文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
基于无线传感网的视频车辆检测及跟踪技术研究
姓名:李翔
申请学位级别:硕士
专业:模式识别与智能系统
指导教师:方涛
20080101
上海交通大学硕士学位论文
基于无线传感网的视频车辆检测及跟踪技术研究
摘要
智能交通是未来交通的发展方向,而基于视频的车辆检测和跟
踪技术又是其关键技术之一。本文分别对视频检测技术和跟踪技术作
了研究分析,并对其中的一些技术上进行了改进,使之能适应更为复
杂的场景。
视频检测方法主要包括背景差分法和帧间差分法。其中背景差分
法最为直接和有效,该方法建立一个参考背景图像并将其与当前输入
图像进行比较,从而分割出前景目标车辆。由于实际交通道路状况受
气候、光照等多种因素的影响,变化非常复杂,因此如何设计一种能
适应实际环境的变化的背景重建算法,是背景差法的关键所在。
在详细分析了已有的背景重建算法的基础上,本文提出采用一种
基于块拼接与均值背景相结合的背景估计方法,通过背景差分法来检
测运动目标。再利用动态轮廓算法,提取车辆的轮廓特征。而轮廓信
息的准确获取,对车型识别及车辆跟踪算法有着重要的意义。因此,
本文比较详细的论述了动态轮廓算法的原理、数值计算方法及各种改
进模型。
本文的研究创新点和贡献主要包括:提出了一种基于块拼接与均
值背景相结合的背景重建算法,该算法具有很好的准确性和鲁棒性;
提出了一种基于改进的 Snake 模型的运动目标跟踪算法。该算法在兼
顾准确性的同时,增加了鲁棒性,具有很好的实时性,能满足对视频
I
上海交通大学硕士学位论文
中单一车辆跟踪的要求。
试验结果表明,本文设计的背景重建算法能适应晴天、阴雨天等
各种环境,具有较高的检测率;基于改进的 Snake 模型的运动目标跟
踪算法能够很好的对单一的运动目标进行实时的跟踪。当然,本文的
工作仍存在一些问题有待进一步研究,如:怎样解决目标检测与跟踪
过程中车辆之间的遮挡问题,以及如何对多个目标同时进行跟踪等。

关键词:智能交通车辆检测背景重建跟踪动态轮廓算法

II
上海交通大学硕士学位论文

RESEARCH OF WSN-BASED VEHICLE DETECTION
AND TRACKING

ABSTRACT
The Intelligent Transportation System (ITS) is the trend of traffic
development in the future, and vision-based vehicle detecting and tracking
are one of its key technologies. In this paper, we study vehicle detecting
and vehicle tracking respectively, and ameliorate some key technologies
which can be applied in plex traffic scene.
Video-based vehicle detection includes background subtraction and
frame difference subtraction, and the first method is a straightforward and
effective way to detect moving object. The approach segments moving
vehicles in the camera’s field-of-view through the difference between a
reference frame, called referenced background image, and the current
input frame. The key of background subtraction is to extract and update
the background image adaptively in changeable road environment
affected by all kinds of factors such as weather and illumination
condition.
Bas