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《基于壓縮感知的交通監(jiān)控視頻目標(biāo)檢測算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、汕頭大學(xué)工學(xué)院2013屆碩士學(xué)位論文學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的工作研究及取得的研究成果。論文中除了特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或其它機構(gòu)已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均已在論文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人授權(quán)汕頭大學(xué)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，允許論文被查閱和借閱；學(xué)校可將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存和匯編論文；學(xué)?？梢韵驀矣嘘P(guān)部門
2、或機構(gòu)送交論文并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。對于保密的論文，按照保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。本論文屬于：保密（），在年解密后適用本授權(quán)聲明。不保密（）。（請在以上括號內(nèi)打“√”）作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日日期：年月日II汕頭大學(xué)工學(xué)院2013屆碩士學(xué)位論文摘要基于視頻的動態(tài)目標(biāo)檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，在安防監(jiān)控、智能交通、機器視覺導(dǎo)航等諸多領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。目前，對智能交通領(lǐng)域來說，交通監(jiān)控視頻為交通部門提供實時路面信息，通過對監(jiān)控場景內(nèi)汽車、路人等運動目標(biāo)的檢測、跟蹤、識別和分類處理
3、，從而獲得車速、車流量、交通治安等交通信息，為指導(dǎo)人員提供迅速直觀的信息從而對交通事故和交通堵塞做出準(zhǔn)確判斷并及時響應(yīng)。隨著城市的快速迅猛發(fā)展，人流、車流量猛增，交通職能部門急切需要更清晰的視頻、更多路監(jiān)控的交通管理系統(tǒng)，然而當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬和投入成本的限制，使得公路交通監(jiān)控數(shù)據(jù)量增大與網(wǎng)絡(luò)帶寬資源有限形成矛盾。針對以上問題，本文以交通監(jiān)控視頻為對象，利用壓縮感知對信號的稀疏性和可壓縮性，僅通過采集少量的信號觀測值就可以準(zhǔn)確地重構(gòu)出稀疏信號這一特性，提出一種基于貝葉斯壓縮感知的目標(biāo)檢測算法。論文的主要研究內(nèi)容包括：首先，分析和總結(jié)了壓縮感知的
4、基礎(chǔ)理論。介紹了壓縮感知理論的框架（包括信號稀疏表示、非相關(guān)觀測和信號的重構(gòu)）及相關(guān)的原理和發(fā)展?fàn)顩r，研究了目前主要的幾種重構(gòu)算法。其次，介紹和總結(jié)了經(jīng)典的動態(tài)目標(biāo)檢測算法。對目前主流的幀間差分法、背景減除法和光流法做了詳細(xì)的說明和研究，并考慮實際監(jiān)控應(yīng)用中對算法的實時性和魯棒性等需求，歸納了各種方法的優(yōu)缺點和適用場合。再次，研究壓縮感知下的交通監(jiān)控視頻的目標(biāo)檢測算法。本算法首先采用小波基對視頻信號進行稀疏，建立背景差分圖像在壓縮感知中的模型，分析和總結(jié)了五種隨機觀測矩陣在差分圖像重構(gòu)中的性能，用部分哈達(dá)瑪測量矩陣進行觀測。再證明了貝葉斯
5、壓縮感知對背景差分圖像的重構(gòu)可能性，提出在部分時間均衡的自適應(yīng)背景更新方法，最后利用小波樹結(jié)構(gòu)的貝葉斯壓縮感知重構(gòu)算法完成目標(biāo)圖像的重構(gòu)。該算法經(jīng)過多個場景監(jiān)控視頻的測試，通過實驗結(jié)果表明能有效實現(xiàn)車輛目標(biāo)的檢測，驗證了該算法的可行性和準(zhǔn)確性，同時減少視頻采集和傳輸?shù)男畔⒘亢统杀荆诌m合未來新型交通視頻監(jiān)控的需要。關(guān)鍵詞：壓縮感知；稀疏表示；目標(biāo)檢測；貝葉斯重構(gòu)；時間均衡I摘要ABSTRACTThemovingobjectdetectionsystembasedonvideoisoneofthemostmainresearchfield
6、sinthecomputervision,andithasabroadapplicationprospectinmanyfieldssuchassecuritysurveillance,intelligenttransportation,cyber-visionnavigationandsoon.Atpresent,tointelligenttransportationfield,trafficsurveillancevideosprovidethereal-timeinformationontrafficforthetransporta
7、gency.Throughdetecting,tracking,identifyingandclassifyingthemovingobjectsinthesurveillancevideo,suchascarsandpasserby,wecanobtainthetrafficinformationliketravelspeed,vehicleflow,trafficsecurityandsoon.Hence,thetrafficinstructorscanusethisinformationtomaketheaccurateandfas
8、tdecisiononthetrafficaccidentandtrafficjam.Withtherapidincreaseofurbanization,thenumberoftraffic
