基于特征速度的運動物體識別研究.pdf

1、隨著計算機視覺技術、機器學習技術和圖像識別技術的不斷發(fā)展，基于視頻圖像處理的運動物體識別技術越來越引起人們的關注。運動物體識別技術在智慧監(jiān)控、智能交通、智能導航等領域有著廣泛的應用前景。行人和車輛是視頻監(jiān)控場景下最主要的運動物體，實現(xiàn)對行人或者車輛的追蹤、分析的基礎是對運動物體的正確檢測和識別，因此如何實現(xiàn)高效準確的對運動物體識別正在得到越來越多的關注。視頻監(jiān)控場景下存在的光照變化、背景變化、遮擋、陰影等因素都對運動物體正確識別造成了巨

2、大的影響，雖然運動物體識別技術已經得到了廣泛的研究和關注，但是仍然缺少一個通用性強的運動物體識別算法可以滿足實際應用場景下對準確度和實時性的要求。
　　基于模板匹配和統(tǒng)計學習是運動物體識別技術的主要方法。模板匹配主要是利用運動物體的邊緣輪廓特征進行識別工作，由于行人行走姿態(tài)的多異性，車輛種類的多樣性和遮擋現(xiàn)象的出現(xiàn)，識別的準確率有較大的限制?；诮y(tǒng)計學習的運動物體識別方法是近年來研究的主流，主要是從含有大量的運動物體正負樣本庫中提

3、取對應運動物體的特征，訓練學習生成分類器，將運動物體的識別問題轉換為機器學習問題。但是由于現(xiàn)有的行人和車輛特征計算、提取方法比較復雜，耗時時間較長，難以滿足實際生產環(huán)境下對運動物體識別算法的實時性要求。
　　因此本文在對運動物體識別相關技術和理論做了詳細研究之后，提出了反映不同類別運動物體在現(xiàn)實場景下運動速度快慢的特征參數，定義為特征速度。結合運動物體檢測方法中的相對差分法和絕對差分法，給出運動物體特征速度的算法。結合運動物體的位