论文摘要
本文的主要研究内容是机动车测速问题,其中主要涉及计算机视觉、信息采集、视频图像处理等方面的知识。本文针对机动车测速中的目标检测和目标跟踪问题展开如下研究:1,在运动目标检测方面,本文详细分析了基于混合高斯模型前景检测算法,对算法的缺点进行了分析。并在此基础上,结合本文的应用环境,从三个方面对基于混合高斯模型的检测方法进行改进:在预处理时对车道线进行检测,提取出行车区域,排除无效区域,减少算法建模的像素点数:针对传统混合高斯模型中各像素点的高斯模型相互独立,未充分利用全局图像信息的不足,提出了利用背景全局灰度直方图信息对背景模型做选择性更新,减少了混合高斯模型的更新次数;对混合高斯模型参数T进行改进,利用车流量使T实现动态更新,这里T表示该点长期处于背景的概率。通过这些改进较好地提高算法运行速度。2,在多目标跟踪方面,在研究几种常用跟踪算法的基础上,提出了基于预测的规则方法对多目标进行跟踪。并对该方法的跟踪流程、跟踪模型、匹配规则和算法步骤进行了详细说明。试验表明,该方法效果令人满意。3,本文对跟踪点和跟踪区域的选取进行讨论并给出选取依据和意义。本文还就检测和跟踪中遇到的车辆分裂和遮挡问题进行论述,并给出了本文的解决方法。本文最后还给出了视频测速系统的设计方案,并针对本系统的一些问题,提出了解决方法,通过试验表明,该系统能很好的运用于实时环境,检测和跟踪效果比较理想。
论文目录
摘要Abstract第一章 绪论1.1 课题的研究背景及意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容及本文章节安排第二章 数据预处理及相关问题描述2.1 图像增强2.2 图像滤波2.3 行车区域提取2.4 课题相关问题描述第三章 运动目标检测3.1 引言3.2 常用运动目标检测方法3.3 背景模型分析3.3.1 常用背景模型建立方法3.3.2 混合高斯背景模型3.4 改进的基于混合高斯模型的车辆检测3.4.1 现有算法中的不足3.4.2 本文检测算法3.4.3 车辆检测的相关处理3.5 实验结果分析3.5.1 背景模型试验结果3.5.2 检测试验结果3.6 本章小结第四章 多运动目标跟踪4.1 引言4.2 常用跟踪算法4.3 本文跟踪方法4.3.1 目标跟踪流程4.3.2 目标跟踪模型4.3.3 目标匹配4.3.4 跟踪算法步骤4.4 相关问题的解决办法4.4.1 跟踪点选取的讨论4.4.2 跟踪区域的选取意义4.4.3 分裂问题的解决4.4.4 遮挡问题的解决方法的讨论4.5 实验结果分析4.6 本章小结第五章 视频测速系统VTS的设计5.1 系统概述5.1.1 目标5.1.2 运行环境5.1.3 需求概述5.2 系统设计5.2.1 总体结构5.2.2 系统流程图5.3 软件实现5.3.1 系统界面5.3.2 VTS系统协作图5.3.3 数据结构和类实现说明第六章 全文总结6.1 本文的主要工作及创新6.2 进一步的研究方向致谢参考文献攻读学位期间的研究成果
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标签：运动目标检测论文; 多目标跟踪论文; 混合高斯模型论文;
