基于運(yùn)動特征的目標(biāo)檢測識別.pdf

1、數(shù)字圖像處理技術(shù)是蘊(yùn)涵巨大發(fā)展?jié)摿Φ男屡d科學(xué)研究領(lǐng)域之一，基于視頻的目標(biāo)檢測識別相對比傳統(tǒng)的檢測識別手段具有安裝簡單、維護(hù)方便、信息豐富和應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)前在基于視頻的目標(biāo)檢測識別技術(shù)上，主要分為基于目標(biāo)的靜態(tài)特征、動態(tài)特征以及兩種特征混合的檢測識別方法。
　　常見的基于視頻圖像的目標(biāo)檢測識別的途徑主要分為基于單目視覺、立體視覺以及傳感器與視覺融合的方法。本文主要圍繞目標(biāo)的動態(tài)特征，研究討論了分別在單目視覺、立體視覺下針對于不

2、同場景的應(yīng)用。第一個場景是基于單目視覺的方法，所選取的場景為交通公路，以交通公路車輛和行人為檢測識別目標(biāo)，主要目的是檢測識別出現(xiàn)在場景內(nèi)的違規(guī)行為，如車輛逆行、倒車，以及行人橫穿馬路等。論文提出了通過采用目標(biāo)運(yùn)動軌跡場的方法完成目標(biāo)的行為檢測；第二個是基于立體視覺的方法，所選取的場景位于公交車內(nèi)，以在公交車內(nèi)外的乘客為檢測識別目標(biāo)，主要通過樸素貝葉斯分類，解決識別乘客上下車行為，排除異常目標(biāo)（乘客的行李、背包、身體肩部）帶來的干擾，達(dá)到

3、精確統(tǒng)計公交上下車客流人數(shù)。
　　以上兩種場景均以攝像機(jī)拍攝獲取的場景為研究內(nèi)容，出現(xiàn)在場景中的運(yùn)動物體做為研究目標(biāo)，通過分析各自場景下的目標(biāo)的動態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)對其目標(biāo)的檢測識別。兩種場景下的檢測識別方法步驟大致相同：首先在基于目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，獲取運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，然后提取目標(biāo)的運(yùn)動特征，再進(jìn)一步通過對正常目標(biāo)運(yùn)動特征的模式學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的檢測識別。
　　本文分別通過對兩個不同場景拍攝的視頻序列多次進(jìn)行測試，結(jié)果表明通過