本文關(guān)鍵詞：基于視頻圖像的車輛行為軌跡檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著交通監(jiān)控和交通管理的智能化水平不斷提高,以視頻圖像處理、分析、理解為基礎(chǔ)的視頻監(jiān)控技術(shù)越來(lái)越多地引起人們的重視。其中,基于視頻圖像的車輛行為軌跡檢測(cè)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)有效快速地獲取車輛信息的方法,可以監(jiān)測(cè)車輛的運(yùn)動(dòng)狀況,有無(wú)違章行駛行為,比如亂停、逆行、變道或者超速等,不僅可以為交通的監(jiān)管提供合法的評(píng)判依據(jù),還可以為交通狀況的分析提供數(shù)據(jù)的支持,使交通運(yùn)行更智能、更方便、更快捷。本文基于雙目視覺(jué)技術(shù)對(duì)物體的運(yùn)動(dòng)行為軌跡展開(kāi)研究,主要包括了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤、攝像機(jī)的標(biāo)定、立體匹配、運(yùn)動(dòng)物體三維軌跡生成等方面,其中著重研究了運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤、立體匹配算法。首先,在運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)跟蹤方面,重點(diǎn)介紹了LK稀疏光流算法,針對(duì)傳統(tǒng)LK光流算法中目標(biāo)檢測(cè)跟蹤不準(zhǔn)確的問(wèn)題,本文提出一種融合GMM和PRLK的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)跟蹤算法,并且加入模板更新機(jī)制來(lái)應(yīng)對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛在行駛的過(guò)程中發(fā)生的轉(zhuǎn)彎和形變等現(xiàn)象。整個(gè)過(guò)程可以進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的自動(dòng)檢測(cè)跟蹤,并在三種不同的交通場(chǎng)景下對(duì)算法進(jìn)行試驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法可以長(zhǎng)時(shí)間可靠的跟蹤運(yùn)動(dòng)車輛,也能很好的適應(yīng)目標(biāo)尺度的變化,同時(shí)采集交通視頻的處理時(shí)間數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證算法的實(shí)時(shí)性效果,處理速度分別為27.36fps、28.65fps和24.58fps,可以滿足交通場(chǎng)景中對(duì)實(shí)時(shí)性的需求。其次,在運(yùn)動(dòng)車輛的三維運(yùn)動(dòng)軌跡重建方面,詳細(xì)介紹了介于傳統(tǒng)標(biāo)定與自標(biāo)定之間的張正友棋盤(pán)標(biāo)定法,并利用Matlab立體標(biāo)定工具箱完成攝像機(jī)的標(biāo)定,獲得相應(yīng)的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)和立體視覺(jué)系統(tǒng)參數(shù),然后在對(duì)兩個(gè)攝像機(jī)同時(shí)跟蹤到的目標(biāo)物體進(jìn)行立體匹配,結(jié)合三角測(cè)量法進(jìn)行三維軌跡的重建和恢復(fù)。本文針對(duì)立體匹配中出現(xiàn)的誤匹配情況,提出基于SURF特征的改進(jìn)的立體匹配算法,運(yùn)用改進(jìn)的KNN-RANSAC算法進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該方法具有有效性,能剔除較多的誤匹配點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)檢測(cè)跟蹤 雙目視覺(jué) 攝像機(jī)標(biāo)定 立體匹配 三維軌跡
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 學(xué)位論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)3-4
• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9
• 1.2 車輛行為軌跡檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)概述9-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.1 智能交通系統(tǒng)11
• 1.3.2 存在的問(wèn)題11-12
• 1.4 主要工作內(nèi)容12-15
• 第二章 車輛檢測(cè)算法15-23
• 2.1 相鄰幀間差分算法15
• 2.2 背景差分算法15-18
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析18-22
• 2.4.1 幀差法實(shí)驗(yàn)結(jié)果18-20
• 2.4.2 混合高斯模型法20-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 車輛跟蹤算法23-43
• 3.1 特征匹配搜索算法23-25
• 3.1.1 絕對(duì)平衡搜索算法23-24
• 3.1.2 歸一化互相關(guān)匹配算法24-25
• 3.1.3 直方圖匹配算法25
• 3.2 均值漂移算法25-27
• 3.3 光流跟蹤算法27-31
• 3.4 改進(jìn)的基于PRLK光流的多目標(biāo)自動(dòng)跟蹤算法31-37
• 3.4.1 算法基本思想32
• 3.4.2 前景分割及新目標(biāo)檢測(cè)32-34
• 3.4.3 Harris特征點(diǎn)目標(biāo)標(biāo)識(shí)34-35
• 3.4.4 PRLK光流跟蹤35-36
• 3.4.5 模版更新策略36-37
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-41
• 3.5.1 傳統(tǒng)LK光流跟蹤37-38
• 3.5.2 改進(jìn)的跟蹤算法38-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 第四章 雙目立體視覺(jué)攝像機(jī)標(biāo)定43-55
• 4.1 成像幾何模型43-45
• 4.2 攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)45-50
• 4.2.1 張正友平板標(biāo)定方法46-48
• 4.2.2 雙目攝像機(jī)系統(tǒng)的標(biāo)定48
• 4.2.3 極線約束48-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析50-54
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程51-53
• 4.3.2 標(biāo)定結(jié)果分析53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 三維運(yùn)動(dòng)軌跡重建55-71
• 5.1 立體匹配55
• 5.2 改進(jìn)的基于SURF特征的立體匹配算法55-61
• 5.2.1 SURF特征檢測(cè)算法56-59
• 5.2.2 基于改進(jìn)的KNN-RANSAC特征點(diǎn)匹配59-61
• 5.3 空間點(diǎn)三維坐標(biāo)測(cè)量61-64
• 5.3.1 最小二乘法61-62
• 5.3.2 三角測(cè)量法62-64
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析64-69
• 5.4.1 三維重建軌跡的世界坐標(biāo)系設(shè)定64-65
• 5.4.2 三維軌跡生成65-67
• 5.4.3 精度測(cè)試與分析67-69
• 5.5 本章小結(jié)69-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-79
• 發(fā)表論文和參加科研情況79-81
• 致謝81

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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