基于交通視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤.pdf

1、隨著交通的發(fā)展，交通視頻的處理越來(lái)越重要。本文重點(diǎn)研究固定背景下交通視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)，最后從一個(gè)系統(tǒng)的角度討論了后續(xù)的特征提取和分類(lèi)識(shí)別方面的內(nèi)容。 目標(biāo)檢測(cè)就是判斷視頻序列中是否存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是指在整個(gè)視頻序列中建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，判斷目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況例如目標(biāo)的出現(xiàn)、消失、遮擋，目標(biāo)的速度等。最后的分類(lèi)識(shí)別就是對(duì)跟蹤的目標(biāo)提取特征給出分類(lèi)結(jié)果。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別是

2、密切相關(guān)的過(guò)程，前面的結(jié)果直接影響到后續(xù)工作的進(jìn)行?，F(xiàn)實(shí)環(huán)境的不同、光照變化、陰影都給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別帶來(lái)了困難。 在總結(jié)常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了一種適合交通視頻的基于高斯混合模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊，提出了一種新的背景初始化方法。通過(guò)背景初始化、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、形態(tài)濾波和標(biāo)記連通域四個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種基于高斯混合模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法是行之有效的。 在跟蹤方面分別實(shí)驗(yàn)了Kal

3、man濾波器、MeanshiR跟蹤方法。分析了它們的理論基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了這兩個(gè)跟蹤方法，統(tǒng)一了與檢測(cè)模塊和分類(lèi)識(shí)別模塊的接口。最后根據(jù)交通視頻的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于規(guī)則的跟蹤方法，規(guī)則是考慮到行人與汽車(chē)在速度、形狀方面存在差異還有目標(biāo)模板和候選目標(biāo)直方圖相似等建立起來(lái)的。這種跟蹤方法判斷規(guī)則簡(jiǎn)單有效運(yùn)動(dòng)速度快，很適合交通系統(tǒng)。 分類(lèi)識(shí)別方面選用了目標(biāo)面積與目標(biāo)鄰接矩形面積的比值、面積與周長(zhǎng)的比值和矩形框的長(zhǎng)寬比值做為分類(lèi)特征。分類(lèi)器分