交通場景下的運動目標檢測與跟蹤的算法研究

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1、碩士學位論文題目:交通場景下的運動目標檢測與跟蹤的算法研究研究生田呈培專業(yè)控制理論與控制工程指導教師朱亞萍教授完成日期2016.3杭州電子科技大學碩士學位論文交通場景下的運動目標檢測與跟蹤的算法研究研究生：田呈培指導教師：朱亞萍教授2016年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchonmovingobjectdetectionandtrackingintrafficsceneCandidate:TianChengpeiSupervisor:Prof.ZhuYapingMarch

2、,2016梳州電子科技大學學位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權說明原創(chuàng)性聲明，獨立進行研究工作所?。崳姳救肃嵵芈暶鳎核式坏膶W位論文，是本人在導師的指導下得的成果。除文中已經注明引用的內容外，本論文不含任何其他個人或集體己經發(fā)表或撰寫過的作品或成果。對本文的研究做化重要貢獻的個人和集體，均己在文中明確方式標明。一申請學位論文與資料若有不實之處，本人承擔切相關責任。論文作者簽名：１￡１吏；＾日期：ｌｅＭ年ｉ月／〇日學位論文使用授權說明目本人完全了解杭州電子科技大學關于保留和使用學位論文的規(guī)定，Ｐ：研究生在校攻饋學位期間論文１１：作的知識產權單位屬杭州電子科技乂學

3、。本人保證畢業(yè)離校后，發(fā)表論文或使Ｗ論文Ｘ作成巣時署名單位仍然為杭州電子科技大學。學校有權保留送交論文的復印，允許查閱和借閱論文，可允巧采用影印、件；學?？晒颊撐牡娜炕虿糠謨热菘s印或其它復制手段保存論文。（保密論文在解密后遵守此規(guī)定）論文作者簽名：吐１呈語円期：山／備年３月／口日〇指導教師簽名；曰期｜參：＞１年＾月作円中砰杭州電子科技大學碩士學位論文摘要基于計算機視覺的智慧城市系統(tǒng)在重點區(qū)域的行人流量分析、監(jiān)控目標的實時跟蹤以及城市道路的車流智能引導等領域具有重要的研究價值和應用前景，其中運動目標檢測與跟蹤是實現后續(xù)智能分析與決策的關鍵技術?？紤]到背景模

4、型初始化的準確性對于目標檢測效果具有重大的影響，因此本文重點圍繞初始化過程中容易發(fā)生卻又較難解決的鬼影問題，采用了一種改進的幀間差分法，并與內外輪廓直方圖匹配法相融合，充分利用了視頻序列中的時空特性。另外考慮到運動目標的互相遮擋將引起目標跟蹤性能的急劇下降，因此本文采用了一種基于分類器最大響應衰減率的遮擋判別方法，并利用不同層級上的觸發(fā)條件，將顯著提高目標跟蹤的效率和準確性。最后本文分別以車輛和行人的檢測與跟蹤應用為例，對上述新方法進行了應用嘗試，驗證了方法的可行性。本文的主要工作如下：（1）在目標檢測部分，針對背景模型初始化過程中產生的鬼影問題，采用了基于時空特性的鬼影抑制方法。該方法解

5、決了兩個問題，包括內外輪廓直方圖匹配法無法應用于小區(qū)域鬼影和幀間差分法對攝像頭抖動敏感。另外針對傳統(tǒng)幀間差分法二值化結果過度依賴固定閾值的問題，本文用差分結果中所有像素所服從的正態(tài)分布來表示圖像的幀間變化特性，提高了適用性。實驗結果表明，本文采用的基于時空特性的鬼影抑制方法比較有效。最后針對檢測結果目標內部有孔洞以及白色噪點較多的問題，采用形態(tài)學處理等操作進行優(yōu)化。（2）在目標跟蹤部分，針對如何判斷遮擋發(fā)生問題，本文采用了一種基于分類器最大響應衰減率的分級遮擋判別方法。該方法根據衰減率和直方圖匹配度，將遮擋判斷分為粗判斷和細判斷兩個階段。實驗結果表明，與基于Surf特征匹配的遮擋判斷方法和

6、基于LK光流法的遮擋判斷方法相比，該方法更為有效。（3）為進一步優(yōu)化行人目標的跟蹤結果，將靜態(tài)行人檢測的相關技術應用到目標跟蹤領域。把行人跟蹤窗口適當放大作為待優(yōu)化區(qū)域，在該區(qū)域用已訓練好的行人分類器檢測，最終確認目標的準確位置。實驗結果表明，優(yōu)化后的行人跟蹤結果更為準確。（4）綜合運用本文運動目標檢測與跟蹤的相關技術進行實驗設計與分析，該實驗自動對進入到感興趣區(qū)域內的目標（包括車輛與行人）進行跟蹤監(jiān)控。實驗結果達到預期，進一步證明本文方法的有效性。關鍵詞：運動目標檢測，鬼影，運動目標跟蹤，遮擋判斷I杭州電子科技大學碩士學位論文ABSTRACTSmartcitysystemwhichbas

7、edoncomputervisionhasimportantresearchvalueandapplicationprospectsinseveraldomainswhichincludepedestrianflowanalysisofkeyareas,real-timetrackingandtheintelligentguidanceoftrafficflow.Andmovingobjectdetectionandtr