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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著交通的發(fā)展,交通視頻信息的處理越來越重要?;谝曨l圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是處理交通視頻信息的一個(gè)重要手段。如何迅速、準(zhǔn)確的檢測(cè)到交通目標(biāo),采集交通信息,是視頻檢測(cè)技術(shù)研究的重點(diǎn)。本文在總結(jié)和分析現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)。對(duì)靜態(tài)背景下的背景模型建立與更新、目標(biāo)分割以及目標(biāo)跟蹤等目標(biāo)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究和探討,對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了改進(jìn)和實(shí)現(xiàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。最后,在研究成果的
2、基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)交通檢測(cè)系統(tǒng)。本論文的工作主要體現(xiàn)在以下幾方面:
1、分析了目前流行的各種基于靜態(tài)背景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)原理與算法,總結(jié)了各算法的特點(diǎn),并根據(jù)這些方法的特點(diǎn)提出了一種將幀間差分法與背景差分法相結(jié)合的改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)算法。
2、在分析比較現(xiàn)有背景提取方法的基礎(chǔ)上,提出了一種使用自適應(yīng)的背景作差法來自動(dòng)生成背景模型的改進(jìn)的背景提取方法,并給出了一種帶權(quán)值因子的背景更新算法。
3、著重討論了目
3、標(biāo)分割閾值的選取方法。給出了一種利用最大類間方差法自適應(yīng)計(jì)算分割閾值的方法,并對(duì)用該方法進(jìn)行目標(biāo)像素點(diǎn)與背景像素點(diǎn)分割的原理和方法進(jìn)行了詳細(xì)描述。詳細(xì)描述了用膨脹、腐蝕處理消除噪聲,用區(qū)域填充法合并鄰域最終獲取理想分割目標(biāo)區(qū)域的過程。
4、著重分析了針對(duì)顏色特征的MeanShift無參估計(jì)目標(biāo)跟蹤算法的原理,并對(duì)該算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和算法的優(yōu)劣進(jìn)行了分析和總結(jié)。詳細(xì)研究了擴(kuò)展卡爾曼濾波目標(biāo)跟蹤算法,分析了算法的特點(diǎn)
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