原文传递
交通视频中视点无关目标分类与检索方法研究
| 论文题名： | 交通视频中视点无关目标分类与检索方法研究 |
| 关键词： | 交通视频;视点无关;目标分类;目标检索;视频运动分析 |
| 摘要： | 随着网络、通信和微电子技术的飞速发展，一些特定功能的视觉分析系统以其直观、方便和内容丰富等特点，日益受到人们的亲睐，其中交通监控领域应用最为广泛。然而，全天候监控捕获的大量视频信息，若采用人工搜索方法来寻找目标，不仅低效，由人为因素造成的失误亦是难以避免。因此，人们希望计算机能具有类似人类视觉系统的能力，可以分析、理解图像或视频的内容，以实现视频分析系统的智能化、实用化，视频分析技术应运而生。 视频分析技术主要是处理包含各种运动目标的视频序列，从场景中检测、跟踪、分类识别目标，并对其行为进行理解和描述。其中，目标分类是基于视频的运动分析课题中的一个重要方面，其研究内容是在运动检测和跟踪的基础上，依据提取的运动目标区域形状特征和运动属性，对运动目标区域进行语义上的分类。目标分类技术研究对更高层次的视频理解技术的发展有重要意义。 目前国外研究机构和国内高校在目标分类技术上取得了一定进展，但仍存在一些应用上的限制和不足，其中目标分类的视点依赖性问题是影响分类稳定性的主要因素。所谓视点依赖性是指目标的2D特征在投影到图像平面时发生了透视形变，从而导致其无法准确的用于分类。本文围绕运动目标分类及其在交通视频目标检索中的应用这一课题，重点阐述分类过程中视点依赖性问题的解决方法，并对各类相关技术进行了研究，具有重要的理论意义和实际价值。 本文的工作主要分以下几个部分： (1) 介绍目标分类领域基础理论及相关研究，包括目标的特征表达、目标分类方法、运动目标检测与跟踪以及场景知识在目标分类中的作用。 (2) 提出了一种基于kalman预估模型和最大化后验概率匹配的粘连目标跟踪方法，实现了目标相互遮挡时连续稳定跟踪。 (3) 针对目标分类中遇到的视点依赖性问题，介绍当前具有代表性的三种目标2D特征透视变形的矫正方法，并提出了基于地平面矫正的目标2D特征恢复算法。在标准化后特征的基础上，采用多类支持向量机实现视点无关运动目标分类。 (4) 研究基于目标特征和语义类别的运动目标检索方法，对目标特征数据组织形式、目标检索方式、查询结果显示方式等进行了探讨； (5) 本文搭建了基于Visual C++平台和OpenCV图像处理库的实验环境，利用程序验证了提出了的各类算法，实验证明本文算法实现了不同视点下运动目标的准确分类。 |
| 作者： | 冯柯 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 陈临强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 杭州电子科技大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
