ITS系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)車(chē)輛視覺(jué)跟蹤算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS-Intelligent Transportation System)是目前世界電子信息技術(shù)在交通運(yùn)輸領(lǐng)域應(yīng)用的前沿研究課題，具有極其重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。它融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)它的研究已經(jīng)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注。 ITS系統(tǒng)中基于視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的跟蹤的主要任務(wù)是對(duì)序列圖像里的車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行跟蹤定位和運(yùn)動(dòng)分析。受到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的復(fù)雜性以及當(dāng)前視頻跟蹤技術(shù)發(fā)展

2、水平的限制，要實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定跟蹤仍存在很多理論和技術(shù)難題，本文對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)(CIVSS)和車(chē)載視覺(jué)輔助駕駛系統(tǒng)(DAS)中的車(chē)輛跟蹤算法進(jìn)行了研究和實(shí)現(xiàn)，主要工作總結(jié)如下： 首先，對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)進(jìn)行了研究，應(yīng)用Kalman預(yù)估算法，建立車(chē)輛在2D圖像上的運(yùn)動(dòng)模型，并完成視頻監(jiān)控系統(tǒng)中車(chē)輛目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。 其次，在對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)的基礎(chǔ)上，針對(duì)車(chē)載視覺(jué)系統(tǒng)的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)問(wèn)題

3、，深入研究了攝像機(jī)的成像模型，并在此基礎(chǔ)上提出了基于2D-3D坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和基于目標(biāo)成像角估計(jì)的兩種運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。 然后，根據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)背景變化緩慢的特點(diǎn)，提出了基于自適應(yīng)波門(mén)和背景差分的車(chē)輛跟蹤定位算法。 最后，對(duì)車(chē)載攝像系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤定位問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下車(chē)輛目標(biāo)相對(duì)速度小，形狀變化緩慢等特點(diǎn)，提出了基于邊緣特征的“?！弊侄ㄎ卉?chē)輛跟蹤定位算法，以及通過(guò)目標(biāo)特征相似度的計(jì)算對(duì)定位可靠性進(jìn)行自評(píng)估和校正