基于混合高斯模型和粒子濾波理論的視頻車輛跟蹤算法.pdf

1、車輛跟蹤是智能交通系統(tǒng)(ITS，Intelligent Transportation System)中的重要技術(shù)，而其中基于視頻檢測的車輛軌跡跟蹤技術(shù)由于信息量大、可用范圍廣，成為許多國家的研究熱點(diǎn)。
　　本課題研究的目的在于針對ITS領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，研究基于視頻的運(yùn)動車輛軌跡獲取的相關(guān)問題。為實(shí)現(xiàn)視頻的自動檢測交通流和交通事件等提供算法前提。
　　本文詳細(xì)分析了運(yùn)動車輛軌跡獲取中較為常用的方法，根據(jù)實(shí)驗(yàn)和分析，得到了適合

2、實(shí)際應(yīng)用的視頻車輛跟蹤算法，本文主要的研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　(1)根據(jù)算法調(diào)試、對比及實(shí)際應(yīng)用的要求，使用C++編程語言設(shè)計程序，并在Windows系統(tǒng)上設(shè)計算法可視化調(diào)試平臺，然后將程序移植到Linux系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)調(diào)試應(yīng)用。
　　(2)使用簡單的模板匹配算法和圖像的仿射變換算法對抖動的視頻進(jìn)行防抖處理，以輸出穩(wěn)定的圖像。
　　(3)采用以高斯混合背景模型理論為基礎(chǔ)的運(yùn)動車輛檢測算法，實(shí)現(xiàn)視頻中運(yùn)動車輛檢測，為算

3、法后續(xù)操作提供基礎(chǔ)信息，通過程序?qū)崿F(xiàn)將該方法與其它常用方法進(jìn)行比較分析。
　　(4)使用以光流法為基礎(chǔ)結(jié)合圖像金字塔操作的特征點(diǎn)跟蹤模塊，該模塊能夠得到精確的車輛位置變化信息，設(shè)計程序?qū)崿F(xiàn)該算法模塊功能，完成軌跡精確位置的獲取。
　　(5)利用粒子濾波算法得到車輛運(yùn)動趨勢信息的預(yù)測，將該算法與以圖像特征為基礎(chǔ)的模板匹配算法進(jìn)行比較分析，評價算法的可行性，增強(qiáng)算法的魯棒性。
　　本文中基于混合高斯模型的運(yùn)動車輛檢測算法具