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《华南理工大学》 2015年
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基于机器视觉的交通运动目标检测关键技术研究

马闯  
【摘要】:随着中国经济的高速发展,我国城市规模不断扩大。城市人口和机动车保有量的迅猛增加,导致城市交通问题日益突出。智能交通系统(ITS)在交通管理和交通参数获取等方面的作用日益凸显。基于视频的智能交通系统具有安装维护方便、成本低、检测范围广等优点,因此成为重要的交通信息获取方式之一。如何在复杂交通场景中有效地检测和跟踪车辆和行人是基于视频的ITS系统的核心功能之一。因此,以交通场景中的运动车辆作为目标检测和跟踪的研究对象具有较高的理论价值和现实意义。本文对基于视频的交通运动目标检测技术涉及到的一些关键问题展开研究。首先简要介绍交通场景中常用的图像增强和形态学处理方法。然后,对基于混合高斯背景模型的背景差分法展开深入研究,针对高占有率交通场景提出一种改进的背景建模方法。该方法结合序列均值法和混合高斯背景建模算法,有选择地分块更新混合高斯背景模型。改进算法可以建立更为准确的背景模型并减少运算量,其优势在高占有率交通场景中尤为明显。针对车辆阴影去除问题,提出一种基于归一化RGB空间的车辆阴影去除方法,实验表明该方法具有良好的阴影检测效果。在多目标分离环节,深入研究了两种典型的连通成分标记方法,并提出一种新的连通成分标记算法,该算法可以有效标降低标记冲突概率,从而降低算法的时间复杂度。在交通目标跟踪部分,深入研究了Kalman滤波器和Mean Shift跟踪算法的原理,并通过实验分析它们的特点。之后,紧密结合交通场景的特点并充分利用两种算法的优势,提出一种应用于交通场景的多目标跟踪方法。实验结果表明,改进算法在复杂交通场景中能够取得良好的跟踪效果,具有较高的工程应用价值。最后,将本文研究内容应用于视频交通信息智能检测系统中,形成实际的软件产品,该软件系统取得了良好的交通信息检测效果,具有广阔的应用前景。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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