視頻樁考系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題之一，是近年來(lái)備受關(guān)注前沿領(lǐng)域，被廣泛的應(yīng)用于智能監(jiān)控系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)導(dǎo)航等軍事、工業(yè)和生活中的眾多方面。
　　本文研究的主要內(nèi)容是視頻樁考系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)。通過(guò)對(duì)視頻序列圖像的實(shí)時(shí)分析來(lái)完成對(duì)場(chǎng)地中考試車輛的定位、識(shí)別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上判斷和分析車輛的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，給出汽車的運(yùn)動(dòng)軌跡。通過(guò)判斷汽車的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)方向并結(jié)合紅外傳感器中的信號(hào)判斷考車有無(wú)違規(guī)，從而確定考

2、生是否合格。主要是從以下三個(gè)方面來(lái)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤進(jìn)行研究：
　　在圖像的預(yù)處理方面，總結(jié)了當(dāng)前常用的圖像去噪方法，根據(jù)視頻樁考系統(tǒng)的特點(diǎn)采用自適應(yīng)中值濾波的方法消除圖像噪聲，并同時(shí)達(dá)到保留圖像邊緣信息和細(xì)節(jié)的目的。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，在對(duì)幾種常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行分析和比較的基礎(chǔ)上，采用了基于背景差法的Surendra背景更新模型，并通過(guò)當(dāng)前幀與背景幀相減的方式提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。對(duì)于檢測(cè)過(guò)程中的陰影問(wèn)題，提

3、出采用融合HSV彩色空間和梯度特征的方法來(lái)檢測(cè)和消除陰影；并通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)Blob分析的方法來(lái)進(jìn)一步的精確獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置信息和特征信息。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面，基于視頻樁考系統(tǒng)的自身特點(diǎn)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中所得到的目標(biāo)位置和特征信息，采用尋找質(zhì)心的方法來(lái)達(dá)到對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤以及給出目標(biāo)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡。
　　通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，文中所用方法能夠較好的完成對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤的工作。將數(shù)字圖像處理技術(shù)引入駕駛員樁考系統(tǒng)，