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车载视频图像中运动目标的识别与跟踪方法研究
| 论文题名： | 车载视频图像中运动目标的识别与跟踪方法研究 |
| 关键词： | 车道检测;车道跟踪;计算机视觉;运动目标;视频图像;车辆识别 |
| 摘要： | 为克服人为因素造成的交通事故，提高公路交通系统的安全性，本文立足于计算机视觉技术，构建了一个应用于高速公路上的汽车驾驶辅助安全系统，并对其中车道线和车辆的识别与跟踪方法进行了重点研究。 本文分析了高速公路的特点并结合透视成像原理，对近距离的车道建立直线型车道模型。以车道上的白色标记为基础，采用基于颜色的图像分割，通过边缘提取和Hough变换识别出路面上的车道标线。 在车道检测的基础上，本文以车道线的三个特征—起点位置、方向和灰度值为基础，提出了一种基于3D特征的车道跟踪算法。该算法综合车道线的三个特征进行跟踪，大大提高了车道跟踪的可靠性和准确性。同时，对于车道标记被不同程度遮挡等复杂路况，本文设计了智能跟踪策略并将其融入车道线跟踪算法之中，使系统获得了稳定快速的跟踪能力。 车辆检测算法采用假设产生和假设确认的两步法策略，即以检测到的路面上的阴影作为车辆存在假设，通过验证灰度对称性来确认车辆。 以车辆检测为基础，本文采用“匹配—修正—预测”的循环策略进行前方车辆跟踪。针对边缘图像中传统模板匹配方法的缺陷，本文将距离变换的概念和边缘特征模板引入其中，使算法在抗图像边缘变化、模板的动态更新及匹配效率等方面获得优良品质；此外，本文利用Kalman滤波预测技术预测车辆在序列图像中的下一位置，使系统在减小模板匹配的搜索区域，降低误匹配的概率，保证车辆跟踪的持续性、实时性等方面令人满意。 实验结果表明，本文提出的车道和车辆识别跟踪方法是可行的，能够满足系统实时性和准确性的要求。 |
| 作者： | 杨培龙 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 王萍 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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