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《基于壓縮感知的交通監(jiān)控視頻目標(biāo)檢測(cè)算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
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(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)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(jī)構(gòu)已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在論文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)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)?？蓪⒈緦W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)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?guó)家有關(guān)部門
2、或機(jī)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(duì)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(qǐng)?jiān)谝陨侠ㄌ?hào)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(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，在安防監(jiān)控、智能交通、機(jī)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(duì)智能交通領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，交通監(jiān)控視頻為交通部門提供實(shí)時(shí)路面信息，通過對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)汽車、路人等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤、識(shí)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(duì)交通事故和交通堵塞做出準(zhǔn)確判斷并及時(shí)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?cái)?shù)據(jù)量增大與網(wǎng)絡(luò)帶寬資源有限形成矛盾。針對(duì)以上問題，本文以交通監(jiān)控視頻為對(duì)象，利用壓縮感知對(duì)信號(hào)的稀疏性和可壓縮性，僅通過采集少量的信號(hào)觀測(cè)值就可以準(zhǔn)確地重構(gòu)出稀疏信號(hào)這一特性，提出一種基于貝葉斯壓縮感知的目標(biāo)檢測(cè)算法。論文的主要研究?jī)?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(hào)稀疏表示、非相關(guān)觀測(cè)和信號(hào)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(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法。對(duì)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(shuō)明和研究，并考慮實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中對(duì)算法的實(shí)時(shí)性和魯棒性等需求，歸納了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)合。再次，研究壓縮感知下的交通監(jiān)控視頻的目標(biāo)檢測(cè)算法。本算法首先采用小波基對(duì)視頻信號(hào)進(jìn)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(jī)觀測(cè)矩陣在差分圖像重構(gòu)中的性能，用部分哈達(dá)瑪測(cè)量矩陣進(jìn)行觀測(cè)。再證明了貝葉斯
5、壓縮感知對(duì)背景差分圖像的重構(gòu)可能性，提出在部分時(shí)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(gè)場(chǎng)景監(jiān)控視頻的測(cè)試，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明能有效實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)的檢測(cè)，驗(yàn)證了該算法的可行性和準(zhǔn)確性，同時(shí)減少視頻采集和傳輸?shù)男畔⒘亢统杀?，十分適合未來(lái)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(cè)；貝葉斯重構(gòu)；時(shí)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
