復(fù)雜環(huán)境下多目標(biāo)圖像分割算法研究.pdf

1、計算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)用于長途客運(yùn)車上可以實(shí)現(xiàn)對其運(yùn)營狀況的有效監(jiān)管。目前雖然很多長途客運(yùn)車上都安裝了監(jiān)控攝像頭,但實(shí)際的監(jiān)控任務(wù)仍需要大量的人工工作來完成,且目前大部分的視頻監(jiān)控系統(tǒng)所提供的信息都是沒有經(jīng)過任何分析的數(shù)據(jù),這就不能充分發(fā)揮其智能、實(shí)時監(jiān)督的作用。復(fù)雜環(huán)境下多目標(biāo)圖像分割算法的研究就是研究能將視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻序列圖像中的多目標(biāo)從復(fù)雜的交通背景中快速分割出來的方法,他是各種后續(xù)處理,如:目標(biāo)的特征提取以及目標(biāo)的識別、跟蹤

2、和行為理解等的前提和基礎(chǔ);是實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)揮其智能、實(shí)時監(jiān)督作用的關(guān)鍵技術(shù);也是治理長途客運(yùn)車運(yùn)營中司機(jī)中途載客收費(fèi)而不上報問題的有效方法。本論文的主要研究工作和創(chuàng)造性成果總結(jié)如下:
　　 (1)針對霍夫變換所需存儲空間大、運(yùn)算速度慢的問題,對其進(jìn)行了改進(jìn)。首先將半徑不確定圓的檢測轉(zhuǎn)換為半徑確定圓的檢測,其次采用最大值法和圓不覆蓋原則以及標(biāo)準(zhǔn)差法避免對閾值的判斷,提高了檢測的準(zhǔn)確率和檢測的速度;
　　 (2)采用

3、改進(jìn)的二維OTSU方法和量子粒子群結(jié)合的方法用于復(fù)雜環(huán)境中多目標(biāo)圖像的分割,使分割精度和分割速度都得到了提高;
　　 (3)提出了一種支持向量機(jī)樣本選擇新方法,在二維灰度直方圖的指導(dǎo)下選擇一定數(shù)量的樣本來訓(xùn)練支持向量機(jī),并用其對復(fù)雜環(huán)境中的多目標(biāo)圖像進(jìn)行分割,不僅得到了理想的分割效果,分割速度也得到了提高;
　　 (4)從分割后的圖像中提取紋理特征、小波特征和幾何特征,并采用歐氏距離法實(shí)現(xiàn)對頭頂?shù)淖R別,進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有