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《基于交通監(jiān)控的車輛檢測(cè)與跟蹤算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類號(hào)：密級(jí)：你UDC：編號(hào)：你河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于交通監(jiān)控的車輛檢測(cè)與跟蹤算法研究論文作者：楚玉梅學(xué)生類別：全日制專業(yè)學(xué)位類別：工程碩士領(lǐng)域名稱：電子與通信工程指導(dǎo)教師：王寶珠職稱：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofElectronicandCommunicationEngineeringRESEARCHONVEHICLEDETECTIONANDTRACKINGALGORITHMBASEDONTRAFFICMONITORINGbyCh
2、uYumeiSupervisor:Prof.WangBaozhuMarch2017摘要隨著機(jī)動(dòng)車擁有量的逐年提升，道路擁擠、交通事故等交通問題的發(fā)生率也越來越高，城市的安全防護(hù)受到了廣泛的關(guān)注。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)需要工作人員處理海量的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)且存在嚴(yán)重的不可靠和滯后性，為解決這些交通難題，促使越來越多的專家學(xué)者投身智能視頻監(jiān)控的研究當(dāng)中。而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)中最為重要的兩部分。本文以交通道路上的車輛為研究對(duì)象，結(jié)合車輛在行駛過程中快速移動(dòng)的特點(diǎn)，提出了一種結(jié)合圖像塊的背景填充算法與幀間差分法的ViBe改進(jìn)算法。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的
3、跟蹤。論文主要工作如下：（1）車輛檢測(cè)算法的研究。歸納總結(jié)了常用的背景建模方法，如差分算法、混合高斯背景模型以及ViBe算法，通過實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比，分析了各檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。結(jié)合道路交通環(huán)境較為復(fù)雜、行駛的車輛多且快速移動(dòng)的特點(diǎn)，本文最終選擇了計(jì)算復(fù)雜度低、實(shí)時(shí)性好的ViBe檢測(cè)算法用于后續(xù)研究，并使用該方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)車輛的檢測(cè)。（2）提出結(jié)合圖像塊的背景填充算法與幀間差分法的ViBe檢測(cè)算法。針對(duì)傳統(tǒng)的ViBe檢測(cè)算法在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)時(shí)存在Ghost區(qū)域的現(xiàn)象，本文引入基于圖像塊的背景填充方法，來有效地消除背景初始化時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)鬼影的有效抑制
4、，同時(shí)利用幀間差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位提高背景填充算法的效率。（3）基于粒子濾波的車輛跟蹤算法的研究。通過研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法，結(jié)合課題特定的應(yīng)用場(chǎng)景，最終選擇了基于RGB顏色特征的粒子濾波算法。粒子濾波算法的非線性非高斯的特點(diǎn)，使其在實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)的跟蹤方面有顯著的優(yōu)勢(shì)，本文通過簡(jiǎn)化基于RGB顏色特征的粒子濾波算法，減小了計(jì)算量，使其能實(shí)現(xiàn)對(duì)快速運(yùn)動(dòng)的跟蹤。關(guān)鍵詞：車輛檢測(cè)；圖像塊填充；ViBe算法；粒子濾波；車輛跟蹤IABSTRACTWiththenumberofmotorvehiclesincreasedyearbyyear,roadconges
5、tion,trafficcongestionandthetrafficaccidentrataregettinghigherandhigher.Citysecurityhasre-ceivedwidespreadattention.Thetraditionalmonitoringsystemneedsthestafftodealwithmassivevideomonitoringdatawithseriousunreliabilityandhysteresis.Therefore,intelli-gentvideosurveillanceispaidm
6、oreandmoreattentionbyscientificresearchscholarsandexperts,andthedetectionandtrackingofmovingobjectsarethemostimportanttwoparts.Inthispaper,thevehicleontheroadistakenastheresearchobject,combinedwiththecharacteristicsofthevehiclemovingquickly,anewimprovedViBealgorithmbasedonthebac
7、kgroundfillingalgorithmandtheframedifferencemethodisproposed.Andrealizethemulti-movingtargettrackingbasedonthis.Themainworkofthepaperisasfollowing:First,theresearchofthetargetdetectionalgorithm.Thecommonlyusedmodelingmethods,suchasthedifferencealgorithm,themixedGaussianbackgroun
8、dmodelandthevibedetectionalgorithm,Throughthesi
