视频图像上的车辆检测跟踪和分类

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1、视频图像上的车辆检测跟踪和分类.freelask,判决准则如下:如果fdmask中革像开绿素为“0”,则输入图像和背景图像相应像素相减;否则直接复制输入图像中相应的像素值。分割结果经过噪声消除、形态学平滑边办、种子填充、区域标记等后续处理,就分字出了目标。2摄像机定标在模型匹配中,需要从二维图像恢复目标三维信息,同时将三维模型投影到图像平面上,因此必须计算三维空间到图像平面的投影关系矩阵。这个过程就是摄像机定标。本文采用基于针孔模型的摄像机定标方法,其基本原理是利用给定的一组三维世界的点坐标和这些点在图像中的坐标,求解线性方程组,计算透视投影矩阵中的各个元素。透视投影矩阵如下:其中

2、:(u,v)是图像坐标,(X为投影矩阵,Zc为三维空间中点到摄像机镜头的矢量在光主轴上的投影距离。要求解M的各个元素,通常方程组不独立,没有唯一解,采用近似计算的误差罗大。在(21)式基础上经过变形,将12阶方程分拆成三个4阶方程组,只需要利用4个点的投影关系,方程组的阶次也只有4阶,可以有效避免出现奇异矩阵,求出唯一解。由式(1)可以得出:另外,除了4组点的坐标之外,还需测定镜头主光轴的水平垂直倾角。3车辆的跟踪和分类在区域分割后,接下来进行区域跟踪,利用相邻两帧的区域匹配从而图像序列中建立目标链,跟踪目标从进入监视范围到驶离监视范围的整个过程。首称要确定区配准则。常用的图像匹配

3、方法有Hausdorff距离区域法和图像互相关。这两种方法都需要逐个含金量纱的计算。为了减小计算量,采用区域特片跟踪法。目标区域的特征包括区域形心坐标、区域包围矩形、区域运动速度及运动方向和区域面积。本文匹配准则采用了两个假定:同一目标所对应区域在相邻两帧中面积相近;同一目标在前一帧中的区域形心加上运动速度所得到的形心预测值与后一帧中区域形心距离相近。跟踪过程如下:(1)将第一帧的各个区域当作不同的目标,对各个目标区域启动目标链。(2)根据判决准则,如果某目标链中的区域在当前帧找到了匹配区域,则用找到的的匹配区域特片更新该目标链中的区域特征。(3)如果在形心预测值所在位置,当前帧区

4、域和目标链中区域面积相差很大,则可以认为发生了合并或者分裂现象。对目标链中的区域包围矩形,在本帧查找该矩形覆盖了几个区域,如果多于一个区域,则认为发生了分裂现象。对分裂现象出现的新区域,启动新目标链。同理,对于本帧区域的包围矩形,查找该矩形覆盖了几个目标链中的区域,如果多于一个,则认为发生了合并现象,利用合并区域启动新的目标链,同时终止那些被合并区域的目标链。(4)对于目标链中的区域,如果在本帧没有与之相匹配的区域存在,则认为发生了消失现象。目标链并不立即终止,只有在经过数帧仍没有找到匹配之后,才终止该目标链。(5)查找本帧是否还存在新进入的区域,如果存在,则启动新的目标链。采用这

5、种方法可以快速跟踪图像序列中的目标,同时得到车辆在监视范围的平均速度。在计数时,只有目标在连续数帧里出现才认烛一个真正的目标区域,只有目标在连续数帧都没有出现才认为消失,因此可以消除那些暂时消失引起的计数错误。车辆分类是个很复杂的问题。图像处理方法要获得轮数、轴距等车辆本身参数比较困难,因此图像识别车型通常采用模型匹配方法。现有的研究大多是先抽取车辆的几条直线边缘,然后用线条和模型边缘匹配。以有效避免出现奇异矩阵,求出唯一解。由式(1)可以得出:另外,除了4组点的坐标之外,还需测定镜头主光轴的水平垂直倾角。3车辆的跟踪和分类在区域分割后,接下来进行区域跟踪,利用相邻两帧的区域匹配从

6、而图像序列中建立目标链,跟踪目标从进入监视范围到驶离监视范围的整个过程。首称要确定区配准则。常用的图像匹配方法有Hausdorff距离区域法和图像互相关。这两种方法都需要逐个含金量纱的计算。为了减小计算量,采用区域特片跟踪法。目标区域的特征包括区域形心坐标、区域包围矩形、区域运动速度及运动方向和区域面积。本文匹配准则采用了两个假定:同一目标所对应区域在相邻两帧中面积相近;同一目标在前一帧中的区域形心加上运动速度所得到的形心预测值与后一帧中区域形心距离相近。跟踪过程如下:(1)将第一帧的各个区域当作不同的目标,对各个目标区域启动目标链。(2)根据判决准则,如果某目标链中的区域在当前帧

7、找到了匹配区域,则用找到的的匹配区域特片更新该目标链中的区域特征。(3)如果在形心预测值所在位置,当前帧区域和目标链中区域面积相差很大,则可以认为发生了合并或者分裂现象。对目标链中的区域包围矩形,在本帧查找该矩形覆盖了几个区域,如果多于一个区域,则认为发生了分裂现象。对分裂现象出现的新区域,启动新目标链。同理,对于本帧区域的包围矩形,查找该矩形覆盖了几个目标链中的区域,如果多于一个,则认为发生了合并现象,利用合并区域启动新的目标链,同时终止那些被合并区域的目标链。(4