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原文传递运动车辆的检测识别与跟踪

论文题名：	运动车辆的检测识别与跟踪
关键词：	交通监控系统;运动车辆检测;阴影检测;车牌定位;运动物体跟踪
摘要：	在智能交通系统中，对运动目标实现无人监控是当今研究的热点问题，它涉及到计算机视觉、信息采集、视频图像处理等各方面的知识。本文针对交通监控系统中的运动车辆的检测、车辆的识别以及车辆的跟踪问题展开了以下研究： ●提出了用帧间差分与背景差分相融合的运动物体检测方法，首先运用帧间差差分法区分出运动变化的区域和没有变化的区域，再将变化的区域进行背景差分处理，由于与背景差分处理的区域仅是变化区域，因而大大减小了处理的数据量，提高了处理速度，能满足实时检测的需要。 ●针对背景差分算法中，在复杂背景下参考帧的提取问题，提出了一种新的背景提取方法。该算法用帧间差分法将帧中的背景象素点检测出来，再确立出每个点的高斯模型。由于排除了帧中所有运动物体的影响，因而提取出的背景干净，效果很好。 ●针对车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题，提出了一种新的车牌快速定位方法。该方法在HSV模式下进行，首先在颜色空间下，对车身的每一行颜色进行相似度的计算，然后再根据颜色相似度阈值，同时利用车牌位置、长宽比例信息，精确地定位出车牌。这种方法对不同光照条件下，不同颜色的车辆，不同颜色的车牌均具有良好的适应性。该方法定位准确，运算速度快。 ●根据车运动车辆在相邻两帧中移动距离不远，在图像中面积的变化不太大的特点，提出采用运动车辆的质心和面积两个参数在图中进行匹配，从而实现对运动车辆的跟踪。该算法处理参数少，数据量小，因而能够及时跟踪到车辆在图像中的位置。
作者：	朱明旱
专业：	交通信息工程及控制
导师：	罗大庸
授予学位：	硕士
授予学位单位：	中南大学
学位年度：	2005
正文语种：	中文