光电图像动态目标跟踪技术研究(2)
时间:2017-03-19 14:36 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
结论 24 致谢 25 参考文献26 图2.1 图像的中值滤波 5 图2.2 Sobel算子水平和垂直边缘卷积核 6 图2.3 图像二值化 8 图2.4 形态学处理前后图像对比 10 图2.5 连通域分析结果 11 图3.1-1 绝对区域13 图3.1-2 背景初始化和更新结果13 图3.2 存在检测器 14 图3.4 逻辑检测器 16 图3.5-1 投影法示意图 17 图3.5-2 车辆跟踪结果 22 图3.6 检测跟踪流程图 22 1 绪论 1.1 研究背景及意义 近年来，国民经济持续高速增长的同时汽车业的也迅猛发展。伴随着机动车的持 有量急速增加，道路显得日益拥挤，严重影响了经济的持续高速发展。虽然修建和拓 宽道路能够缓解一部分道路的拥堵现象，但是修建道路需要花费巨额资金的同时也占 用了城市有限的空间[1] 。因此，积极完善各项基础设施的同时，在现有路况下实现对 车辆的有效监控，提高道路利用效率，成为有效解决目前交通拥堵问题的重中之重。 智能交通系统在此背景下应运而生，并成为了解决城市交通问题的关键手段。 交通信息采集是先进的智能交通管理设备得以正确控制与引导交通，提高交通安 全性和效率的前提[2] 。交通信息采集设备可以及时准确地获取交通信息，如车流量、 车速、车型分类、占道率、交通密度、车辆排队长度、车辆转弯、车辆停止或肇事情 况等信息，并提供给智能交通管理系统，从而完成对交通现场的有效管理。 目前，一种常用的获取交通信息的方法是利用红外线、环形磁感应线圈等传感器 来采集信息，它的实时性好，识别率高，计数较准确，但是也存在安装复杂，参数难 于调整，使用寿命短，后期文护成本高等缺点；另外就是基于计算机视觉的方法，对 车辆监测一直是计算机视觉研究的活跃领域，也是目前交通监控系统研究的热点。 基于视频的检测系统作为一种新兴的检测技术，已受到国内外的广泛重视。它是 通过摄像机采集道路视频图像，再利用数字视频处理技术获取道路交通信息。其优点 在于信息直观，信息量大，能够统计车流、跟踪车辆、划分车辆类型、估计车辆行驶 速度等；同时摄像机的画面可以作为监控的手段，监测违章驾驶、道路异常和事故， 并可通过图像处理的方法检测车牌识别车辆，以进行综合管理；单台摄像机和处理器 可用于多车道的监控，视野范围大[3] [4] ；而且摄像机安装在高处，受破坏的可能性较 小，使用和文护成本较低。但是这种方法实现难度比较高，难以适应道路现场多变的 环境因素和保证复杂算法的实时性，特别是在日益拥挤的路况条件下，路面背景复杂， 车辆的检测分割和跟踪技术的研究相对不足，导致以上问题更加突出[5]。 1.2 国内外研究现状 基于视频的车辆跟踪技术作为一种能提供交通量、速度等交通参数的技术已成为 当前的研究热点。目前存在的基于视频的车辆跟踪方法有很多种，各种方法均有其优 缺点。 1978 年，美国 T(加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运动机器视觉 进行车辆检测的方法，并指出该方法是传统检测方法的一种可行的替代方案。1991 年，美国明尼苏达人学的 Michalopoulos 提出了一种基于视频的车辆检测系统。该系 (责任编辑：qin) |