文档介绍：学位论文作者签名:,可云日期:占叼/年岁月缃浙江理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中己明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
泊日期:沙年/;月髟日日期:泖/年岁月步学位论文作者签名:吖司灰不保密/。浙江理工大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印本学位论文属于保密口,在年解密后使用本版权书。指导教师签名:
摘要基于视频的运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,在安防监控、智能交通、机器视觉导航等诸多领域有着广阔的应用前景。就智能交通领域而言,交通监控视频提供了广域场景下的实时路面交通信息,通过对监控场景内运动目标的检测、跟踪及识别分析处理,可以获取如车流量、车速、道路通行能力等交通信息,为交通调度、诱导、信号配时提供科学的决策参考,从而使城市交通路网高效、安全的运行。本论文以单路口交通监控视频为研究对象,深入研究了摄像机静止情形下交通监控视频的运动目标检测与跟踪问题。论文的主要内容及成果概括如下:芯苛司蔡ド阆窕纳愕氖悠敌蛄械谋尘敖N侍猓肓艘恢只谟跋煲蛩描述的背景模型,利用惴ㄋ阉魇悠敌蛄邢袼厍痹诜植嫉木植考祷袢±硐氲背景。该模型对环境的噪声、摄像机抖动等干扰因素具有鲁棒性,能从包含混乱运动目标的视频序列中提取出清晰的视频背景,效果优于常用的均值滤波法及混合高斯模型。治隽薎滤波背景更新算法在应用中可能存在背景失效的不足,提出了一种基于双帧填补法的背景更新方法,改进了瞬ǚú荒芊从痴媸档募嗫爻【暗娜毕荨M保考虑到实际监控应用中对算法的实时性和鲁棒性需求,结合所述几种算法的优缺点,论述了基于时间区段划分综合运用多种算法的背景更新策略。攵圆捎猛枷褡畲箪劂兄到心勘攴指罴扑懔拷洗蟆⑹凳毙圆缓玫奈侍猓岢隽一种基于量化线性压缩图像灰度的计算方法,并直接对压缩灰度后的图像进行目标分割,实验表明目标分割效果不受影响,有效减少了算法的计算量,提高了算法的实时性。谀勘旮俳锥危捎没疑げ庥肽勘甓嗵卣髌ヅ湎嘟岷系姆椒ń心勘旮佟通过获取前几帧目标的位置数据建立灰色预测模型,预测目标在下一帧中的位置,减少目标匹配的搜索区域。针对灰色预测模型存在的预测偏差和不稳定性缺陷,引入了马尔可夫随机过程理论对原模型预测值进行残差修正,提高了预测精度。然后通过提取目标的局部角点及部分全局特征进行特征匹配运算,能有效实现交通监控场景中的运动目标跟踪。论文对摄像机静止情形下交通监控视频的运动目标检测与跟踪课题进行了研究,具体讨论了背景建模、背景更新、目标分割、预测跟踪等几方面问题,提出了有效的解决方案。在此基础上,利用提供的目标跟踪框架实现了一个运动目标检测与跟踪系统,能有效实现车辆目标检测和跟踪。关键词:运动检测;背景建模:背景更新;目标分割;灰色马尔可夫模型
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本课题的研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题相关领域的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..悄芙煌ㄏ低撤⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.运动目标跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.存在的主要问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的主要创新点及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的主要创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.疚牡恼陆诎才拧第二章运动目标检测算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..运动目标检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.饬鞣ā.〖∮盟惴ā典型的背景建模算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..!.诜遣问芏裙兰频谋尘敖!本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章本文运动目标检测策略⋯⋯⋯