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基于视频的实时闯红灯抓拍系统算法研究与实现
| 论文题名： | 基于视频的实时闯红灯抓拍系统算法研究与实现 |
| 关键词： | 闯红灯;实时抓拍系统;视频检测;车辆跟踪;Mean Shift算法 |
| 摘要： | 随着世界各国经济的快速发展，车辆的数量急剧增加，由此引发的交通状况问题日益受到人们的重视。智能交通系统就是为了解决这个问题而诞生的，目前已经成为全球各国政府和有关部门高度重视的高科技新领域。基于视频的闯红灯车辆自动检测系统是智能交通系统中的重要组成部分，其中有效的检测和实时跟踪是车辆的行为分析和行为判断的前提。 鉴于以上背景，本文对闯红灯车辆检测与跟踪算法进行研究。在分析和总结现有算法的基础上，提出了两个改进算法。 本文针对传统的背景提取方法在前景运动对象密度较高，亦或前景出现过于频繁的情况下，提取到的背景图像中会掺杂很多前景成分的问题，提出了一种基于形态学和像素灰度归类的背景重建算法。该算法通过三帧差分法和形态学把每帧图像区分为前景对象和背景区域。然后在用像素灰度归类方背景重建时不考虑前景对象，提高了背景出现的频率，从而能正确重建背景。通过实验证明，新方法能够在车辆密度较大的情况下能正确的生成背景。 本文为了满足车辆跟踪实时的要求，设计了一种自动初始化窗口的Mean Shift算法。另外针对Mean Shift算法在目标的颜色分布和背景相似情况下，会丢失目标的问题，利用kalman滤波器根据前面的目标位置信息来预测在本帧图像中目标的可能位置，然后用Mean Shift算法在这个位置的邻域内找到目标的真实位置。这样，我们利用了Mean Shift所没有利用的前面一帧目标的运动信息，丰富了对已知信息的使用，增强了跟踪效果。通过实验证明此算法是有效性。 |
| 作者： | 俞亮 |
| 导师： | 尚群立;孔亚广 |
| 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 |
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