基于視頻的交通事件檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理技術(shù)可以廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個(gè)領(lǐng)域，其中針對(duì)視頻連續(xù)圖像中運(yùn)動(dòng)物體的分析是其中應(yīng)用前景最為廣泛的一個(gè)方向，在機(jī)器人導(dǎo)航、智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像分析、工業(yè)檢測、視頻圖像分析以及軍事雷達(dá)視頻信號(hào)的處理上都有占有重要地位。 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)受到人們的廣泛關(guān)注，本課題是對(duì)于基于視頻的交通事件檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究，主要研究并實(shí)現(xiàn)了交通事件檢測系統(tǒng)中的背景提取、車輛檢測與車

2、輛跟蹤的功能。 本文在總結(jié)和分析現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)檢測與跟蹤方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究攝像頭固定情況下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)。論文主要工作包括： 1、在背景提取算法研究過程中，研究了基于混合Gaussian分布等經(jīng)典的背景提取算法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證經(jīng)典算法雖然能得到很準(zhǔn)確的背景，但算法的實(shí)時(shí)性低，不能滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。采用基于量化的統(tǒng)計(jì)模型實(shí)現(xiàn)背景提取的算法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法可以在準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性上達(dá)到較好的平衡。 2、在車輛檢

3、測算法的研究中，介紹有關(guān)運(yùn)動(dòng)車輛的檢測技術(shù)，包括光流法、相鄰圖像差分法和背景減除方法。由于光流法的計(jì)算量巨大，不能滿足實(shí)際應(yīng)用的實(shí)時(shí)性要求，主要對(duì)相鄰圖像差分和背景減除算法進(jìn)行研究。并利用相鄰圖像差分法和背景減除算法分別實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)車輛的檢測。經(jīng)過相鄰圖像差分得到二值化差分圖像，經(jīng)形態(tài)濾波提取運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域并去噪，通過連同區(qū)域得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)邊緣輪廓檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。 3、在車輛跟蹤的研究過程中，研究了CamShift跟蹤算法以及Kalm