基于结构化特征的车辆检测与跟踪算法研究

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1、．＜１＇二，全击才寺沿ＬＡ著ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩ巨ＮＣ巨ＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ专业学位硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥＩｔ諭气．Ｘ乂梦乐祭Ｉ论文题目基于结构化特征的车辆检测与跟駭算法妍究专业学位类别工程硕尘学号２０１３２２０２０６３４作者姓名姚尧指导教师杨建宇教授独创性声明本人声明所呈交的学位论

2、文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名＝＞心《日期；碱《年月。日Ｉ弓论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允

3、许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。〔保密）的学位论文在解密应遵守此规定后：作者签名瓜师签名：导；年＾日期月八日分类号密级注1UDC学位论文基于结构化特征的车辆检测与跟踪算法研究（题名和副题名）姚尧（作者姓名）指导教师杨建宇教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提交论文日期2016.3.31论文答辩

4、日期2016.4.27学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。-2-VehicleDetectionandTrackBasedonStructuralFeatureAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:YaoYaoSupervisor:JianyuYangScho

5、ol:SchoolofElectronicEngineering-3-摘要摘要随着国内生产总值（GDP）的不断增长，人民生活水平不断提高，私家车逐渐进入千家万户。截止2013年底，我国机动车的保有量为2.5亿辆，其中私家车超过8500万辆，并继续以年均1400多万辆增长。随着机动车的逐年剧增，维护道路交通秩序，保障道路交通安全至关重要。因此，对道路车辆信息及运动轨迹进行实时检测，提前对危险进行预警判断，将有效减少车祸的发生，对维护道路交通安全具有深远的意义和影响。本文围绕车辆结构化特征检测和跟踪问

6、题，主要研究了基于数字图像处理技术的多尺度车辆精确识别和稳健跟踪的方法，主要内容包括：1、针对图像预处理中，难以突出形态、颜色、大小均复杂的感兴趣区域（ROI,RegionOfInteresting）的问题，通过颜色空间变化实现多通道颜色增强的方法，降低了复杂场景中，图像预处理的难度。2、针对复杂场景下，变尺度车辆结构化信息提取的问题，提出了利用最大稳定极值区域（MSER，MaximallyStableExtremalRegions）进行提取的方法，实现对图像子节点的快速生成及检测。3、针对解决高

7、效率识别正确车辆信息的问题，研究了运用支持向量机（SVM,SupportVectorMachine）对检测到的车辆关键信息进行分类训练，实现自动识别、组合分类的方法，比现有的基于统计理论和阈值限定的方法更加科学、高效。4、针对车辆跟踪难以实现平滑处理的方法，提出了一种基于Kalman滤波器和车辆检测结果的先检测后跟踪（DBT，DetectionBeforeTracking）的车辆跟踪算法，实现连续多帧图像下的车辆信息的实时快速跟踪。通过基于交通真实场景监控视频的仿真和实测，证明上述方法对多尺度车辆

8、具有高鲁棒性，高检测率，高跟踪率，能够稳健可靠的完成道路车辆检测分割和连续跟踪。关键词：车辆结构化特征，多通道颜色增强，最大稳定极值区域，支持向量机，车辆检测跟踪IABSTRACTABSTRACTWiththerapidgrowthofthegrossdomesticproduct(GDP)andimprovinglivingstandard,vehiclehasenteredintothousandsofChinesefamilies.Attheendof2013,thenumb