基于改进的隐马尔科夫模型的车辆轨迹预测

发布时间：2021-08-21 11:46

　　随着交通视频监控的广泛使用,基于计算机视觉的车辆检测、车辆跟踪、车辆定位、轨迹分析等技术成为研究热点。这些技术在交通领域具有广泛的应用前景,如交通流参数提取、车辆轨迹预测、交叉口安全风险评估等。车辆检测是从交通视频中提取交通参数的基本手段,其中的技术难点是降低交通视频中遮挡对车辆检测准确率的影响。为此,引入卡尔曼滤波先验信息开展了车辆融合检测与跟踪。针对大范围交通场景,采用分布式视频网络,利用一致性信息融合算法降低单台摄像机的检测误差,从而提取出更准确的车辆轨迹。针对车辆轨迹预测在交通的应用,改进常规隐马尔科夫模型,使其适用于轨迹预测。本文主要工作和创新点如下。1)融合卡尔曼滤波先验信息的遮挡情况下的车辆跟踪。利用卡尔曼滤波先验信息和新的车辆区域描述方法,对图像的车辆区域进行精确的形态学操作,减少了遮挡情况的发生。同时,将遮挡问题划分为车辆间的遮挡和车辆与路边障碍物的遮挡,引入卡尔曼滤波先验信息,分别针对两种遮挡问题,进行分割和合并操作,提高了车辆检测的准确率。2)基于信息加权一致性的车辆精确定位。在分布式视频网络中,采用信息加权一致性算法,解决了单台摄像机检测误差大的问题。算法经过若... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

背景差分图

图 2-4 背景差分图Fig. 2-4 Background difference image图 2-5 二值化Fig. 2-5 Binarization image最后，对图像做一次形态学开运算操作，如图 2-6 所示。本文中使用的所有形态学操作的元素结构均为3 3的矩形。图 2-6 整体形态学开运算操作Fig. 2-6 Global morphology opening operation上述操作可以基本去除噪声，且使得车辆区域显现出来。但车辆区域可能存在大面积空洞，这不利于车辆的轮廓检测。如果继续对整幅图像进行膨胀操作，

图 2-6 整体形态学开运算操作Fig. 2-6 Global morphology opening operation本去除噪声，且使得车辆区域显现出来利于车辆的轮廓检测。如果继续对整幅膨胀为噪声团块，从而对检测造成较大本分离的车辆之间形成粘连，从而造成信息更精确地对车辆区域进行处理。帧图像时，利用第 t 1帧图像的卡尔曼滤像的卡尔曼滤波预测值，即车辆在第t 帧尔曼滤波先验信息。在此基础上，通过达到更精确的车辆区域定位。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于改进的核相关滤波器的目标跟踪算法[J]. 秦晓飞,代顺锋,李峰.  测控技术. 2017(10)
[4]基于灰色预测和Mean-Shift的抗遮挡跟踪算法[J]. 王长有,刘皓,张海强,胡敏,李湘伟.  控制工程. 2017(07)
[5]基于联邦卡尔曼的GPS/基站定位信息融合算法[J]. 邓中亮,尹露,杨磊,余彦培,席岳.  北京邮电大学学报. 2013(06)
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[9]应用Mean Shift和分块的抗遮挡跟踪[J]. 颜佳,吴敏渊,陈淑珍,张青林.  光学精密工程. 2010(06)
[10]遮挡情况下目标跟踪算法综述[J]. 薛陈,朱明,刘春香.  中国光学与应用光学. 2009(05)

硕士论文
[1]基于重叠视域多摄像机协同的目标定位与跟踪技术研究[D]. 张娇.南京邮电大学 2016



本文编号：3355537