交通视频中运动目标检测及道路检测问题研究及实现

【摘要】交通视频中运动目标的检测是智能监控系统的基础技术,对这项技术的研究已经持续多年,取得了很多成果,但由于现实环境的复杂性和相关需求的增加,运动目标的检测技术仍然吸引着众多研究者的目光。本文在研究了多种经典运动检测方法后,基于准确性和实时性的综合考虑,选择ViBe(VisualBackgroundExtractor)法作为实现手段,实现平台为VC+OpenCV,并对其进行了初始化和背景提取方面的改进。最后将问题一般化,考虑由摄像机转动及光照引起的场景突变、运动目标停止、人车同行等情况,提出相应解决方法。在运动目标检测中,由于目标的投射阴影随物体一起运动,且常常与背景差距较大,使其往往作为目标的一部分被检测出来,这给后续处理带来很大的困扰,所以运动阴影的检测与去除成为目标检测的重要后续处理步骤。在运动阴影检测方面,采取基于阴影特性的检测算法,研究并实现了基于HSV颜色空间的阴影检测、基于LBP纹理的阴影检测、基于边缘信息的阴影检测以及基于NCC的阴影检测,并对后三种方法加以改进。为提高检测效果,将改进的基于LBP纹理和改进的基于边缘的检测结果,分别与基于HSV的检测结果进行“或”操作,实验验证了算法的准确性。道路检测方面,不同于传统的在单帧图像中进行检测,而利用运动信息,结合边缘检测进行道路的检测。具体分为基于运动区域的道路检测和基于运动轨迹的道路检测,针对单车道情形、双车道情形和有道路阴影的情况进行了实验,验证了算法的鲁棒性和实用性。最后,对两种方法的复杂度、适用性等进行了比较。
【作者】崔宇；
【导师】沈小艳；何晓光；
【作者基本信息】大连海事大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】智能监控；运动检测；阴影抑制；道路检测；ViBe；

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