基于視頻的運(yùn)動車輛檢測與跟蹤

2.3萬字 53頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘 要
基于視頻的運(yùn)動車輛的檢測與跟蹤是智能交通信號系統(tǒng)和先進(jìn)交通事件管理系統(tǒng)的重要支撐，是智能交通系統(tǒng)中的一項重要課題。本文將圍繞視頻車輛檢測與跟蹤的相關(guān)技術(shù)展開研究，主要研究內(nèi)容及成果包括：
（1）交通場景前景提取算法的研究。分析了目前運(yùn)動前景檢測的幾種算法。針對一般的交通場景，提出了一種改進(jìn)的混合高斯模型來檢測場景中的運(yùn)動前景。所提算法能實時有效的進(jìn)行前景提取。
（2）運(yùn)動目標(biāo)分類算法的研究。結(jié)合目標(biāo)前景的形態(tài)特征與運(yùn)動特征，設(shè)計了基于多類支持向量機(jī)的分類算法，并用目標(biāo)軌跡軸上分類結(jié)果的概率統(tǒng)計進(jìn)行分類結(jié)果的修正。算法能夠?qū)⑶熬澳繕?biāo)劃分成小型車、大型車、行人及其自行車類型，并具備了較高的準(zhǔn)確率。
（3）運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法的研究。綜合考慮了目標(biāo)的位置、速度、形狀參數(shù)，將最短距離法和三次指數(shù)平滑預(yù)測算法相結(jié)合，進(jìn)行前后幀之間的參數(shù)匹配，完成跟蹤。

關(guān)鍵詞：背景建模 目標(biāo)分類 車輛跟蹤