改进ViBe算法和SSD在运动车辆目标检测与跟踪中的应用

发布时间：2021-02-20 05:51

　　随着城市社会的发展,机动车数量日趋增加,城市道路堵塞情况日益严重,智能交通系统的应用日益受到大家的广泛关注,车辆的检测与跟踪是其重要的组成部分。在实际应用中,车辆检测算法需要实时检测图像或者视频序列帧中出现的车辆,获得目标参数,并将检测的车辆信息传递给车辆跟踪算法,由它对车辆进行跟踪,从而确定车辆的位置,有效地对车辆进行实时跟踪。本论文对传统的车辆检测算法进行分析,针对其不足之处,利用深度学习技术设计了一种基于多尺度特征图预测SSD的车辆检测器;将检测的结果与融合Kalman滤波算法的改进Camshift跟踪算法相结合,实现车辆的自动跟踪。论文的具体工作可总结如下:1.对帧间差分法、改进的高斯混合模型（MOG2）和ViBe算法之间的优缺点进行分析和讨论,对比实验表明,选择ViBe算法作为运动车辆检测算法效果最优。并针对传统的ViBe算法中固定阈值和“鬼影”干扰问题,采用OTSU类间方差法克服来固定值问题,对于“鬼影”干扰则加入帧间差分法进行改进;对比实验表明,基于帧间差分法的改进ViBe算法不仅克服了固定值问题而且能够快速地消除“鬼影”对检测结果的影响,具有良好的检测效果。2.针对传统... 

【文章来源】：上海师范大学上海市

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

平均值法

(a) 原彩色图像 （b）灰度图像图 3-2 加权平均法以上四种方法是图像灰度化处理比较常用的方法，图像灰度处理一般采用加权平均法。本文还采用加权平均法对图像进行灰度化处理。3.1.3 图像噪声图像噪声是图像处理中不可缺少的一个环节，它可以改善受噪声影响的图像质量，便于进一步的处理。介绍两种常见的重要噪声，高斯噪声和盐和胡椒噪声（脉冲噪声）。下图分别显示：

图 3-3 加入高斯噪声的图像 图 3-4 含有椒盐噪声图像3.1.4 图像滤波图像滤波消除图像噪声的影响。均值滤波又称线性滤波，其主要方法是邻域平均。（a） 加入高斯噪声的图像 (b) 均值滤波（加入高斯噪声）图像

【参考文献】：
期刊论文
[1]背景帧间差分法的移动目标跟踪研究[J]. 黄金海.  中国仪器仪表. 2019(01)
[2]基于SSD的道路前方车辆检测[J]. 徐乐,刘翔,张华.  软件导刊. 2019(05)
[3]基于改进SSD的实时检测方法[J]. 陈立里,张正道,彭力.  激光与光电子学进展. 2019(01)
[4]基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别[J]. 张凯兵,赵珮含.  湖北工程学院学报. 2018(06)
[5]基于Faster R-CNN深度网络的遥感影像目标识别方法研究[J]. 王金传,谭喜成,王召海,钟燕飞,董华萍,周松涛,成布怡.  地球信息科学学报. 2018(10)
[6]基于改进多尺度特征图的目标快速检测与识别算法[J]. 单倩文,郑新波,何小海,滕奇志,吴晓红.  激光与光电子学进展. 2019(02)
[7]A Survey of Scene Understanding by Event Reasoning in Autonomous Driving[J]. Jian-Ru Xue,Jian-Wu Fang,Pu Zhang.  International Journal of Automation and Computing. 2018(03)
[8]一种改进的基于ViBe的运动目标检测方法[J]. 欧阳梓标,牛燕雄,谢朋言.  半导体光电. 2018(02)
[9]基于TensorFlow深度学习框架的卷积神经网络研究[J]. 袁文翠,孔雪.  微型电脑应用. 2018(02)
[10]基于Otsu准则和性质的降维阈值分割法[J]. 左攀攀,王志文,陈敬秒.  电子设计工程. 2017(03)

博士论文
[1]面向图像语义分割的新型卷积神经网络及其应用研究[D]. Robail Yasrab.中国科学技术大学 2017
[2]车载视频图像处理算法的优化与融合研究[D]. 陈炳权.湖南大学 2014

硕士论文
[1]基于光流法的运动目标检测和跟踪算法研究[D]. 刘洁.中国矿业大学 2015



本文编号：3042323