交通圖像序列的分割與目標(biāo)跟蹤.pdf

1、智能交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)(ITSS)以將監(jiān)控范圍內(nèi)提取感興趣目標(biāo)為目的，需要綜合運(yùn)用圖像采集、去噪、增強(qiáng)、陰影消除和目標(biāo)跟蹤等軟硬件技術(shù)，而其中一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題便是對(duì)車(chē)輛目標(biāo)的準(zhǔn)確分割和實(shí)時(shí)跟蹤。本文以數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和PC為硬件平臺(tái)，進(jìn)行一系列實(shí)驗(yàn)，重點(diǎn)研究了城市道路路況信息的獲取。
　　 為了搭建一個(gè)高性能、運(yùn)行穩(wěn)定的視頻監(jiān)控系統(tǒng)硬件平臺(tái)，在充分分析各種監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文選用了基于千兆以太網(wǎng)的數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表

2、明該硬件方案性能優(yōu)越，為后續(xù)實(shí)驗(yàn)打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
　　 圖像分割作為研究交通圖像序列的起始階段，直接決定著后期交通目標(biāo)跟蹤的成敗，所以有必要使用一種實(shí)時(shí)性高、分割準(zhǔn)確的算法。在對(duì)比傳統(tǒng)的光流法和相鄰幀差法分割效果的基礎(chǔ)上，本文選用基于背景差分的交通圖像分割算法。通過(guò)建立初始背景、動(dòng)態(tài)背景更新、背景差分、自動(dòng)閾值選取和必要的形態(tài)學(xué)處理等一系列行之有效的算法，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的正確分割。
　　 陰影消除是當(dāng)前交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的

3、關(guān)鍵技術(shù)，建立適用性高且分割準(zhǔn)確的陰影消除算法，有重要研究?jī)r(jià)值。本文通過(guò)深入研究當(dāng)前主流的陰影消除算法，在進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，確立了一種基于歸一化RGB色彩模型的陰影消除算法，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)算量小，分割準(zhǔn)確的效果。
　　 目標(biāo)跟蹤是交通圖像序列研究的核心，目的就是要準(zhǔn)確跟蹤監(jiān)控范圍內(nèi)的感興趣目標(biāo)。本文通過(guò)研究模板匹配、主動(dòng)輪廓模型和Kalman濾波等算法，提出了基于主動(dòng)輪廓模型的Kalman濾波算法，實(shí)現(xiàn)了交通圖像序列的車(chē)輛目標(biāo)跟蹤