基于道路視頻的運動目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展與社會的持續(xù)進步，道路交通作為第三產(chǎn)業(yè)，無論與人們的日常生活還是國民經(jīng)濟之間的聯(lián)系變的越來越緊密。世界各國在開展大規(guī)模的道路建設(shè)的同時，紛紛將注意力投向了智能交通這一新興領(lǐng)域，取得了許多先進經(jīng)驗和大量科研成果，并且在實際應(yīng)用中獲得了很好的道路交通管理成效。根據(jù)國內(nèi)外眾多學(xué)者在智能交通領(lǐng)域的各項研究成果以及他們所提出的各種算法，我們不難發(fā)現(xiàn)，智能道路監(jiān)控能否進一步發(fā)展的關(guān)鍵就在于能否實現(xiàn)一種檢測精度高、實時性好以及魯棒性

2、好的運動目標(biāo)檢測算法。
　　作為一種經(jīng)典有效的運動檢測算法，混合高斯模型算法得到了廣泛的研究與應(yīng)用，然而同大部分算法一樣，該算法有其一定的局限性。因此，本文針對道路交通場合，提出了改進算法。
　　本文首先研究了與運動目標(biāo)檢測技術(shù)相關(guān)的圖像基礎(chǔ)理論知識，包括圖像灰度化、圖像濾波處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、圖像二值化，并分別介紹了幾種典型的處理方法，同時說明了在本文運動目標(biāo)檢測應(yīng)用場合中應(yīng)選擇的方法，分別介紹了它們的基本原理、適用場景

3、、優(yōu)缺點。本文重點研究了混合高斯模型運動目標(biāo)檢測算法，介紹了它的基本原理，同時對它的重要參數(shù)進行了分析，針對混合高斯模型算法在道路視頻運動目標(biāo)檢測中的不足之處，提出了兩種改進的基于混合高斯模型的目標(biāo)檢測算法：
　　（一）建立基礎(chǔ)混合高斯模型，然后引入光照校正模型，將兩者結(jié)合，改善光照突變情況下的誤檢現(xiàn)象，然后對檢測結(jié)果進行一系列的處理（數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作、連通性分析等），達(dá)到優(yōu)化檢測效果的目的。
　?。ǘ┗旌细咚鼓Ｐ瓦\動目標(biāo)檢