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视频序列中“非”机动车的检测与分类
| 论文题名： | 视频序列中“非”机动车的检测与分类 |
| 关键词： | 视频序列;图像处理;交通监控;运动目标;分类算法 |
| 摘要： | 视频GIS是视频分析系统和GIS有机集成的地理环境感知与分析平台，在统一地理参考下实现视频数据的管理与分析、视频数据空间化、视频地理场景重建、现实环境与虚拟场景的融合与展示等。混合交通是我国城市交通普遍存在的现象，智能交通(ITS)技术目前关注的焦点是机动车辆的相关信息及提取方法，而对于在道路上处于弱势地位的“非”机动车的研究则较少。本研究针对视频GIS在视频序列中对于“非”机动车的详细分类方法进行研究。重点研究了视频成像变换方法以及交通监控视频中运动目标的检测、跟踪以及分类算法。主要研究工作和相关成果如下: 1)界定了“非”机动车分类及各类“非”机动车特征。根据城市道路交通的实际情况，对于《中华人民共和国道路交通安全法》所界定的非机动车类型做出了补充，并根据其在视频序列中的形态特征，对其进行了进一步的详细分类，并根据这些分类，总结了各类“非”机动车的形态及运动特征。 2)“非”机动车分类的总体技术方法。在视频图像处理技术基础上，选取了混合高斯背景差法提取运动前景目标，使得建立的背景模型快速、稳定，得到的前景目标准确、稳定;对于运动目标的跟踪，设计了目标的跟踪链结构以及跟踪链的产生和消亡算法，并利用目标的区域特征匹配度来完成目标跟踪;使用了图像透视变换技术，使得监控视频中的各个像素得到真实的地理位置，从而可以获得运动目标真实的运动参数。对于“非”机动车的分类，提出了利用运动目标的轨迹得到的平均偏移量以及最大偏移量，并利用可变部件模型建立各类“非”机动车的图像特征，在支持向量机的分类基础上，完成了对于“非”机动车的详细分类。针对“非”机动车在道路上容易成群的情形，利用面积阈值法估算其具体数量。 3)建立了基于视频序列的“非”机动车检测分类原型系统。系统的核心由运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类以及运动目标交通参数提取几部分组成。系统所提出的方法经过了实验验证，效果良好。 |
| 作者： | 袁泉 |
| 专业： | 地理科学;地图学与地理信息系统 |
| 导师： | 闾国年;刘学军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京师范大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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