智能交通系統(tǒng)一直是計算機視覺領(lǐng)域非�；钴S的研究方向。一個優(yōu)秀的智能交通系統(tǒng)能夠極大方便交通管理部門的調(diào)度,提高道路的吞吐能力。傳統(tǒng)的基于固定攝像頭的監(jiān)控視頻系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足多樣的需求,近年來,無人機受到廣泛關(guān)注與應(yīng)用,基于無人機視頻的交通監(jiān)控相比于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控技術(shù),具有飛行靈活、監(jiān)控范圍廣、目標(biāo)遮擋度低等優(yōu)點。但另一方面,無人機拍攝的視頻中的目標(biāo)尺寸小、運動速度慢等特點也給交通信息的提取帶來了困難。本文針對無人機拍攝的交通視頻,研究了適用于無人機視頻的交通信息提取方法。本文的主要研究內(nèi)容分為以下幾個部分:第一,針對無人機拍攝的視頻存在抖動導(dǎo)致車輛難以被正確檢測的問題,本文采用基于SURF特征與RANSAC的視頻穩(wěn)像算法。該方法以視頻第一幀為基準(zhǔn)圖像,校正后續(xù)視頻序列幀。實驗中該算法能夠較好的解決無人機視頻存在的抖動問題。第二,針對無人機拍攝的視頻中車輛尺度小、運動速度慢等特點,本文提出了一種改進(jìn)的背景差分法。該方法在前景目標(biāo)檢測中加入陰影去除模塊,能夠有效的去除陰影的影響,并采用了一種整合短時更新和長時更新的背景模型更新策略。最后對前景檢測的結(jié)果進(jìn)行候選區(qū)域分析,去除噪聲干擾,得到更... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

方框濾波器方框濾波器是高斯濾波器的替代，為了平衡用方框濾波近似帶來的誤差，引入加權(quán)系數(shù)w=0.9，在上乘以一個加權(quán)系數(shù)

圖 2 構(gòu)建參數(shù)用 Hessian 矩陣求出極值后，需要將其與其空間領(lǐng)域和尺度領(lǐng)非極大值抑制比較，領(lǐng)域范圍為3 × 3 × 3，同一尺度上有 8 度和下一尺度分別有 9 個響應(yīng)值，共計 26 個響應(yīng)值。將特征 26 個領(lǐng)域響應(yīng)值作比較，如果 h 比他們都大或都小，并且 hn 閾值 H，那么認(rèn)為該特征點為候選特征點。進(jìn)行插值，得到和其所定義的尺度空間。特征點主方向確定證旋轉(zhuǎn)不變性，需要獲得特征點的主方向。SURF 算法定義了圓形區(qū)域以特征點為中心，半徑為 6 倍的特征點所在尺度。求向上的小波響應(yīng)。以圓心角 60°的扇形旋轉(zhuǎn)搜索，統(tǒng)計 60°扇 方向上的小波響應(yīng)總和，其中 Harr 小波的尺寸邊長為 4 倍的

圖 3 主方向確定示意圖（4）特征點描述算子確定特征點的主方向后，以特征點為中心，將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)到主方向以確保旋轉(zhuǎn)不變性。在特征點的周圍獲取一個正方形區(qū)域，選取區(qū)域邊長為 20 倍的特征點所在尺度，然后把該區(qū)域分割成 16 個小區(qū)域。對每個小區(qū)域統(tǒng)計 25 個像素的水平、垂直方向上的 Haar 小波響應(yīng) ， 。將每個子區(qū)域的 ， 相加，對于每個子區(qū)域得到四維特征向量∑ ，∑ ，∑| |，∑| |，表示為 = (∑ ,∑ ,∑| |,∑| |) （7）這樣每個特征點得到一個 64 維（4 × 4 × 4）的特征向量。（5）特征匹配利用 SURF 算法提取特征點后，需要進(jìn)行特征匹配。一般通過計算兩個特征點間的歐式距離來確定兩者的匹配度。如果兩個特征點間的歐式距離越小，則認(rèn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SURF算法和改進(jìn)RANSAC算法的無人機影像匹配[J]. 孫灝,高俊強,許蘇蘇.  測繪工程. 2017(11)
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碩士論文
[1]無人機遙感影像點特征匹配算法研究[D]. 張一.解放軍信息工程大學(xué) 2015
[2]基于高點視頻的交通信息提取[D]. 高忠濤.上海交通大學(xué) 2015
[3]無人機影像快速拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 于瑤瑤.解放軍信息工程大學(xué) 2012
[4]視頻序列中運動目標(biāo)檢測跟蹤算法研究[D]. 李杰.西南交通大學(xué) 2010



本文編號：3132310