的位置及速度，這一處理過(guò)程通常速度較快，然后在此結(jié)果的基礎(chǔ)上對(duì)近景視頻進(jìn)行更細(xì)致的分析，將遠(yuǎn)景識(shí)別得結(jié)果進(jìn)一步加以確認(rèn)，從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)景處理的效率與近景處