夜間車(chē)輛跟蹤與自動(dòng)評(píng)價(jià)技術(shù).pdf

1、車(chē)輛檢測(cè)和跟蹤是智能交通的一個(gè)重要內(nèi)容，也為“十二五規(guī)劃”智慧城市建設(shè)的首要目標(biāo)——平安城市提供關(guān)鍵技術(shù)。該領(lǐng)域涉及的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和多目標(biāo)跟蹤技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)。本文在前期調(diào)研工作的基礎(chǔ)上，基于車(chē)燈特征對(duì)夜間車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè)，并訓(xùn)練分類(lèi)器來(lái)降低虛警率，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)魯棒的夜間車(chē)輛跟蹤。利用自動(dòng)評(píng)價(jià)技術(shù)對(duì)夜間車(chē)輛跟蹤進(jìn)行自動(dòng)評(píng)價(jià)，并根據(jù)結(jié)果提出了改進(jìn)的方案。
　　本文的主要工作有:
　　1、基于車(chē)燈特征的車(chē)輛

2、檢測(cè)技術(shù)的研究。本文首先對(duì)比了多種車(chē)輛檢測(cè)和跟蹤的技術(shù)，例如幀間差分法、背景差分法和自適應(yīng)閾值分割法。針對(duì)這些傳統(tǒng)方法只適用于白天、光照充足條件下的車(chē)輛檢測(cè)和跟蹤而不適用于夜間的問(wèn)題，提出了基于車(chē)燈的車(chē)輛檢測(cè)。在訓(xùn)練階段，采用針對(duì)車(chē)燈的Haar特征并融合多尺度的幾何、形狀特征進(jìn)行Adaboost分類(lèi)器訓(xùn)練。在測(cè)試階段，根據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖設(shè)定閾值，分割夜間圖像中的車(chē)燈。所有檢測(cè)到的車(chē)燈通過(guò)Adaboost分類(lèi)器分類(lèi)出正樣本，在此基礎(chǔ)上根據(jù)速度

3、、幾何、形狀等特征的相似性建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤。
　　2、針對(duì)車(chē)輛跟蹤的自動(dòng)評(píng)價(jià)技術(shù)。對(duì)車(chē)輛跟蹤效果的評(píng)價(jià)是一個(gè)工作量極大的部分，為此，本文提出了一種自動(dòng)評(píng)價(jià)的方法來(lái)對(duì)車(chē)輛跟蹤的各項(xiàng)性能進(jìn)行自動(dòng)的評(píng)價(jià)。首先是介紹了一款半自動(dòng)標(biāo)注工具，來(lái)獲取真實(shí)的車(chē)輛跟蹤結(jié)果。利用真實(shí)的車(chē)輛跟蹤結(jié)果和車(chē)輛跟蹤算法生成的跟蹤結(jié)果通過(guò)自動(dòng)評(píng)價(jià)技術(shù)自動(dòng)生成各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。這些評(píng)價(jià)指標(biāo)包括正確率、缺失率、誤判率和轉(zhuǎn)變率。各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)顯示，本文提出