低空對地運(yùn)動車輛檢測與運(yùn)動特性分析.pdf

1、空對地視頻交通監(jiān)控以其直觀、方便和價(jià)格低廉等特點(diǎn)，日益受到智能交通領(lǐng)域研究者的高度重視。其核心在于使用安裝在無人機(jī)等浮空平臺上的攝像機(jī)感知交通場景，通過關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，檢測出地面運(yùn)動車輛等交通對象，并估計(jì)它們的運(yùn)動狀況，從而達(dá)到智能化道路交通管理、減少交通事故的目的。顯然，低空對地運(yùn)動車輛檢測是一個(gè)動態(tài)視覺監(jiān)控系統(tǒng)，與一般的靜態(tài)視頻監(jiān)控相比，檢測平臺和檢測對象的動態(tài)性、場景的實(shí)時(shí)變化性，都使得低空對地運(yùn)動車輛的檢測與運(yùn)動特性分析成為目前

2、公認(rèn)的一個(gè)技術(shù)難題。
　　 本文針對低空對地運(yùn)動車輛視覺監(jiān)控中出現(xiàn)的技術(shù)難題，首先提出了一種新的運(yùn)動車輛特征表示與提取方法bLPS-HOG；然后利用線性SVM分類來實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動車輛的高效檢測；最后提出了基于顏色和空間相似度計(jì)算的運(yùn)動分析方法，在檢測出運(yùn)動車輛的基礎(chǔ)上得到運(yùn)動車輛的運(yùn)動軌跡。
　　 本文完成的具體工作主要分為如下三個(gè)方面：
　　 1)針對低空平臺的高動態(tài)特性導(dǎo)致運(yùn)動車輛有效特征難以提取的問題，提出了一

3、種針對運(yùn)動車輛的新的特征表示與提取方法bLPS-HOG。該方法首先利用局部采樣和金字塔采樣，針對不同大小的特征塊計(jì)算得到象素梯度值，并通過直方圖統(tǒng)計(jì)方法得到每個(gè)方向塊值；然后將每個(gè)方向塊對應(yīng)值表示成一個(gè)弱分類器；最后針對每個(gè)特征塊訓(xùn)練得到一個(gè)強(qiáng)分類器，這個(gè)強(qiáng)分類器的輸出結(jié)果即為對應(yīng)的bLPS-HOG特征值。該方法能有效獲得車輛的局部和全局特征信息，達(dá)到更好的檢測性能。
　　 2)針對空對地平臺下用于運(yùn)動車輛檢測的樣本相對有限的情

4、況，采用線性SVM方法進(jìn)行運(yùn)動車輛的分類。將提取的bLPS-HOG特征值作為SVM的特征向量，利用訓(xùn)練得到的SVM分類器進(jìn)行運(yùn)動車輛檢測。該分類方法能在計(jì)算量較小的情況下有效地檢測出運(yùn)動車輛。
　　 3)針對城市交通環(huán)境下車輛運(yùn)動特性難以準(zhǔn)確獲取的問題，提出了一種基于顏色和空間相似度的運(yùn)動分析方法。該方法在運(yùn)動車輛檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過計(jì)算連續(xù)兩幀里檢測窗口的HSV顏色直方圖和空間相似度，獲得同一運(yùn)動車輛在不同幀里的位置信息，從