隨著交通視頻監(jiān)控的廣泛使用,基于計算機(jī)視覺的車輛檢測、車輛跟蹤、車輛定位、軌跡分析等技術(shù)成為研究熱點。這些技術(shù)在交通領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景,如交通流參數(shù)提取、車輛軌跡預(yù)測、交叉口安全風(fēng)險評估等。車輛檢測是從交通視頻中提取交通參數(shù)的基本手段,其中的技術(shù)難點是降低交通視頻中遮擋對車輛檢測準(zhǔn)確率的影響。為此,引入卡爾曼濾波先驗信息開展了車輛融合檢測與跟蹤。針對大范圍交通場景,采用分布式視頻網(wǎng)絡(luò),利用一致性信息融合算法降低單臺攝像機(jī)的檢測誤差,從而提取出更準(zhǔn)確的車輛軌跡。針對車輛軌跡預(yù)測在交通的應(yīng)用,改進(jìn)常規(guī)隱馬爾科夫模型,使其適用于軌跡預(yù)測。本文主要工作和創(chuàng)新點如下。1)融合卡爾曼濾波先驗信息的遮擋情況下的車輛跟蹤。利用卡爾曼濾波先驗信息和新的車輛區(qū)域描述方法,對圖像的車輛區(qū)域進(jìn)行精確的形態(tài)學(xué)操作,減少了遮擋情況的發(fā)生。同時,將遮擋問題劃分為車輛間的遮擋和車輛與路邊障礙物的遮擋,引入卡爾曼濾波先驗信息,分別針對兩種遮擋問題,進(jìn)行分割和合并操作,提高了車輛檢測的準(zhǔn)確率。2)基于信息加權(quán)一致性的車輛精確定位。在分布式視頻網(wǎng)絡(luò)中,采用信息加權(quán)一致性算法,解決了單臺攝像機(jī)檢測誤差大的問題。算法經(jīng)過若... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

背景差分圖

圖 2-4 背景差分圖Fig. 2-4 Background difference image圖 2-5 二值化Fig. 2-5 Binarization image最后，對圖像做一次形態(tài)學(xué)開運算操作，如圖 2-6 所示。本文中使用的所有形態(tài)學(xué)操作的元素結(jié)構(gòu)均為3 3的矩形。圖 2-6 整體形態(tài)學(xué)開運算操作Fig. 2-6 Global morphology opening operation上述操作可以基本去除噪聲，且使得車輛區(qū)域顯現(xiàn)出來。但車輛區(qū)域可能存在大面積空洞，這不利于車輛的輪廓檢測。如果繼續(xù)對整幅圖像進(jìn)行膨脹操作，

圖 2-6 整體形態(tài)學(xué)開運算操作Fig. 2-6 Global morphology opening operation本去除噪聲，且使得車輛區(qū)域顯現(xiàn)出來利于車輛的輪廓檢測。如果繼續(xù)對整幅膨脹為噪聲團(tuán)塊，從而對檢測造成較大本分離的車輛之間形成粘連，從而造成信息更精確地對車輛區(qū)域進(jìn)行處理。幀圖像時，利用第 t 1幀圖像的卡爾曼濾像的卡爾曼濾波預(yù)測值，即車輛在第t 幀爾曼濾波先驗信息。在此基礎(chǔ)上，通過達(dá)到更精確的車輛區(qū)域定位。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于KCF和SIFT特征的抗遮擋目標(biāo)跟蹤算法[J]. 包曉安,詹秀娟,王強(qiáng),胡玲玲,桂江生.  計算機(jī)測量與控制. 2018(05)
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[4]基于灰色預(yù)測和Mean-Shift的抗遮擋跟蹤算法[J]. 王長有,劉皓,張海強(qiáng),胡敏,李湘?zhèn)?  控制工程. 2017(07)
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[6]基于證據(jù)理論的目標(biāo)識別方法[J]. 張燕君,龍呈.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2013(12)
[7]基于置信度加權(quán)的拖拉機(jī)組合導(dǎo)航融合定位方法[J]. 朱忠祥,韓科立,宋正河,謝斌,毛恩榮.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2013(S1)
[8]信息融合理論的基本方法與進(jìn)展（Ⅱ）[J]. 潘泉,王增福,梁彥,楊峰,劉準(zhǔn)釓.  控制理論與應(yīng)用. 2012(10)
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[10]遮擋情況下目標(biāo)跟蹤算法綜述[J]. 薛陳,朱明,劉春香.  中國光學(xué)與應(yīng)用光學(xué). 2009(05)

碩士論文
[1]基于重疊視域多攝像機(jī)協(xié)同的目標(biāo)定位與跟蹤技術(shù)研究[D]. 張嬌.南京郵電大學(xué) 2016



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