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交叉口复杂场景下目标检测与跟踪技术研究
| 论文题名： | 交叉口复杂场景下目标检测与跟踪技术研究 |
| 关键词： | 交叉口视频;混合高斯模型;视频检测;多目标跟踪;交通目标分类 |
| 摘要： | 交叉口是指两条及两条以上道路的相交处，是车辆行人汇集、转向和疏散的必经之地，为交通的咽喉。获取交叉口中各种目标的运动数据对于交通设计、管理等具有重要意义。由于交叉口通常包含众多目标，且目标之间冲突较多，这使得获取交叉口视频中目标运动参数工作难度较大。本文针对交叉口视频的特点，对交叉口复杂场景下的目标检测、跟踪、分类技术进行了深入的研究，并针对性地提出了若干算法和技术方案。本文主要研究工作及研究成果如下: (1)在运动目标检测算法中，将传统的混合高斯模型推广到空间域，建立基于时空信息的双混合高斯模型，并针对时空双模型提出基于决策融合的背景检测算法，有效地利用道路像素信息，提高了运动目标检测质量。 (2)在运动目标跟踪算法中，针对交叉口目标多，冲突严重的特点，实现多目标跟踪算法框架，之后利用目标运动分析结果控制新目标加入，通过MeanShift算法解决车辆冲突，并采用改进的滤波算法解决全局遮盖问题。这一系列算法的改进提高了跟踪算法的稳定性和鲁棒性。 (3)在运动目标分类与参数提取中，提出利用目标动态特征建立目标可信性度量，并针对带有可信性度量的目标进行基于K均值算法的分类，有效地实现了运动目标的分类。同时讨论了交叉口视频的成像交换和目标参数提取技术，完成了检测、跟踪及分类算法实用化的必要研究。 (4)在算法研究的基础上，为了满足实际道路参数提取的需求，实现了一套通用智能交通视频分析软件，并对不同需求的使用者提供了两套交互界面。 |
| 作者： | 吕复强 |
| 专业： | 系统工程 |
| 导师： | 王慧 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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