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基于监控视频中运动目标自动检测与跟踪算法的研究与实现
作 者: 卢叶琴
导 师: 李晓飞
学 校: 南京邮电大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 摄像机自动标定 运动目标检测 运动阴影检测 运动目标跟踪 卡尔曼预测 车流量信息提取
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 79次
引 用: 1次
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内容摘要
近年来,随着城市的迅速发展,交通问题成为一大困扰。现有的城市道路很难扩展,而城市车辆却日益增多,交通承受前所未有的压力。各种解决方案应运而生,其中智能交通系统受到了广泛的关注。智能交通系统是一种基于监控视频的视觉车辆检测和跟踪技术,因安装维护方便,采集信息丰富,检测报警及时等优点受到广泛关注。其中,实现车流量信息提取的关键技术——车辆的准确检测和跟踪成为近几年的研究热点,并且具有广阔的应用前景。本文以城市道路上的交通监控视频为研究对象,围绕视频检测算法的几个关键问题进行研究,形成了一个相对完整的交通视频检测算法。首先对道路摄像机进行快速标定,然后进行背景提取,并对背景进行更新。然后可以进行运动目标提取,分别选用背景差法和帧差的方法,减少鬼影,获得了完整的运动目标。下一步对阴影这个难题做出了相应的分析研究,使用基于快速归一化互相关的阴影消除,并结合形态学处理和线扫描,减少了算法误将车窗、车顶部分划为阴影,并去除干净阴影边缘。在消除阴影之后对每个运动目标运用卡尔曼滤波预测下一帧的位置,并使用匹配算法进行目标匹配。最后便可以进行车流量信息提取,同时根据得到的车辆速度,检测超速等违章行为。通过系统仿真,本文的算法得到了有效验证。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-13 1.1 选题背景及意义 9-10 1.2 国内外研究现状 10-11 1.3 课题来源和论文的主要工作 11-13 1.3.1 课题的来源 11 1.3.2 论文的主要工作 11-13 第二章 交通监控摄像机的自动标定 13-19 2.1 引言 13 2.2 标定原理 13-16 2.2.1 摄相机成像模型 13-15 2.2.2 摄像机标定参数解析 15-16 2.3 标定系统流程 16-17 2.3.1 背景提取 16 2.3.2 角点检测 16-17 2.3.3 目标跟踪 17 2.4 实时车速检测实现 17-18 2.5 本章小结 18-19 第三章 运动目标检测算法研究与实现 19-34 3.1 运动目标检测算法概述 19 3.2 帧差法 19-23 3.2.1 帧间差分法 19-20 3.2.2 三帧差法 20-23 3.3 背景差法 23-27 3.3.1 背景差法原理 23 3.3.2 背景提取与更新 23-27 3.3.3 基于掩膜的背景建模与更新 27 3.4 运动目标检测的后处理 27-30 3.5 实验结果与分析 30-33 3.6 本章小结 33-34 第四章 车辆阴影去除算法研究 34-41 4.1 阴影检测算法概述 34 4.2 基于HSV 空间的阴影抑制算法研究 34-37 4.2.1 基于HSV 空间阴影抑制原理 34-36 4.2.2 改进的阴影检测算法 36-37 4.3 基于归一化互相关的阴影抑制算法研究 37-39 4.3.1 归一化的互相关函数原理 37-38 4.3.2 FNCC 在车辆阴影检测中的应用 38-39 4.4 实验结果与分析 39-40 4.5 本章小结 40-41 第五章 运动目标跟踪算法的研究与实现 41-54 5.1 运动目标跟踪算法概述 41-42 5.2 CamShift 跟踪算法 42-44 5.2.1 Mean-Shift 算法 42-43 5.2.2 CamShift 算法 43-44 5.3 基于卡尔曼预测的目标匹配跟踪算法 44-51 5.3.1 Kalman 滤波基本原理 44-46 5.3.2 Kalman 运动估计的应用建模 46-48 5.3.3 基于多特征的匹配跟踪 48-51 5.4 实验结果与分析 51-52 5.5 本章小结 52-54 第六章 智能视频分析系统实现 54-58 6.1 系统实验平台简介 54-55 6.1.1 实验的硬件平台 54 6.1.2 实验的软件平台 54-55 6.2 系统流程 55-56 6.3 系统测试 56-57 6.3.1 车流量测试 56-57 6.3.2 标定车速测试 57 6.4 本章小结 57-58 第七章 总结与展望 58-60 7.1 总结 58 7.2 后续工作的展望 58-60 致谢 60-61 攻读硕士期间发表的论文 61-62 参考文献 62-64
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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