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文檔簡(jiǎn)介
1、 隨著現(xiàn)代城市交通設(shè)施的不斷完善,交通工具數(shù)量日益增加,交通壓力急劇增大,事故發(fā)生率顯著上升,智能交通監(jiān)控勢(shì)在必行。道路交通智能化是電子信息技術(shù)在交通運(yùn)輸領(lǐng)域應(yīng)用的前沿課題,目前大多數(shù)的交通監(jiān)控都是二維視頻監(jiān)控,而僅僅依靠二維視頻監(jiān)控?zé)o法完成目標(biāo)的精確定位,給三維交通視頻監(jiān)控帶來(lái)諸多不便。因此,立體視覺尤其是雙目視覺被應(yīng)用于交通視頻監(jiān)控領(lǐng)域以解決二維視頻監(jiān)控難以解決的問(wèn)題。相對(duì)于二維視頻監(jiān)控,立體視頻能夠提供監(jiān)控場(chǎng)景的深度信息,立體視
2、覺的應(yīng)用會(huì)將交通視頻監(jiān)控帶向一個(gè)新的發(fā)展空間。
在三維視頻監(jiān)控領(lǐng)域中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分析是關(guān)鍵,包括對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、定位、跟蹤以及對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的增強(qiáng)等。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是基礎(chǔ),主要是采用相應(yīng)的技術(shù)從視頻中將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取出來(lái)。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的過(guò)程中,需要處理好運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影產(chǎn)生的干擾問(wèn)題。檢測(cè)與提取到準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之后,選取合適的特征,利用立體視頻左右視點(diǎn)圖像對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征匹配、定位與跟蹤。針對(duì)識(shí)別目標(biāo)的圖像區(qū)域與其他的高關(guān)注度局部
3、圖像區(qū)域,采用質(zhì)量、時(shí)域、空域可分級(jí)算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)。實(shí)現(xiàn)在一般時(shí)間、空間分辨率下,高關(guān)注度局部區(qū)域圖像質(zhì)量可根據(jù)帶寬情況達(dá)到最佳以及在帶寬允許情況下,提高該區(qū)域內(nèi)容的空間、時(shí)間分辨率的目的,最終提高交通道路中多視點(diǎn)視頻監(jiān)控的監(jiān)控質(zhì)量。
論文總結(jié)了當(dāng)前主要的目標(biāo)檢測(cè)、定位、人體跟蹤以及視頻圖像增強(qiáng)算法,并進(jìn)一步研究其在三維視頻交通道路監(jiān)控中的可行性與有效性,主要的研究工作如下:
1. 研究視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的
4、檢測(cè)與提取算法,提出了一種彩色圖像混合高斯建模、HSV顏色空間的陰影處理以及水平集輪廓跟蹤三種技術(shù)相結(jié)合的方法檢測(cè)與提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
2. 分析攝像機(jī)模型與立體匹配原理,結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與提取算法,基于立體匹配技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位。
3. 研究目前主要的人體跟蹤算法,介紹了退火粒子濾波器(APF)的原理。在APF 的基礎(chǔ)之上,結(jié)合多視點(diǎn)視頻監(jiān)控的特點(diǎn),提出了一種新的基于 APF 的多視點(diǎn)人體跟蹤算法,以實(shí)現(xiàn)三維視頻
5、監(jiān)控場(chǎng)景中的行人跟蹤。
4. 研究視頻圖像編碼可分級(jí)增強(qiáng)技術(shù),在可分級(jí)編碼(SVC)方案中MGS編碼基礎(chǔ)之上,提出了一種基于分塊的視頻圖像感興趣區(qū)域增強(qiáng)算法。首先,該方案對(duì)視頻圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域劃分,將圖像區(qū)域劃分為感興趣區(qū)域與背景區(qū)域兩部分。然后,對(duì)感興趣區(qū)域內(nèi)的圖像內(nèi)容采用 MGS 質(zhì)量可分級(jí)編碼技術(shù)進(jìn)行逐級(jí)增強(qiáng),將殘差(增強(qiáng)層減去基本層)的16個(gè)DCT變換系數(shù)進(jìn)行分層傳輸?shù)玫讲煌|(zhì)量的增強(qiáng)層;對(duì)背景區(qū)域,抑制增強(qiáng)層的傳
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