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原文传递视频检测中关键技术的研究

论文题名：	视频检测中关键技术的研究
关键词：	视频检测技术;背景更新算法;生长模板;目标定位;智能交通系统
摘要：	随着视频检测技术的发展，视频技术在智能交通系统中起到了更大的作用。视频检测技术可以更方便快捷的检测路况、车流量、车辆违章等现象，同时对其进行适当改进，也可以用于复杂环境下的目标检测。本文围绕着视频检测系统的实现，研究了一些视频检测中背景更新和目标检测的方法，提出了一些新的算法，主要的工作及贡献如下： 1.背景的更新。针对当前背景更新算法的不足，提出了一种新的视频序列背景更新算法。利用分类的思想对噪声和目标区域分别检测，采用降噪和背景更新相结合的方法，消除了噪声积累导致的错误。该方法对目标与噪声分类检测，对目标遮挡区域背景进行插值优化，实验结果证明该算法检测效果稳定。 2.生长模板。对现有模板进行改进，提出一种生长模板来对差分图像中的目标点和噪声点进行检测。生长模板根据像素点局部特征自动选择生长方向，对目标点进行判断。利用基于像素分类的背景更新，实现了目标遮挡区域的背景更新。实验证明了生长模板检测的有效性，该算法可以在复杂场景下实现背景更新。 3.目标定位。提出了针对固定背景帧差法的背景更新算法和多目标定位算法。在背景更新中，通过建立目标和噪声矩阵来保存图像的特征信息，利用分类的思想优化更新策略；在目标定位中，提出了基于目标对角线的连通判断模板，该模板不断生长进而检测目标的中心点和体积，可实现实时场景中多目标和形态差异目标的定位。户外实验证明了算法的健壮性和鲁棒性，可以实现背景更新和复杂目标识别。
作者：	李伟
专业：	计算机应用技术
导师：	邹承明
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2009
正文语种：	中文