本文選題：車輛檢測與跟蹤 + 前景分割　； 參考：《北京郵電大學》2016年碩士論文

【摘要】：隨著當今社會的不斷發(fā)展,智能交通系統(tǒng)越來越成為世界各個國家廣泛關注的焦點。智能交通系統(tǒng)在道路監(jiān)控,以及道路交通管理方面上發(fā)揮了重要的作用。智能交通系統(tǒng)的其中一個熱點和難點是車輛檢測與跟蹤。論文圍繞視頻中車輛的運動檢測,跟蹤以及相關的陰影去除和遮擋處理等重難點問題展開研究,同時將這些方法應用于視頻監(jiān)控的系統(tǒng)中。主要的工作分為以下幾點。(1)論文提出改進的背景建模算法以及無參化特征融合陰影去除算法。首先介紹了背景建模算法,選取Vibe(Visual Background extractor)作為系統(tǒng)的目標檢測算法,對Vibe建模算法的不足進行了闡述,并提出改進方法。該方法能夠有效抑制Vibe算法容易引入的鬼影問題,從而更加準確的對目標進行檢測。同時為了消除運動車輛陰影對前景結果造成的影響,提出一種改進HSV(Hue,Saturation,Value)特征與紋理LBP(Local Binary Patterns)特征相融合去除陰影的方法,對HSV特征無參化,此融合算法有效地去除了車輛陰影。(2)論文提出一種基于改進觀測模型的粒子濾波跟蹤算法。首先研究目標跟蹤算法,介紹了幾種典型算法,并闡述了算法基本原理,給出對比分析。同時,提出了 一種基于改進HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征的車輛觀測模型,在不同光照條件下,能準確提取車輛信息,實現(xiàn)精準匹配和跟蹤。(3)論文提出一種廣泛適用的車輛遮擋檢測分割算法。車輛間交互容易造成車輛的遮擋,影響跟蹤效果。文中遮擋的處理主要包含兩步操作,首先對目標候選框進行遮擋檢測,然后對符合條件的遮擋框進行遮擋的分割,得到分割后車輛信息,用于后續(xù)車輛跟蹤,一定程度上解決了車輛的遮擋問題。根據(jù)以上算法,本文選取多種場景下交通道路視頻進行檢測跟蹤仿真實驗。通過對車輛的正確跟蹤,錯誤跟蹤以及丟失跟蹤幀數(shù)進行的統(tǒng)計表明,該框架是一個穩(wěn)健的車輛檢測與跟蹤系統(tǒng),可以有效去除陰影以及處理遮擋,從而準確的檢測與跟蹤車輛。
[Abstract]:With the development of society, Intelligent Transportation system (its) has become the focus of attention in every country in the world. Intelligent Transportation system (its) plays an important role in road monitoring and traffic management. Vehicle detection and tracking is one of the hot and difficult problems in Intelligent Transportation system (its). This paper focuses on the vehicle motion detection, tracking, shadow removal and occlusion processing, and applies these methods to the video surveillance system. The main work is as follows: 1) this paper proposes an improved background modeling algorithm and a shadow removal algorithm based on non-parameterized feature fusion. Firstly, the background modeling algorithm is introduced, and Vibe Visual background extractor is selected as the target detection algorithm of the system. The shortcomings of the Vibe modeling algorithm are described, and the improved method is put forward. This method can effectively suppress the ghost problem which is easily introduced by Vibe algorithm, so as to detect the target more accurately. At the same time, in order to eliminate the influence of moving vehicle shadow on the foreground result, an improved method is proposed to remove the shadow by combining the HSV HueSaturationValue feature with the texture LBPU Local binary pattern feature, which has no inclusion for HSV feature. This fusion algorithm effectively removes the vehicle shadow. In this paper, a particle filter tracking algorithm based on improved observation model is proposed. Firstly, the target tracking algorithm is studied, several typical algorithms are introduced, and the basic principle of the algorithm is described, and a comparative analysis is given. At the same time, a vehicle observation model based on improved hog histogram of oriented gradient is proposed, which can accurately extract vehicle information under different illumination conditions. This paper presents a widely applicable segmentation algorithm for vehicle occlusion detection. The interaction between vehicles can easily cause vehicle occlusion and affect the tracking effect. The processing of occlusion in this paper mainly consists of two steps: firstly, the target candidate is detected, then the suitable occlusion frame is segmented to get the vehicle information after segmentation, which can be used for subsequent vehicle tracking. To some extent, the problem of vehicle occlusion is solved. According to the above algorithms, this paper selects a variety of scene traffic road video detection and tracking simulation experiment. The statistics of correct tracking, error tracking and lost tracking frame count show that the framework is a robust vehicle detection and tracking system, which can effectively remove shadows and deal with occlusion. Thus accurate detection and tracking of vehicles.
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41

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