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基于运动目标跟踪的车流量统计技术研究

作　者: 王晋
导　师: 李一民
学　校: 昆明理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 智能交通系统目标检测与跟踪 Hausdorff距离 Kalman滤波流量统计
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

交通拥挤和堵塞现象越来越严重的现象已成为现代社会的一大症结。将计算机科学与通信技术运用于车辆控制与交通监控管理中,智能交通系统(Intelligent traffic system, ITS)也随之应运而生。基于运动目标跟踪的方法是ITS的核心技术,实时获取交通流量信息是ITS的基础。基于运动跟踪的车流量统计是智能交通系统的一个重要子课题,具有广阔的应用前景,较高的学术价值和理论研究意义。本文以准确提取交通信息为研究目的,以对图像序列中运动目标检测和运动目标跟踪与车流量统计等技术为核心,做了深入研究。关于运动目标检测,首先介绍了几种常用的运动目标检测算法及其各自优缺点。针对背景差法,通过研究如何得到背景、如何及时更新背景模型,设计了基于灰度分类提取背景方法及更新策略。在运动目标的初步检测完成后,通过一种度量除图像平坦度来检测阴影并有效去除阴影的方法。关于运动目标跟踪,首先介绍了几种常用的运动目标跟踪与匹配算法,结合实际观测视频用例,着重分析了Hausdorff距离匹配算法及其相应改进算法。为了提高其匹配速度降低计算量,实现多目标跟踪对车流量统计的目的。本文结合Kalman滤波预测运动目标位置的方法有效解决这些问题。利用运动目标检测与跟踪的方法,本文对不同特点的视频序列进行试验测试,证明本文方法能够准确检测运动目标并对其进行跟踪达到对车流量统计的目的。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-16
  1.1 课题研究背景  8-13
    1.1.1 智能交通(ITS)的发展  8-9
    1.1.2 智能交通系统的组成  9-10
    1.1.3 信息采集中的基于运动目标跟踪的车流量统计  10-12
    1.1.4 国内外研究现状  12-13
  1.2 运动目标检测与跟踪统计  13-14
    1.2.1 运动目标的检测  13-14
    1.2.2 运动目标的跟踪及车流量统计  14
  1.3 本文目标及章节安排  14-16
    1.3.1 本文要完成的目标  14-15
    1.3.2 论文章节安排  15-16
第二章图像预处理  16-24
  2.1 图像滤波  16-18
    2.1.1 噪声分析  16-17
    2.1.2 滤波器设计与滤波结果  17-18
  2.2 边缘检测  18-20
  2.3 数学形态学图像处理  20-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章运动目标检测  24-39
  3.1 运动目标检测算法概述  24-26
  3.2 背景建模  26-30
    3.2.1 常用背景建模方法  26-27
    3.2.2 基于灰度统计分类的背景获取  27-30
    3.2.3 背景更新  30
  3.3 阈值分割  30-33
    3.3.1 最大间类方差法  30-31
    3.3.2 双阈值分割  31-33
  3.4 阴影检测  33-38
    3.4.1 阴影消除方法概述  33-35
    3.4.2 本文阴影消除算法  35-36
    3.4.3 算法实现与结果  36-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章运动目标跟踪算法研究  39-51
  4.1 运动目标跟踪方法概述  39-40
  4.2 基于均值漂移(Mean Shift)算法的跟踪原理  40-44
    4.2.1 MeanShift算法概述  41-42
    4.2.2 Mean Shift算法实现  42-44
  4.3 基于Hausdorff距离匹配的跟踪原理  44-48
    4.3.1 基本Hausdorff距离算法  44-45
    4.3.2 部分HD距离算法  45-46
    4.3.3 平均HD距离算法  46
    4.3.4 LTS-HD距离算法  46-48
  4.4 基于多分辨率分层的Hausdorff距离跟踪  48-50
  4.5 本章小结  50-51
第五章多目标跟踪与车流量统计  51-63
  5.1 运动目标位置预测  51-53
    5.1.1 Kalman滤波原理  51-52
    5.1.2 目标预测算法  52-53
  5.2 多运动目标跟踪算法实现  53-57
  5.3 车流量统计  57-62
    5.3.1 车流量统计方法概述  57-59
    5.3.2 基于运动目标的车流量统计方法  59-60
    5.3.3 结果分析  60-62
  5.4 本章小结  62-63
第六章结论与展望  63-65
  6.1 工作总结  63-64
  6.2 工作展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-71
附录攻读硕士学位期间取得的学术成果  71

基于运动目标跟踪的车流量统计技术研究

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