在道路狀況日漸復(fù)雜、機動車輛日益增加的當下,交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)對交通安全有著非常重要的意義。主動視覺是交通監(jiān)控中的重要組成部分,主動視覺系統(tǒng)能夠根據(jù)當前交通場景的具體情況,控制攝像機的運動、調(diào)節(jié)攝相機參數(shù),實現(xiàn)對目標的最佳拍攝效果。主動視覺調(diào)度方法是保證監(jiān)控系統(tǒng)正常、高效運轉(zhuǎn)的重要方法。由于監(jiān)控系統(tǒng)自身組織結(jié)構(gòu)和工作環(huán)境的特殊性導(dǎo)致其調(diào)度方法和以往常規(guī)意義上的調(diào)度方法有著較大的不同。在主動視覺監(jiān)控系統(tǒng)中,攝像機個體的運算能力、光圈大小、存儲能力和所應(yīng)用的物理空間的不同,導(dǎo)致了針對不同結(jié)構(gòu)和不同應(yīng)用場景使用的主動視覺調(diào)度方法存在較大的差異。監(jiān)控攝像機在拍攝時容易受到拍攝范圍和自身拍攝質(zhì)量的限制,造成拍攝內(nèi)容缺少關(guān)鍵信息和重復(fù)拍攝等問題�；谝陨弦蛩�,在進行監(jiān)控系統(tǒng)中主動視覺的調(diào)度方法研究時必須綜合考慮不同因素對攝像機產(chǎn)生的影響才能全面客觀的實現(xiàn)對主動視覺調(diào)度方法的研究。本文針對調(diào)度問題做了如下工作:針對交通場景的智能建模問題,通過對交通場景的參與要素進行分析,將得到的主要交通參與要素抽象化之后構(gòu)建了一種結(jié)構(gòu)化的交通場景模型。本文以環(huán)島交通場景為例,提出了一種使用參數(shù)約束的交通場景建模方法,... 

【文章來源】：哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 結(jié)構(gòu)化場景建模
    2.2 置信規(guī)則庫
    2.3 全局智能優(yōu)化算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 結(jié)構(gòu)化場景建模及數(shù)據(jù)獲取
    3.1 場景建模
        3.1.1 交通場景分析
        3.1.2 結(jié)構(gòu)化模型建立
    3.2 目標行駛軌跡模型
    3.3 監(jiān)控參數(shù)獲取
        3.3.1 角度參數(shù)獲取
        3.3.2 距離參數(shù)獲取
    3.4 實驗結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于BRB的主動視覺調(diào)度模型
    4.1 問題描述
    4.2 主動視覺調(diào)度模型建立
        4.2.1 模型基本結(jié)構(gòu)—機理分析
        4.2.2 模型推理過程—ER解析算法
        4.2.3 參數(shù)優(yōu)化過程—P-CMA-ES算法
    4.3 最優(yōu)攝像機選擇
    4.4 實驗定義
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.4.2 實驗平臺
    4.5 模型定義
        4.5.1 前提屬性定義
        4.5.2 參考點和參考值定義
        4.5.3 初始置信表定義
    4.6 實驗結(jié)果分析
    4.7 本章小結(jié)
第5章 基于BRB的主動視覺調(diào)度系統(tǒng)原型設(shè)計
    5.1 系統(tǒng)功能分析與設(shè)計
        5.1.1 結(jié)構(gòu)化場景模塊分析與設(shè)計
        5.1.2 主動視覺調(diào)度模塊分析與設(shè)計
    5.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)設(shè)計
        5.2.1 結(jié)構(gòu)化建模模塊數(shù)據(jù)設(shè)計
        5.2.2 主動視覺調(diào)度模塊數(shù)據(jù)設(shè)計
    5.3 系統(tǒng)設(shè)計
    5.4 系統(tǒng)界面設(shè)計
    5.5 混合編程實現(xiàn)
總結(jié)
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)的司控器開關(guān)量健康狀態(tài)評估[J]. 張邦成,步倩影,周志杰,尹曉靜,隋元昆.  控制與決策. 2019(04)
[2]一種利用模板的三維道路動態(tài)建模方法[J]. 王偉,占偉偉,王超,李彥.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2013(09)
[3]AutoCAD Civil 3D和3ds Max Design在道路建模中的應(yīng)用[J]. 李俊超,李樓.  測繪通報. 2013(02)
[4]求解全局優(yōu)化問題的正交協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進化策略算法[J]. 黃亞飛,梁昔明,陳義雄.  計算機應(yīng)用. 2012(04)
[5]基于蟻群算法的多攝像頭調(diào)度方法研究[J]. 杜雙育,王先培,郭雍雍,楊同忠.  測試技術(shù)學(xué)報. 2010(04)

博士論文
[1]基于半定量信息的云系統(tǒng)安全狀態(tài)感知方法研究[D]. 魏航.哈爾濱理工大學(xué) 2018
[2]基于置信規(guī)則庫的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)研究[D]. 胡冠宇.哈爾濱理工大學(xué) 2016
[3]智能車輛運動軌跡規(guī)劃方法的研究[D]. 李愛娟.南京航空航天大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于多攝像機協(xié)同的飛機著陸過程視頻監(jiān)測方法[D]. 王洪亮.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于CT算法的多攝像頭跟蹤相關(guān)問題的研究[D]. 劉強.東華大學(xué) 2017
[3]多PTZ主動攝像頭的類目標檢測定位系統(tǒng)[D]. 馬慶平.電子科技大學(xué) 2014



本文編號：2986723