車輛檢測與樣本采集系統(tǒng)的研究與設(shè)計.pdf

1、近年來，隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)得到迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)正逐漸向智能化方向發(fā)展。另外，在監(jiān)控系統(tǒng)的眾多監(jiān)控類別中機(jī)動車作為一種重要的監(jiān)控對象，存在車型差異大、位置和方向任意等諸多不利于智能化檢測和跟蹤的情況。尤其是安防監(jiān)控系統(tǒng)針對的復(fù)雜環(huán)境，因為沒有交通規(guī)則的約束，行人和車輛混雜，實現(xiàn)車輛的自動檢測與跟蹤是一個具有挑戰(zhàn)性的課題，而且從這樣的環(huán)境中采集的車輛圖像樣本更具有代表性和豐富性等優(yōu)點，更適用于車

2、輛樣本數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。車輛樣本庫的建設(shè)對智能化監(jiān)控系統(tǒng)和車輛自動駕駛系統(tǒng)等研究有重要的支撐作用，同時在自動采集車輛圖像過程中提出的車輛檢測與跟蹤、車輛停駛檢測，以及車輛細(xì)節(jié)抓拍等方法適用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特定需求，具有較高的實用價值。
　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)攝像頭控制方式通常采用固定和云臺兩種方式，鏡頭也分為定焦和變焦兩種類型。本文研究和設(shè)計了基于云臺監(jiān)控攝像機(jī)的車輛檢測與樣本采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)在復(fù)雜監(jiān)控和環(huán)境中常用的標(biāo)準(zhǔn)化圖像格式 CIF(

3、Common Intermediate Format)分辨率條件下，通過實時的運(yùn)動車輛檢測與跟蹤、車輛停駛檢測方法，控制攝像機(jī)的視角和變焦系數(shù)采集車輛的細(xì)節(jié)圖像，并存入車輛樣本數(shù)據(jù)庫。
　　首先，通過背景差分法和Blob分析方法檢測車輛。在背景差分基礎(chǔ)上提取運(yùn)動目標(biāo)，再結(jié)合Blob分析中運(yùn)動目標(biāo)的幾何特征檢測車輛。根據(jù)陰影特性采用了HSV顏色模型來消除光照影響。
　　其次，結(jié)合Blob和CamShift方法實現(xiàn)了車輛的跟蹤。

4、為了提高車輛跟蹤的準(zhǔn)確性，第一步利用連續(xù)幀車輛Blob塊的灰度直方圖特征匹配方法完成粗略跟蹤，然后采用CamShift方法進(jìn)行更精確的匹配來提高跟蹤的準(zhǔn)確性，達(dá)到86.7％的跟蹤準(zhǔn)確性。跟蹤過程中記錄了車輛的運(yùn)動軌跡。
　　最后，依據(jù)車輛的運(yùn)動軌跡判定其停駛狀態(tài)。如果車輛的運(yùn)動軌跡在若干連續(xù)幀內(nèi)保持不變，則將該車輛判定為停駛狀態(tài)并設(shè)為采集對象。根據(jù)停駛車輛的位置信息，調(diào)整攝像機(jī)視角和變焦系數(shù)，獲取車輛細(xì)節(jié)圖像并存入樣本數(shù)據(jù)庫。