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原文传递 基于机器视觉的车辆跟踪方法研究
论文题名: 基于机器视觉的车辆跟踪方法研究
关键词: 背景更新;运动估计;车辆检测;车辆跟踪;马尔可夫随机场;智能交通
摘要: 车辆跟踪是智能交通的重要技术之一,车辆跟踪由于可以得到车辆的实时运动位置和运动状态,具有十分广泛的应用前景。本文首先研究车辆跟踪的背景,分析了常用背景初始化和背景更新方法的特点,在传统的背景更新的基础上,结合帧差和背景差的方法,提出了一种改进的背景更新方法。实验表明在相近的光照变化适应性的情况下,本文提出的方法在车辆经过的区域路面的灰度可以更快的更新,优于传统的背景更新方法。之后,讨论了两种常用的运动矢量计算方法,将基于三步块匹配的运动矢量估算方法应用于车辆跟踪。提出了基于投票的车辆检测方法,该方法在灰度域和彩色域对图像进行变换,结合灰度和彩色域的信息进行车辆检测,实验表明该方法可以减小光照变化下车辆检测对阈值的依赖,提高车辆检测的准确性。车辆遮挡是影响车辆跟踪的重要因素,本文采用马尔可夫随机场的方法对车辆标号建立模型,利用模拟退火算法对车辆遮挡区域的标号进行优化,实验结果表明,该方法可以提高遮挡情况下车辆跟踪的成功率。
作者: 刘涛
专业: 交通信息工程及控制
导师: 路小波
授予学位: 硕士
授予学位单位: 东南大学
学位年度: 2007
正文语种: 中文
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