面向行人群信息提取的视频图像目标跟踪算法研究

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2、p—l博士学位论文面向行人群信息提取的视频图像目标跟踪算法研究ObjectTrackingAlgorithminVideoImagesforExtractingPedestrianGroupInformation作者：李琦导师：邵春福北京交通大学2013年6月学位论文版权使用授权书／／ll了／I／I‘／／／I／／Iq／／I／Iz／ll／ll／7／llll9Mllll9llllll8ll／ll／本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关

3、数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)导师签名：签字日期：h参年名月P日场帅夺棚轹墀签引者>作：文期论日位字学签中图分类号：U491UDC：656学校代码：10004密级：公开北京交通大学博士学位论文面向行人群信息提取的视频图像目标跟踪算法研究ObjectTrackingAlgorithminVideoImagesforExtracting'。PedestrianGroupInfo

4、rmation作者姓名：李琦导师姓名：邵春福学位类别：工学学号：08114189职称：教授学位级别：博士学科专业：交通运输规划与管理研究方向：城市交通规划与管理北京交通大学2013年6月致谢掩卷时分，已是夜阑人静。回首就读交大的十年，我内心充满了感激，太多人和事值得记忆和回味。此时此刻，我怀着最诚挚的感情，对求学时光里所有给予过我帮助的师长、同窗和亲友们表达深深的谢意。首先，由衷的感谢我尊敬的导师邵春福教授。多年来，导师在学习、生活等方面均给予了我无私的帮助与支持，导师用自己的言行教育我如何做事、如何做人，使我真正领悟到

5、“学高为师，德高为范"的真谛。老师的学术成就和人格魅力永远是我人生努力追寻的方向。同时，也要感谢师母窦春娟老师，她对学生爱如己出，令我倍感家庭的温暖。谨此向导师和师母致以最衷心的感谢。感谢于雷教授、姚恩健教授、闰学东教授、何世伟教授、关宏志教授、史其信教授等专家在论文评审、修改过程中给予的指导和帮助。在实验室工作及撰写论文期间，得到了北京交通大学张旭教授的指导和帮助，为论文的写作莫定了坚实的基础。北京交通大学交通运输学院的老师，尤其是岳吴、赵熠、李娟、熊志华老师等多位老师在学习、科研和生活上都给予了我无私的关心和帮助，在

6、此向所有关心和帮助过我的老师们表示衷心的谢意。感谢姚智胜博士、陈晓明博士、李霞博士、马壮林博士、董春娇博士、赵丹、孙轶轩、廖军洪、王书灵、孟梦、诸葛承祥、李慧轩、王博彬、李珊珊、朱琳、朱诺等众多师兄弟姐妹及同学对我学习和生活给予的热情帮助和关心，在此无法-N举，谨此向所有的同门及同学表达我的感激之情。最后，我要感谢我的父母及丈夫郭然，他们的理解与支持给予了我强大的精神力量，让我能够勇敢地面对压力和挫折，无论在任何困境下从未丧失坚持的信念。中文摘要交通作为城市社会经济发展中的纽带和动脉，具有举足轻重的地位。随着我国城镇化建

7、设的不断推进，城市结构变化、规模扩大、人口增长，城市交通越来越复杂，交通拥挤、交通污染和交通安全等问题日益突出，城市交通问题已成为制约社会经济生产，影响民生的重要问题。行人作为交通系统的主要参与者，其活动、特征是影响交通系统设计、运行的重要因素。行人与机动车干扰、行人拥挤、行人交通安全等问题已经成为城市交通中严重的现实问题。《国家中长期科技发展规划纲要(2006．2020)9明确提出优先发展智能交通系统的战略决策，采用高新技术改造现有城市交通系统，提高其运行效率及服务质量，成为缓解交通问题的有力手段之一。将计算机视觉技术

8、应用于交通数据采集领域一直是智能交通系统的一个重要研究方向。基于视频图像处理和模式识别技术采集交通数据，与传统的检测方法相比，安装灵活，维护成本低，可提供丰富的交通数据。发达国家在交通视频检测方面进行了大量的理论研究与工程实践，大多以车辆为检测对象，较少考虑行人交通，因此，现有的方法不能有效获取实时行人交通数据，且不适合我国城市混合交通环境。分析和判断行人交通的运行规律、行人对机动车的干扰机理以及行人对信号交叉口通行能力的影响等，能够有效地管理和控制城市道路交通，科学规划设计公共交通设施，合理分配交通资源，解决我国城市特

9、有的交通问题。在此背景下，我国在行人检测领域的研究逐步展开，具有良好的应用前景。本论文以行人的交通特征为理论依据，以计算机视觉和模式识别为主要技术手段，以行人为检测对象，提出视频检测的理论与方法，并通过实际交通视频进行验证，分析系统运行结果的可靠性，为实际应用奠定基础。本论文主要创新成果如下：①对于摄像机标定，通过分