探析运动车辆的检测识别与跟踪

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1、分类号UDC密级编号十韵大学y992798硕士学位论文论文题目学科、专业研究生姓名导师姓名及专业教术职务堡边圭堑鳢捡型亟别当壁堕塞亟篮!亟墨壅垄蕉剑盎明星呈盘廑熬撞2005年4月摘要在智能交通系统中，对运动目标实现无人监控是当今研究的热点问题，它涉及到计算机视觉、信息采集、视频图像处理等各方面的知识。本文针对交通监控系统中的运动车辆的检测、车辆的识别以及车辆的跟踪问题展开了以下研究：·提出了用帧问差分与背景差分相融合的运动物体检测方法，首先运用帧问差差分法区分出运动变化的区域和没有变化的区域，再将变化的区域进行背景差分处理

2、，由于与背景差分处理的区域仅是变化区域，因而大大减小了处理的数据量，提高了处理速度，能满足实时检测的需要。·针对背景差分算法中，在复杂背景下参考帧的提取问题，提出了一种新的背景提取方法。该算法用帧间差分法将帧中的背景象素点检测出来，再确立出每个点的高斯模型。由于排除了帧中所有运动物体的影响，因而提取出的背景干净，效果很好。·针对车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题，提出了一种新的车牌快速定位方法。该方法在HSV模式下进行，首先在颜色空间下，对车身的每一行颜色进行相似度的计算，然后再根据颜色相似度阂值，同时利用车牌位置

3、、长宽比例信息，精确地定位出车牌。这种方法对不同光照条件下，不同颜色的车辆，不同颜色的车牌均具有良好的适应性。该方法定位准确，运算速度快。·根据车运动车辆在相邻两帧中移动距离不远，在图像中面积的’变化不太大的特点，提出采用运动车辆的质心和面积两个参数在图中进行匹配，从而实现对运动车辆的跟踪．该算法处理参数少，数据量小，因而能够及时跟踪到车辆在图像中的位置．关键词高斯模型，运动目标检测，阴影检测，车牌定位，运动物体跟踪Movingobjectiondetectionwithouthumanintereferenc：ehave

4、becomeaproblemattractingmoreandmoreattentioninintelligenttransportation．Itrelatestocomputervision,thecollcetionofinformat．ionandtheoperationofvideo·frequencyimage．Aimedattheproblemsthathowtodetect，indentityandtrackmovingvehicles，aseriesofexploratoryresearchesdonei

5、nthispaperareasfoHows：●Analgorithmbasedontwoconsecutive丘amessubtractionandBackgroundsubtractionispresented．Atfirst,subtractedtwoconsecutiveframestofindoutmovingareaandbackgroundarea．Then，movingareawassubtractedwithbackgroundarea．BecausetheareadealtwithWasonlymovin

6、garea．Theresultsshowedthatthisalgorithmcombinestheadvantagesofveracityandofruntime，andfitforrealtimedetection．●Aimedattheproblemthathowtoattainbackgroundframeincomplexcondition，anewmethodtoacquirebackgroundWaspresented．Twoconsecutiveframesweresubtractedtopickupbac

7、kgroundp仅elinthismethod，SO，theGaussianmodelofeverypixelwasbuilt．ThecleanlybackgroundWasattainedquickly,becausethemovingobjectinframedidnotaffecttheprocessofattaining．●Aimedatthedifficultyoflicenseplatelocation，thispaperpresentsaneffectivelicenseplatelocationalgori

8、thmbasedonHSVcolormodel．Atfirst,thealgorithmcalculatesthesimilarityarowinthecolorimage．Then,makeIlseofsimilaritythresholdandtheinformationaboutthepositi