基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法研究研究生：指导教师：叶嵩嵩葛铭研究员薛安克教授DissenationSubmittedtoHangzhouDianziUniVersityfortheDegneOfMasterTheResearchonAlgorithmsoftheMoVingVehicleDetectionAndTrackngBasedonVideoImageCandidate：YeSongsongSupervisor：ResearcherGeMingPro￡X

2、ueAnkeDecember，2011杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。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。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：叶南南1日期：弦p年，月以日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规

3、定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密论文在解密后遵守此规定)论文作者虢、斗錾南吼班年j月落日指导教师签名：葛≥占日期：加I乞年厂月础日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着社会的不断进步以及城市化进程的加快，同时，汽车技术的不断发展带来的汽车普及化使

4、得城市交通容量必须不断扩大以满足符合人们日益增长的交通和生活需求，这就使得智能交通系统(IntelligentTrallSponationSystem，ITS)的产生成为了．一种必然。基于视频的运动车辆的检测与跟踪是ITS的重要组成部分。本文对运动车辆检测与跟踪算法进行研究。在分析和总结现有算法的基础上，提出了两个改进算法，并基于Da‰ci技术初步实现了运动车辆自动检测系统。本文所作工作如下：(1)运动车辆检测技术研究由于传统的算法不能很好地实现背景提取，本文提出了一种基于帧问差分法与背景差分法

5、相结合的车辆检测方法。该算法的基本思想是：从当前帧中获取当前的背景，然后利用当前帧的背景和视频序列中前一帧的背景进行加权来平均更新背景，在视频序列图像中，当前帧中可能包含运动车辆，为了减少前景对象对背景重建的影响，在背景更新之前，必须对当前帧的像素进行分类：前景像素和背景像素，利用当前帧中的背景像素去更新当前背景，在提取出背景图像后，利用背景差分法将当前图像的运动区域分割出来。与传统的算法相比，此算法获得了更好的前景。(2)运动车辆跟踪技术研究在跟踪过程中，当运动车辆的颜色分布与背景相似时，利用

6、传统的MeanSl曲算法去跟踪运动车辆时容易造成跟踪失败。为此，本文提出了一种基于MeanSh沧与KAlman滤波器相结合的运动车辆跟踪算法。通过结合KalIIlall滤波器充分融合了MeanShifl算法所没有考虑的前一帧目标的运动信息，丰富了对已知信息的使用。与传统的MeanShift算法相比，此算法增强了跟踪效果。(3)基于DaVillci技术的系统实现TI的DaViIlci技术是专门针对数字视频系统开发提出的一种解决方案，而DM6446就是基于DaVmci技术的SoC处理器，其删+DSP

7、的双核架构可将高性能的可编程核与存储器及外设集成在一起，使得DSP端执行高性能算法，删端结合Linux嵌入式系统实现对外设的管理。因此，本文选择DavinciDM6446作为运动车辆自动检测系统的开发和实现平台。首先，基于DSP端在Davillci开发工具CCS上对本文提出的车辆检测与跟踪算法进行底层算法库的封装，然后基于删端在Linux操作系统下完成多线程的应用程序设计。在此基础上，本文完成了具有视频采集、车辆检测、网络传输等功能的演示系统。关键词：车辆检测，车辆跟踪，MeanShif}，Ka

8、lman滤波器，Davillci技术，DM6446杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTNowadays，withthesocial呻roVementandllighernexibility，aLswellaStheautomobilepopukitybaSedonthedeVelopmentoftheautomobiletecllllology，itisan证eVitableresuhforImelligemTrallSportationSyStem(ITS)toappearanddra