基于OpenCV的運(yùn)動(dòng)船舶跟蹤與計(jì)數(shù)研究.pdf

1、為營(yíng)造良好的通行環(huán)境，減少內(nèi)河航道污染及事故的發(fā)生，達(dá)到綠色航運(yùn)的目的，本文對(duì)海事視頻監(jiān)控進(jìn)行了研究，針對(duì)內(nèi)河航道的特殊環(huán)境，通過(guò)改進(jìn)算法與原算法的對(duì)比分析來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)算法在這種特定環(huán)境下的優(yōu)越性。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，本文首先學(xué)習(xí)了一種混合高斯模型背景差分法。針對(duì)該算法計(jì)算量大、背景收斂速度慢以及對(duì)于大而慢的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)容易出現(xiàn)“空洞”情況的缺陷重點(diǎn)分析了一種目標(biāo)檢測(cè)融合算法，提高了目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。最后針對(duì)該算法易受光照突變或水

2、流劇烈波動(dòng)的影響，本文提出了一種改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)高斯分布的方差更新設(shè)定一個(gè)閾值，避免方差陷入一直較小的狀態(tài)，從而減少目標(biāo)誤判的發(fā)生，最后用面積法對(duì)提取出的前景進(jìn)行閾值處理，濾除漂浮物的干擾。改進(jìn)的算法能更好地適應(yīng)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方面，本文首先分析了一種基于顏色信息的CamShift目標(biāo)跟蹤算法。雖然該算法能自適應(yīng)地調(diào)整搜索窗口，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，但單一的顏色特征并不能準(zhǔn)確地描述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，特別當(dāng)顏色信息

3、受到干擾時(shí)，會(huì)發(fā)生較嚴(yán)重的偏移現(xiàn)象。針對(duì)以上不足，重點(diǎn)研究了一種多特征融合的CamShift算法，其利用顏色、紋理和邊緣三個(gè)特征代替單一的顏色特征來(lái)描述目標(biāo)。針對(duì)其各特征的權(quán)重系數(shù)分配不合理的缺陷提出了一種改進(jìn)算法，該算法利用各特征的貢獻(xiàn)度來(lái)分配權(quán)重系數(shù)，這樣可以對(duì)運(yùn)動(dòng)船舶的描述更加準(zhǔn)確，再與改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)融合算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)船舶自動(dòng)、穩(wěn)定、準(zhǔn)確的跟蹤。
　　在運(yùn)動(dòng)船舶的流量統(tǒng)計(jì)方面，本文首先研究了虛擬檢測(cè)線法、虛擬線框法和目

4、標(biāo)鏈法，在內(nèi)河航道這種特定的環(huán)境下，且出于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的綜合考慮，虛擬檢測(cè)線計(jì)數(shù)法能較好地統(tǒng)計(jì)出運(yùn)動(dòng)船舶的船流量。
　　最后，本文在VC++6.0軟件環(huán)境下，同時(shí)結(jié)合計(jì)算機(jī)開源視覺庫(kù)函數(shù)，對(duì)本文涉及到的各個(gè)算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。在運(yùn)動(dòng)船舶的檢測(cè)方面，改進(jìn)后的算法有更好的魯棒性和實(shí)時(shí)性，能更好地適應(yīng)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化；在運(yùn)動(dòng)船舶的跟蹤方面，改進(jìn)后的算法能對(duì)運(yùn)動(dòng)船舶進(jìn)行更加準(zhǔn)確穩(wěn)定地跟蹤，體現(xiàn)出了更好地魯棒性；在