监控视频中车辆行为语义分析

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1、分类号:TN929单位代码:10183研究生学号:2013522056密级:公开m古林大聲硕古聲位论文监控视频中车辆行为语义分析SemanticAnalsisofVehicleBehaviorinSurveillanceVideoy-作者姓名;蒋恩源.专业:信号与信息处理研究方向:图像处理指导教师:王学军培养单位:通信王程学院2016年6月未经本论女作者的书面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人

2、,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学博女(或硕±)学位论文原创性声明本人鄉重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研巧工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。。本人完全意识到本声明的法律结

3、果由本人承担学位论文作者签名、;禹熟乔日期;从n年i月中日—————————————————————监控视频中车辆行为语义分析—————————————————————SemanticAnalysisofVehicleBehaviorinSurveillanceVideo作者姓名:蒋恩源专业名称:信号与信息处理指导教师:王学军学位类别:工学硕士答辩日期:2016年6月4日摘要监控视频中车辆行为语义分析随着当前经济的快速发展,人口数量增加道路车辆增多,由此导致的交通问题日益严重,为有效的解

4、决该问题,智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,简称ITS)应运而生。通过计算机对视频数据进行处理,自动获得场景信息,对感兴趣目标语义分析实现交通监控系统智能化是值得研究的课题。本文针对于此,首先对相关前提工作运动目标检测与跟踪做了深入的研究,并对目标检测算法提出快速混合高斯模型算法,对目标跟踪提出基于kalman预测器的改进跟踪算法,监控视频行为语义分析部分,首先提出基于跟踪轨迹的车辆异常行为分析算法,并采用机器学习算法SVM对视频中车辆行为进行分析。本

5、文主要完成了以下工作:1、研究了目前常用的运动目标检测算法,基于混合高斯模型提出快速混合高斯运动目标检测算法,首先通过三帧差快速确定待定目标区域,然后仅对待定目标区域进行混合高斯模型匹配,确定目标区域和临界区域,分区域自适应设置背景更新率,最后采用特征空间(R,G,I)进行阴影抑制,实验结果表明该算法能够快速检测出运动目标,并能在一定程度上克服阴影的影响。2、研究了常用的运动目标跟踪算法,在传统camshift跟踪算法基础上,基于kalman预测器对其进行改进,首先根据目标检测结果初始化搜索窗口,

6、通过计算Bhattacharyya距离判断是否发生遮挡,若发生遮挡kalman预测器作为跟踪结果,遮挡结束继续camshift跟踪,实验结果表明该算法能够适应一定的遮挡情况,有效提高传统camshift跟踪结果。3、采用最小二乘法自适应分段直线拟合算法对跟踪轨迹进行快速拟合,根据拟合结果提取运动参数速度变化率和方向变化率建立车辆异常行为模型,实现基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测,实验结果表明该算法能够快速有效地检测出交通监控视频中急转弯、急刹车、急转弯刹车等车辆异常行为。4、通过研究机器学习算法,选

7、择SVM支持向量机分析监控视频中车辆行为,首先确定路口车辆左转、右转、停车、直行四种行为模式训练样本集,采用RBF核函数训练样本得到SVM分类器,实验表明该算法能够对路口交通监控视频进行行为语义分析,分析精度可到90%,且机器学习方法具有更高主动性。I关键词:目标检测,目标跟踪,轨迹拟合,行为语义分析,SVMIIAbstractSemanticanalysisofvehiclebehaviorinsurveillancevideoAstherapiddevelopmentofthecurrente

8、conomy,andtheincreaseofpopulationandroadvehicles,leadingtothetrafficproblemisincreasinglyserious.ToeffectivelysolvethisproblemtheIntelligentTransportationsystem(IntelligentTransportationSystems,hereinafterreferredtoasITS)arisesatthehistoricmom

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