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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。

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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