运动车辆检测与跟踪算法的研究与实现

发布时间：2017-04-24 18:16

  本文关键词：运动车辆检测与跟踪算法的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：交通监控视频中运动目标的检测与跟踪是智能交通系统的研究课题之一。根据交通监控视频提供的道路车辆的运动情况的处理与分析,实时的获取车辆运动速度、流量、道路通行能力等交通参数。由于实际的道路交通中运动车辆的检测与跟踪的准确性受环境影响较大,场景光照变化、自身尺度变化等因素都会影响到运动车辆的检测与跟踪的准确性。因此对运动车辆的检测和跟踪的准确性直接影响到监控视频中道路车辆运动情况的处理和分析结果是否准确。本文分别对视频序列中的运动车辆检测算法和视频序列中的运动车辆跟踪算法进行研究与实验,结合ViBe算法和帧间差分法的特点,利用粒子滤波不受系统模型和噪声分布的限制的优点,对运动车辆检测与跟踪算法做出了改进。论文主要开展的研究工作：1、本文对运动目标的检测中常用的算法进行研究,分析这些方法的工作原理以及应用范围等。针对ViBe算法中易出现的“鬼影”现象做出了改进。本文结合帧间差分法能够快速消除“鬼影”的特点,将扩展邻域的ViBe算法进行了改进,提高了检测的效率,降低了误检率,从实验结果上看能够获得更好的检测效果。2、本文对运动目标的跟踪算法进行分类以及对比其优缺点,详细介绍了粒子滤波算法的基本原理和具体工作流程。在粒子滤波算法的基础上对运动车辆被遮挡后易发生跟踪偏移的现象做出了改进。本文采用将跟踪窗口划分为均等的子窗口,再利用颜色直方图距离进行遮挡判断,并从跟踪效果上与传统的粒子滤波算法、Mean-Shift算法等进行比较,实验效果表明该算法的准确性有明显的提高。3、本文利用运动目标的检测算法和跟踪算法对交通视频序列中的车辆进行检测,通过与实际数量以及其他交通视频中运动车辆的检测与跟踪方法所得得到的结果进行对比,分析本文方法的优点与不足。
【关键词】：目标检测 目标跟踪 ViBe 粒子滤波 颜色直方图
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 论文的研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外相关领域发展现状12-16
• 1.2.1 目标检测研究现状12-14
• 1.2.2 目标跟踪研究现状14-16
• 1.3 运动车辆检测与跟踪的关键问题16
• 1.4 论文的主要工作和结构安排16-18
• 第2章 目标检测算法理论18-36
• 2.1 目标检测算法介绍18-29
• 2.1.1 帧间差分法基本原理18-20
• 2.1.2 光流法基本原理20-21
• 2.1.3 背景建模法介绍21-25
• 2.1.4 基于ESS-ViBe的目标检测算法25-29
• 2.2 视频序列中运动车辆定位实验与分析29-35
• 2.3 本章小结35-36
• 第3章 基于多窗口和颜色直方图的粒子滤波目标跟踪算法36-57
• 3.1 贝叶斯滤波37-39
• 3.1.1 贝叶斯滤波原理37-38
• 3.1.2 卡尔曼滤波38-39
• 3.2 粒子滤波理论39-46
• 3.2.1 蒙特卡罗方法39-41
• 3.2.2 重要性采样41-43
• 3.2.3 序列重要性采样43-44
• 3.2.4 重采样44-46
• 3.3 基于多窗口和颜色直方图的粒子滤波目标跟踪算法46-56
• 3.3.1 颜色特征46-47
• 3.3.2 多窗口颜色直方图遮挡判定算法介绍47-52
• 3.3.3 基于多窗口和颜色直方图的粒子滤波目标跟踪算法52-54
• 3.3.4 实验结果与分析54-56
• 3.4 本章小结56-57
• 第4章 运动车辆检测与跟踪算法实现57-65
• 4.1 运动车辆检测与跟踪算法流程介绍58-61
• 4.2 实验结果与分析61-64
• 4.3 本章小结64-65
• 第5章 结论与展望65-67
• 5.1 本文工作总结65-66
• 5.2 对未来工作的展望66-67
• 参考文献67-72
• 致谢72

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本文编号：324726