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时间:2018-10-25
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1、基于智能视觉的机场区域移动目标的检测方法研究摘要:针对H前机场区域视觉监视的需要,在对机场区域采集的视频图像进行预处理的基础上,利用背景差分法、帧间差分法对机场敏感区域静态背景下的运动0标进行检测;以昌北国际机场和哈尔滨太平国际机场区域为例,采用Kalman滤波跟踪算法和Meanshift均值漂移算法检测区域的飞机及引导车等移动目标。通过Matlab仿真,分析并?P炔煌?算法的适用情况并验证其可行性。本文采集自网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载
2、的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键词:机场区域;图像监控;目标检测;滤波跟踪中图分类号:TN911.23734文献标识码:A文章编号:10049373X(2017)14?0092?03Abstract:Forthedemandofvisualsurveillanceinairportarea,thebackgrounddifferencemethodandinter?framedifferencemethodareusedtodetectthemovingtargetinstaticbackgroundoftheairportsensitive
3、area,whichisonthebasisofthepreprocessingforthevideoimagecollectedintheairportarea.TakingtheareasofNanchangChangbeiInternationalAirportandHarbinTaipingInternationalAirportastheexamples,theKalmanfilteringtrackingalgorithmandMeanshiftalgorithmareusedtodetectthemovingtargetsintheare
4、a,suchastheairplaneandguidedvehicle.WithMat1absimulation,theapplicationsituationofdifferentalgorithmsisanalyzedandcomparedtoverifytheirfeasibilities.Keywords:airportarea;imagemonitoring;targetdetection;filteringtracking0引言随着机场流量的日益增长,机场不同区域布局复杂性的逐渐提高,对机场区域监视的需求也越来越大。机场区域的特点是,监视环
5、境是一个有限的、大尺度的空间。场面移动目标繁多,有飞机、车辆以及机场工作人员等,场面为室外环境,易受天气、光照影响。目前应用于机场区域目标监视与跟踪的手段主要有三种,场面监视雷达(SMR)、ADS?B和多点定位(Multi?lateration)系统[1?2]。针对机场区域的上述特点,场面雷达获取0标距离、方位精度高,但作用距离短,造价昂贵;ADS?B为合作式监视手段,场面移动目标需安装设备,实现难度大;多点定位系统需要地面基站与飞机应答机形成小型收发网络,网前技术成熟度不够。智能监控系统可以利用计算机罔像识别技术实现在机场区域上人的视觉功能,同时降低
6、成本,可实现度高[3?4]。本文采用一种对机场区域进行监控的新方法,利用计算机视觉技术对场面目标进行检测和跟踪。1采集机场图像的噪声抑制在机场区域运用摄像机采集到的图像受到的噪声会直接影响到检测目标的准确性,因为较大的噪声导致目标的丢失或者伪目标的出现[5]。因此在对图像进行处理前需要先去噪。均值滤波也叫作线性滤波,该方法用像素灰度平均的方法平滑图像,去除噪声。首先选取一个移动窗口,确定该窗口的中心,对窗口内邻域的像素点的灰度平均值进行计算,计算出的值作为该点的新的灰度值。设有一幅图像,是通过均值滤波方法得到的新图像,除去中心点的邻域的像素点共存S个,
7、可得到:在通过均值滤波对图像进行处理时,选取的窗口大小也会对处理产生影响。常用的有窗口和窗口,窗口的图像比窗口的图像更加清晰,但是去噪性能较差。均值滤波算法实现简单,仅需要对窗n内的像素灰度进行平均计算。但由于各像素均采用Y经过计算的平均值,所以有些细小的特征就被忽略了。因此均值滤波算法可能会使图像的轮廓变得圆滑,细小特征无法被识别。中值滤波能够有效减弱图像细节模糊,利用它对图像扫描中产生的噪声消除非常有效[6]。中值滤波仍选择移动窗口并确定其中心,将该点邻域的所有像素的灰度值按顺序排列出来,针对窗口选取奇偶的不同,选取其中这些像素的中点,选取的值即为
8、中心点的灰度值。设为的图像,图像为经过中值滤波后的图像,除去中心点的邻域的像素点共有S个。将图
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