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原文传递遮挡情况下的车辆检测与跟踪

论文题名：	遮挡情况下的车辆检测与跟踪
关键词：	遮挡检测;车辆检测;车辆跟踪
摘要：	车辆检测、跟踪和行为状态分析的好坏，直接关系着ITS系统的核心功能实现，特别是在道路遮挡日益严重的情况下，车辆检测和跟踪过程中遮挡分割的好坏，对车辆检测和跟踪结果具有举足轻重的作用。基于交通视频的车辆检测跟踪和行为分析技术有着广泛的应用前景，如停车场监控、收费站监控等应用场景。　　本文围绕基于交通视频的车辆检测、遮挡检测与分割、遮挡情况下的车辆跟踪和跟踪基础上的车辆行为状态分析进行研究，针对性的提出解决问题的方法。本文主要研究工作如下：　　 (1)针对车辆背景不易提取和前景空洞的问题，提出了一种改进的直方图-均值背景重构算法。减背景法提取出运动车辆后，提出一种基于前景点扫描统计的车辆空洞填充算法，提取完整的运动车辆前景区域。　　 (2)针对车辆遮挡不易检测，分割效果不理想、车辆分割不完整等问题，提出了一种基于统计模型的车辆遮挡检测与分割算法，在遮挡分割的基础上对遮挡车辆和被遮挡车辆进行判定。　　 (3)考虑车辆发生遮挡时容易造成跟踪丢失，严重遮挡车辆无法跟踪等问题，设计了一种遮挡情况下基于卡尔曼滤波预测的车辆区域匹配跟踪算法，在对车辆的遮挡情况进行判定的基础上实现跟踪。　　 (4)对车辆的行为状态进行分析，在跟踪的基础上引入有限状态自动机，将车辆的微观轨迹信息进行宏观表达，对车辆的行为状态进行判定，实现车辆的简单行为状态识别。　　文中还对提出的算法和技术方案进行了实验，结果表明本文提出的算法和技术方案是行之有效的。
作者：	岳恒军
专业：	计算机应用技术
导师：	崔志明
授予学位：	硕士
授予学位单位：	苏州大学
学位年度：	2011
正文语种：	中文