交通道口運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤方法的研究.pdf

1、隨著汽車數(shù)量的日益增加，交通密度的大幅提高，交通緊張、擁擠問題越來越成為城市發(fā)展面臨的難題。智能交通系統(tǒng)由于其在緩解交通擁擠，提高交通效率方面作用顯著，越來越受到人們的重視，而基于視頻的交通目標(biāo)監(jiān)控則是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。論文以基于視頻的城市交通道口的交通目標(biāo)監(jiān)控為研究背景，對復(fù)雜環(huán)境下交通目標(biāo)的檢測和提取方法，以及運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤方法展開研究。其主要工作如下：
　　 深入分析了當(dāng)前幾種經(jīng)典的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，并在此基礎(chǔ)

2、上，針對城市交通道口這一復(fù)雜環(huán)境，提出了一種改進(jìn)的混合高斯背景模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。其中，針對混合高斯模型計(jì)算量大的缺點(diǎn)，引入了Bayer彩色濾光陣列進(jìn)行背景建模；針對目標(biāo)檢測中的“鬼影”問題，在背景更新過程中引入反饋加以解決；針對陰影問題，采用了在HSV空間對陰影特征進(jìn)行分析并加以去除的方法。并最終給出一個適用于城市交通道口的交通運(yùn)動曰標(biāo)檢測方法。
　　 在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方面，針對交通道口中運(yùn)動目標(biāo)的復(fù)雜性提出了一種基于匹配矩

3、陣的多目標(biāo)跟蹤方法。即通過Kalman濾波器質(zhì)心預(yù)測和本幀檢測出來的前景區(qū)域建立的匹配矩陣來對目標(biāo)鏈中的目標(biāo)與當(dāng)前幀檢測出來的前景區(qū)域間的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行分類；針對交通道口遮擋頻繁這一情況，引入了顏色動態(tài)模板對處于遮擋的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行匹配跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)了對交通道口運(yùn)動目標(biāo)快速、魯棒地跟蹤。
　　 在此基礎(chǔ)上，用VC++6.0對論文中的算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并對采集到的若干組交通道口視頻文件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文中所提出的檢測與跟蹤算法