遮擋情況下視頻車輛檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、交通檢測(cè)系統(tǒng)在智能交通系統(tǒng)中具有重要的意義。交通檢測(cè)的方法很多,而視頻檢測(cè)因其具有安裝方便、覆蓋范圍大、效果好等特點(diǎn)而迅速成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),并已經(jīng)取得了一定的成效。但是,由于視頻圖像本身的特性,及自然環(huán)境的復(fù)雜多變和現(xiàn)有科學(xué)理論及技術(shù)水平的局限性,決定了視頻車輛檢測(cè)與跟蹤技術(shù)仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),其中,跟蹤識(shí)別中車輛間相互遮擋等問題就是其中之一。
　　根據(jù)視頻車輛檢測(cè)與跟蹤在研究上的難點(diǎn)分析,我們系統(tǒng)地研究

2、了視頻車輛檢測(cè)與跟蹤的理論、方法,進(jìn)而逐步實(shí)現(xiàn)遮擋情況下的視頻車輛檢測(cè)與跟蹤。本文首先針對(duì)車輛檢測(cè)問題,并將它分為兩個(gè)主要模塊:一個(gè)是背景提取模塊,一個(gè)是視頻道路關(guān)鍵檢測(cè)區(qū)提取模塊;接著分別針對(duì)這兩個(gè)模塊的構(gòu)建分別提出了一種基于改進(jìn)Mode的背景提取模型和一種自適應(yīng)最優(yōu)種子的視頻道路提取算法。兩個(gè)模塊整合而成的車輛檢測(cè)算法對(duì)多變的自然因素的抗擾性更強(qiáng),并能從根本上杜絕了傳統(tǒng)Mode背景提取時(shí)產(chǎn)生的誤差來源。最后,在視頻車輛檢測(cè)的基礎(chǔ)上,