【摘要】：在中國,隨著汽車數(shù)量的增加,道路交通的越來越發(fā)達(dá),人們出行越來越快速方便,但隨之而來發(fā)生交通意外的頻率也越來越高。根據(jù)有關(guān)部門的統(tǒng)計數(shù)據(jù),公路交通的事故死亡率在各類交通意外中最高。在交通意外中有很大一部分是由交通路口中有行人違反交通規(guī)則,車輛駕駛員在通過交通路口前未注意路口是否有行人出入等原因引起的。若能在交通路口有行人穿行的時候及時告警遠(yuǎn)處來往的車輛,能很好地避免此類交通意外的發(fā)生。另外一方面,隨著機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理的快速發(fā)展,通過對交通路口視頻的處理分析,可以判斷出是否有行人目標(biāo)進(jìn)入交通路口,從而根據(jù)判斷的結(jié)果及時告警遠(yuǎn)處來往的車輛,避免交通意外的發(fā)生。本文主要研究了基于交通路口視頻的行人預(yù)警算法中涉及的關(guān)鍵問題,內(nèi)容如下:(1)交通路口運動目標(biāo)的檢測以及行人目標(biāo)的識別。在行人目標(biāo)檢測部分,本文比較常見的幾種前景檢測算法,通過理論研究和實驗比較,得到適合交通路口的前景檢測算法。在行人目標(biāo)的識別部分中,主要介紹運動目標(biāo)進(jìn)行特征提取的算法和分類算法的實現(xiàn)。關(guān)于特征提取,本文主要討論了常用的幾種圖像的表觀特征的原理和提取方法,通過實驗比較,驗證了采用基于梯度方向直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)在交通路口場景下的特征提取的有效性。關(guān)于目標(biāo)分類算法,本文提出采用基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的多分類投票分類方法,實驗證明,該方法在交通路口的場景中具有較高的分類準(zhǔn)確率。(2)行人目標(biāo)的跟蹤和運動方向判斷。因為交通路口場景下經(jīng)常同時出現(xiàn)多個行人目標(biāo),因而在這種應(yīng)用場景下,行人目標(biāo)跟蹤是一個多目標(biāo)跟蹤問題。在跟蹤問題上,本文主要在采集的交通路口視頻下進(jìn)行實驗,比較了基于卡爾曼濾波的多目標(biāo)跟蹤算法和基于聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA,Joint Probabilistic Data Association)的多目標(biāo)跟蹤算法之間的性能差異。經(jīng)過實驗證明在交通路口場景中,基于JPDA的多目標(biāo)跟蹤算法在跟蹤性能上表現(xiàn)優(yōu)異。(3)算法并行處理提高交通路口行人預(yù)警算法實時性。在本文應(yīng)用場景中,對行人目標(biāo)的預(yù)警需要較高的實時性才能體現(xiàn)其在避免交通意外方面的價值。但本文為了保證算法的準(zhǔn)確性,采用了計算復(fù)雜度較大的前景檢測算法,行人目標(biāo)分類以及行人目標(biāo)跟蹤算法。本文提出通過對上述三部分算法的并行化處理,通過線程調(diào)度的方式來保證整體算法的實時性。通過實驗證明,該方法有效可行,計算耗時明顯減少,達(dá)到實時性要求。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：2538241