智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測研究.pdf

1、在智能交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，一個(gè)基礎(chǔ)而重要的任務(wù)是從視頻中檢測并確定目標(biāo)車輛，進(jìn)而對(duì)車輛進(jìn)行定位、跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，從而做到對(duì)車輛的實(shí)時(shí)智能監(jiān)控。對(duì)于固定攝像機(jī)下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測，最常用的方法是背景差分法，此方法的關(guān)鍵在于建立一個(gè)魯棒性很強(qiáng)的背景，即背景建模。但由于背景模型常常受到各種外界因素的影響，如濃霧天氣可見度低、夜間亮度不足、陰影遮擋目標(biāo)區(qū)域等，因此開發(fā)一個(gè)優(yōu)化的目標(biāo)檢測算法面臨著很多的挑戰(zhàn)。本文在闡述和歸納各

2、種經(jīng)典背景建模算法的基礎(chǔ)上，從算法分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個(gè)角度，對(duì)智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)問題-背景增強(qiáng)、背景建模和陰影去除進(jìn)行了研究。所做的主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 1.本文基于Retinex理論和暗原色先驗(yàn)知識(shí)的去霧理論分別對(duì)夜間亮度不足和濃霧天氣下可見度低這兩種情況下的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，經(jīng)過處理的圖像能夠還原出原圖中的絕大部分細(xì)節(jié)信息，去霧效果明顯，可以更好地滿足圖像后續(xù)處理的要求。
　　 2.隨著高清攝像機(jī)的普

3、及，一張數(shù)字圖像的像素可以達(dá)到500萬個(gè)，傳統(tǒng)的高斯建模方式由于計(jì)算量大，往往不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。另一方面，固定攝像機(jī)所拍攝的圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域往往只是所拍攝場景中的一部分，其他區(qū)域長時(shí)間處于靜態(tài)，不需要高頻率進(jìn)行背景更新。基于以上兩個(gè)原因，本文提出了一種基于局部二值模式直方圖紋理描述(LBP)和混合高斯背景建模的分層次背景建模的方法，以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測。該方法首先利用LBP快速進(jìn)行運(yùn)動(dòng)區(qū)域的檢測，然后再對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行精確的提取和自適應(yīng)的