圖像檢測(cè)與行為理解研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)行人檢測(cè)與跟蹤是城市交通環(huán)境下的智能車(chē)安全行駛輔助導(dǎo)航技術(shù)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)推動(dòng)智能車(chē)輛技術(shù)的發(fā)展及保障城市道路交通安全具有重要作用。 本文針對(duì)城市交通環(huán)境下行人交通的暢通和行人安全問(wèn)題，研究了攝像機(jī)靜止情況下基于單目視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)行人檢測(cè)與跟蹤方法，詳細(xì)介紹了從復(fù)雜場(chǎng)景中檢測(cè)和跟蹤行人運(yùn)動(dòng)的算法設(shè)計(jì)和具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程，并給出了分析行人運(yùn)動(dòng)的方法。 論文主要工作有： 1．運(yùn)動(dòng)行人檢測(cè)部分，使用自適應(yīng)背景模型技術(shù)和運(yùn)

2、動(dòng)分割相結(jié)合的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)行人進(jìn)行分割。在差分圖像算法的基礎(chǔ)上，將直方圖自動(dòng)閩值分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算有機(jī)結(jié)合起來(lái)，研究了行人運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法，有效地抑制了差分圖像算法引起的噪聲，并且能夠完整地填充分割中運(yùn)動(dòng)行人圖像的斷裂部分，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)行人的精確分割。 2．對(duì)行人識(shí)別和匹配過(guò)程中，根據(jù)行人多種簡(jiǎn)單特征建立行人匹配模板，在圖像序列中對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行匹配和識(shí)別。 3．對(duì)行人運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)過(guò)程中，引入狄色模型作為行人運(yùn)動(dòng)模型預(yù)測(cè)行人運(yùn)

3、動(dòng)，適應(yīng)行人運(yùn)動(dòng)靈活多變的特點(diǎn)，縮小檢測(cè)行人時(shí)的感興趣檢測(cè)區(qū)域，提高系統(tǒng)檢測(cè)的速度和精度；跟蹤階段選擇人體跟蹤窗口的對(duì)角點(diǎn)作為跟蹤的特征點(diǎn)，有效地防止了人體自運(yùn)動(dòng)對(duì)跟蹤的影響，提高了跟蹤算法的魯棒性，在試驗(yàn)中取得良好的跟蹤效果。 4．對(duì)行人運(yùn)動(dòng)進(jìn)一步分析，介紹了提取系統(tǒng)中行人運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法，幫助對(duì)行人的行為進(jìn)行理解，為分析和解決現(xiàn)有的智能車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)以及交通監(jiān)控系統(tǒng)中存在的問(wèn)題提供理淪基礎(chǔ)。 通過(guò)實(shí)際采集的兩種不同交通