【摘 要】
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车辆的检测、跟踪是智能交通中的基础内容,为后期的高层信息分析如车辆计数与驾驶行为检测提供参考依据。目前运动车辆检测存在检测效果准确性与实时性不能兼得,车辆跟踪存在车辆尺度自适应性和抗遮挡能力较差等问题。本文以快速、准确获取交通信息为目的,对交通视频中的车辆检测跟踪算法展开研究,主要研究内容如下:(1)针对传统车辆检测算法检测效果准确性与实时性不能兼顾的问题,本文提出一种基于信任区间PBAS的运动目
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车辆的检测、跟踪是智能交通中的基础内容,为后期的高层信息分析如车辆计数与驾驶行为检测提供参考依据。目前运动车辆检测存在检测效果准确性与实时性不能兼得,车辆跟踪存在车辆尺度自适应性和抗遮挡能力较差等问题。本文以快速、准确获取交通信息为目的,对交通视频中的车辆检测跟踪算法展开研究,主要研究内容如下:(1)针对传统车辆检测算法检测效果准确性与实时性不能兼顾的问题,本文提出一种基于信任区间PBAS的运动目标检测算法。采用多帧间隔图像建立初始背景模型,利用区域层信息更易反应背景复杂度的特性,提出一种利用区域结构复杂度、颜色复杂度计算背景复杂度的方法。设置信任区间,根据车辆当前的状况和位置是否处于信任区间内判断当前的背景模型是否适合更新,准确、快速的检测运动车辆。(2)为了解决基于相关滤波的车辆跟踪算法对背景信息依赖较少,跟踪结果容易发生偏差,且难以适应车辆尺度变化等问题,在KCF跟踪算法的基础上,提出一种利用背景信息的车辆尺度自适应跟踪方法。将目标车辆和周边的背景图像作为样本,利用最小化误差模型和循环矩阵建立位置分类器,根据位置分类器输出响应的峰值确定目标位置,提高分类器在复杂环境下车辆位置跟踪的准确性;通过对同一车辆图像在不同尺度上采集样本,利用最小化误差模型和循环矩阵理论建立尺度分类器,根据分类器输出响应的峰值确定目标尺度,提高跟踪过程中分类器对车辆尺度变化的自适应性。(3)利用运动目标检测算法,提取出视频序列中的运动车辆,设定虚拟检测区域,制定车辆是否在虚拟区内判定规则,统计驶出虚拟区域的车辆数量,实现车流量的统计。利用跟踪算法,确定目标车辆在每帧中的位置坐标,拟合出运动轨迹,判断车辆是否存在逆行和变道等驾驶行为。
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