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基于视频的车辆检测与跟踪技术研究

作　者: 刘怀强
导　师: 李庆忠；侯永海
学　校: 中国海洋大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 目标检测图像分割阴影去除车辆跟踪目标匹配
分类号: U495
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 499次
引　用: 10次
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内容摘要

运动车辆的有效检测和准确跟踪是现代智能交通研究核心部分。本论文在总结和分析现有的车辆检测和跟踪技术的基础上,针对其中的不足,重点研究摄像头固定下运动车辆的检测和跟踪技术,其中主要涉及到运动车辆的检测与提取、运动车辆影子去除方法、运动车辆的跟踪等方面的内容,完成的主要研究工作如下:(1)运动车辆检测方法研究针对公路交通监视背景下运动车辆难于提取的问题,提出了基于彩色图像差值模型、自适应阈值分割和图像形态学技术的运动车辆的检测和提取方法,根据视频序列的帧间信息差异,对背景进行实时动态更新,并对图像的平滑处理、增强、边界检测、噪声去除等方面做了分析和研究。实现了公路交通中运动车辆的有效检测和提取。(2)运动车辆影子去除方法研究车辆的阴影会使图像分割后的目标区域中含有多余的阴影区域,进而影响检测结果,甚至导致跟踪失败。针对这个问题,本文在前人研究的基础上,提出了基于车辆边缘及阴影部分颜色信息的阴影判别与去除方法,并通过实验对提出的方法进行了验证。(3)运动车辆的跟踪方法研究针对跟踪车辆所需计算量大、车辆遮挡等难题。本文对车辆跟踪进行了初步研究,利用卡尔曼滤波理论建立运动模型,通过车辆特征如位置、颜色等进行预测,预测得到的运动目标和当前帧中的目标进行匹配,寻找运动目标在图像序列中各帧中的对应关系,确定其运动轨迹,进而可以得到车速、车流量等重要的交通参数,实验结果表明,该算法能够对运动车辆进行有效跟踪。

全文目录

独创声明  3
学位论文版权使用授权书  3-4
摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-14
  1.1 研究的目的和意义  9-10
  1.2 研究现状及存在问题  10-12
  1.3 本论文研究的主要内容  12-14
2 运动车辆的检测方法研究  14-31
  2.1 引言  14
  2.2 运动车辆特征的确定方法  14-21
    2.2.1 常用颜色模型介绍  14-18
    2.2.2 运动车辆检测的主要方法  18-20
      2.2.2.1 差分法  18-19
      2.2.2.2 光流法  19-20
    2.2.3 颜色差值模型的确定  20-21
  2.3 图像的预处理方法  21-24
    2.3.1 图像的平滑滤波方法  21-23
      2.3.1.1 频域上的滤波处理  22
      2.3.1.2 实域上的滤波处理  22-23
    2.3.2 图像的增强方法  23-24
      2.3.2.1 灰度变换法  23-24
      2.3.2.2 直方图均匀化  24
  2.4 运动目标图像的分割方法  24-26
    2.4.1 基于直方图的自适应聚类分割算法  25-26
    2.4.2 自适应聚类分割算法结果分析  26
  2.5 基于形态学的图像后处理  26-29
    2.5.1 数学形态学的基本思想  27
    2.5.2 数学形态学方法  27-28
    2.5.3 数学形态学后处理结果分析  28-29
  2.6 背景模型的更新  29-30
  2.7 本章小结  30-31
3 运动车辆影子去除方法研究  31-40
  3.1 引言  31
  3.2 阴影区域的确定  31-38
    3.2.1 阴影概念及特点  31-32
    3.2.2 运动车辆模板的确定  32-33
    3.2.3 运动车辆阴影检测  33-38
      3.2.3.1 边缘检测算子  33-35
      3.2.3.2 阴影部分颜色特点  35-36
      3.2.3.3 阴影检测去除  36-38
  3.3 实验结果分析  38-39
  3.4 本章小结  39-40
4 运动车辆的跟踪  40-54
  4.1 引言  40
  4.2 卡尔曼滤波理论  40-43
  4.3 卡尔曼滤波跟踪模型  43-50
    4.3.1 目标质心确定  44-45
    4.3.2 运动估计模型  45-47
    4.3.3 目标匹配  47-49
    4.3.4 更新模型  49
    4.3.5 跟踪区域设定  49-50
  4.4 算法实验结果分析  50-53
  4.5 本章小结  53-54
5 结论与展望  54-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
研究生期间发表论文情况  59

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