复杂场景下车辆跟踪研究
发布时间：2021-03-14 11:53
视频监控中的运动车辆目标跟踪技术研究是智能交通系统（Intelligent Transportation Systems ITS）的一个非常重要的课题。近年来,国内外众多学者对车辆目标跟踪进行了大量的研究,但是由于车辆自身的复杂变化,包括车辆快速运动、车辆尺度变化、车辆旋转、姿态变化和车辆受相似物干扰、车辆部分甚至全部遮挡等;以及复杂的外部环境,如摄像头移动、抖动和恶劣的雨雪天气等,使得车辆目标的准确跟踪仍然存在诸多难点,本文针对这些难点问题展开了研究。具体完成的研究工作如下:（1）针对车辆尺度变化、车辆旋转及形变等干扰,本文引入SIFT特征对车辆进行特征提取。SIFT特征对车辆远近变化、姿态变化、尺度缩放、光照变化有较强鲁棒性,所以SIFT特征可以有效解决目标的旋转、缩放、平移,为车辆跟踪提供很好的特征支持。但是传统的SIFT特征跟踪不能区分前景和背景,极多的匹配特征集中在背景上,导致跟踪目标丢失。通过研究现有车辆跟踪算法,本文提出了一种基于SIFT特征与Grab Cut算法的车辆跟踪,在SIFT特征跟踪的基础上引入了Grab Cut提取前景的跟踪方法。实验表明,该方法在日间摄像机不...
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 运动目标跟踪技术简述
1.4 车辆目标跟踪技术简述
1.5 车辆目标跟踪的主要难点
1.6 本文主要研究内容概述
第二章 车辆目标跟踪相关图像处理技术及算法概述
2.1 引言
2.2 图像灰度化
2.3 二值化
2.4 数学形态学
2.5 图像显著特征提取
2.5.1 图像颜色特征
2.5.2 图像纹理特征
2.5.3 图像形状特征
2.6 目标跟踪相关技术
2.6.1 Meanshift算法
2.6.2 Kalman滤波
2.6.3 TLD算法
2.7 本章小结
第三章 基于SIFT特征与GrabCut算法的目标跟踪方法
3.1 引言
3.2 SIFT算法
3.3 GrabCut算法
3.4 基于SIFT特征与GrabCut算法的车辆跟踪方法
3.4.1 基于帧差法的目标车辆检测
3.4.2 基于GrabCut算法的目标车辆前景提取
3.4.3 基于BIRCH聚类的目标车辆中心及缩放比例估计
3.5 实验结果与分析
3.5.1 各跟踪算法与本文算法比较
3.5.2 本文算法耗时分析
3.6 本章小结
第四章 改进的TLD目标跟踪方法
4.1 引言
4.2 基于Meanshift与Kalman的当前帧目标所在区域预估
4.3 基于颜色特征分类器
4.4 改进的综合模块
4.5 实验结果与分析
4.5.1 本文算法跟踪准确性分析
4.5.2 本文算法耗时分析
4.6 本章小结
第五章 交通违法监测系统的实现
5.1 引言
5.2 交通违法监测系统功能简介
5.3 摄相机标定
5.4 交通违法监测
5.4.1 系统结构设计
5.4.2 参数设置模块
5.4.3 车辆检测模块
5.4.4 车辆跟踪模块
5.5 实验结果与分析
5.5.1 本文系统实验数据
5.5.2 本文系统实验结果分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
攻读硕士学位期间发表论文情况
攻读硕士学位期间参加科研项目情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于ViBe的运动目标检测方法[J]. 胡小冉,孙涵. 计算机科学. 2014(02)
[2]改进后的TLD视频目标跟踪方法[J]. 周鑫,钱秋朦,叶永强,王从庆. 中国图象图形学报. 2013(09)
[3]一种基于TLD改进的视觉跟踪算法[J]. 程立英,张丹,赵姝颖,薛定宇. 科学技术与工程. 2013(09)
[4]基于UKF与SIFT的车辆跟踪算法研究[J]. 蒋庆斌,王浩,赵力. 计算机测量与控制. 2012(10)
[5]一种结合Grabcut的Vibe目标检测算法[J]. 邱祯艳,王修晖. 中国计量学院学报. 2012(03)
[6]融合角点特征与颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法[J]. 宋丹,赵保军,唐林波. 系统工程与电子技术. 2012(01)
[7]基于特征点的运动汽车跟踪算法研究[J]. 王进花,曹洁. 电气自动化. 2011(06)
[8]交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用[J]. 高韬,刘正光,张军,杨正瓴. 应用基础与工程科学学报. 2010(02)
[9]基于几何特征点的扩展目标跟踪方法[J]. 樊志华,王春鸿,吴明军. 光电工程. 2009(10)
[10]一种鲁棒的多特征融合目标跟踪新算法[J]. 王欢,王江涛,任明武,杨静宇. 中国图象图形学报. 2009(03)
本文编号：3082129
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 运动目标跟踪技术简述
1.4 车辆目标跟踪技术简述
1.5 车辆目标跟踪的主要难点
1.6 本文主要研究内容概述
第二章 车辆目标跟踪相关图像处理技术及算法概述
2.1 引言
2.2 图像灰度化
2.3 二值化
2.4 数学形态学
2.5 图像显著特征提取
2.5.1 图像颜色特征
2.5.2 图像纹理特征
2.5.3 图像形状特征
2.6 目标跟踪相关技术
2.6.1 Meanshift算法
2.6.2 Kalman滤波
2.6.3 TLD算法
2.7 本章小结
第三章 基于SIFT特征与GrabCut算法的目标跟踪方法
3.1 引言
3.2 SIFT算法
3.3 GrabCut算法
3.4 基于SIFT特征与GrabCut算法的车辆跟踪方法
3.4.1 基于帧差法的目标车辆检测
3.4.2 基于GrabCut算法的目标车辆前景提取
3.4.3 基于BIRCH聚类的目标车辆中心及缩放比例估计
3.5 实验结果与分析
3.5.1 各跟踪算法与本文算法比较
3.5.2 本文算法耗时分析
3.6 本章小结
第四章 改进的TLD目标跟踪方法
4.1 引言
4.2 基于Meanshift与Kalman的当前帧目标所在区域预估
4.3 基于颜色特征分类器
4.4 改进的综合模块
4.5 实验结果与分析
4.5.1 本文算法跟踪准确性分析
4.5.2 本文算法耗时分析
4.6 本章小结
第五章 交通违法监测系统的实现
5.1 引言
5.2 交通违法监测系统功能简介
5.3 摄相机标定
5.4 交通违法监测
5.4.1 系统结构设计
5.4.2 参数设置模块
5.4.3 车辆检测模块
5.4.4 车辆跟踪模块
5.5 实验结果与分析
5.5.1 本文系统实验数据
5.5.2 本文系统实验结果分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
攻读硕士学位期间发表论文情况
攻读硕士学位期间参加科研项目情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于ViBe的运动目标检测方法[J]. 胡小冉,孙涵. 计算机科学. 2014(02)
[2]改进后的TLD视频目标跟踪方法[J]. 周鑫,钱秋朦,叶永强,王从庆. 中国图象图形学报. 2013(09)
[3]一种基于TLD改进的视觉跟踪算法[J]. 程立英,张丹,赵姝颖,薛定宇. 科学技术与工程. 2013(09)
[4]基于UKF与SIFT的车辆跟踪算法研究[J]. 蒋庆斌,王浩,赵力. 计算机测量与控制. 2012(10)
[5]一种结合Grabcut的Vibe目标检测算法[J]. 邱祯艳,王修晖. 中国计量学院学报. 2012(03)
[6]融合角点特征与颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法[J]. 宋丹,赵保军,唐林波. 系统工程与电子技术. 2012(01)
[7]基于特征点的运动汽车跟踪算法研究[J]. 王进花,曹洁. 电气自动化. 2011(06)
[8]交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用[J]. 高韬,刘正光,张军,杨正瓴. 应用基础与工程科学学报. 2010(02)
[9]基于几何特征点的扩展目标跟踪方法[J]. 樊志华,王春鸿,吴明军. 光电工程. 2009(10)
[10]一种鲁棒的多特征融合目标跟踪新算法[J]. 王欢,王江涛,任明武,杨静宇. 中国图象图形学报. 2009(03)
本文编号：3082129
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