基于智能监控下的车辆检测与跟踪

《基于智能监控下的车辆检测与跟踪》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代号：10532学号：S11021047密级：普通湖南大学硕士学位论文基于智能监控下的车辆检测与跟踪VehicledetectionandtrackingBaseontheintelligentmonitoringbyf溺ⅣG阮ntaoB．E．(ShanDongUniversityofTechnology)201AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringMechanicalEngineeringintheGraduat

2、eSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorSONGXiaolinMay，2014湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名．I一、1士土又诱日期知僻6月山学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国

3、家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密团。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：丫、，、劣士又y巧日期：河绛夕月≥日日期∥垆易月沙日基于智能监控下的车辆检测与跟踪摘要运动车辆的检测与跟踪是现代智能交通系统的最核心的部分之一。本文在分析和总结现有的车辆检测和跟踪技术的基础上，重点研究了运动车辆的自动检测、阴影去除、车辆跟踪技术，并提

4、出了相应的改进算法，完成的主要研究工作如下：(1)运动车辆检测技术研究。针对常用车辆检测方法对光照比较敏感及对车辆、背景对比度差值要求高的不足之处，提出了利用背景图像LBP(局部二值模式)纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法。首先利用高斯混合模型获得当前帧对应的背景帧，分别计算其N．LBP纹理，然后进行当前帧与背景帧的纹理相似性分析，从而准确的检测出车辆，有效地解决了这些问题。(2)运动车辆阴影检测针对传统阴影检测方法使用单一方法进行阴影检测时，容易出现阴影误检的问题，提出一种结合颜色、光照模型及阴影邻域像素关联性的阴影检测方法。首先利

5、用颜色特性完成阴影的初步检测，然后利用光照模型中亮度比值置信区间完成对误检阴影像素的去除，最后利用阴影区域邻域像素的关联性进一步消除误检像素，保证了阴影区域检测的完整度和准确度，从而达到准确检测运动车辆的目的。(3)运动车辆跟踪技术研究针对传统Camshift算法跟踪精确度、稳定度不高的缺点，提出一种将图像特征、空间运动概率相结合的改进Camshift算法。该改进算法将传统Camshift算法中的颜色直方图改进为颜色、纹理多维直方图，增加了特征的强度，在一定程度上解决了背景颜色和目标颜色相似时导致的跟踪误差：然后引入运动目标位置变化的预测机制，即利用基

6、于金字塔的L．K稀疏光流法对运动车辆中心进行估计，从而更进一步减少Camshift跟踪的搜索时间，降低了计算量。最后，将传统Camshift算法反向投影图进行改进，在原有特征反向投影图中加入像素空间运动概率信息，保证了在多种场景中跟踪的稳定性与准确性。(4)利用车辆检测和跟踪的实验结果，成功的获得了相应的交通参数并完成了对车辆行为的分析。’关键词：智能交通；LBP纹理；车辆检测；Camshifl算法；L-K稀疏光流法；车辆跟踪lI硕士学位论文AbstractThedetectionandtrackingofMovingvehicleisoneofthe

7、corepartsofmodernintelligenttransportationsystem．Basedontheanalysisandsummaryoftheexistingvehicledetectionandtrackingtechnology，thepaperfocusesonthemotorvehicleautomaticdetection，shadowremoval，vehicletrackingtechnology，andproposestheimprovedalgorithm．Themainresearchworkasfollows

8、：(1)TheresearchofMovingvehicledetectiontechnolo