基于计算机视觉的运动汽车跟踪方法研究

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1、中文图书分类号：TP249密级：公开UDC：621.3学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于计算机视觉的运动汽车跟踪方法研究论文作者：孟晓琼学科：控制科学与工程指导教师：雷飞副教授论文提交日期：2016.06UDC：621.3学校代码：10005中文图书分类号：TP249学号：S201302129密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于计算机视觉的运动汽车跟踪方法研究英文题目：THERESEARCHONTRACKINGMETHODOFMOVINGVEHICLESBASEDO

2、NCOMPUTERVISION论文作者：孟晓琼学科专业：控制科学与工程研究方向：模式识别与图像处理申请学位：工学硕士指导教师：雷飞副教授所在单位：电子信息与控制工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业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已在论文中作了明确的说明并表示了

3、谢意。签名：孟晓琼日期：2016年6月6日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：孟晓琼日期：2016年6月6日导师签名：雷飞日期：2016年6月6日摘要摘要随着视频监控系统在交通领域的不断应用，基于计算机视觉的运动汽车跟踪逐渐成为智能交通监控系统的基础，用于车速的检测和车辆之间信息的获取。在实际的跟踪应用中，汽车目标特征的

4、多样性和所处环境的复杂性，都成为目标跟踪过程中所不可避免的限制因素。因此亟需一种稳定性高、鲁棒性强的视频目标跟踪算法来应对这些难题。为了对公路上的运动汽车实现实时、稳定的目标跟踪，本文针对运动汽车所处环境的复杂性，对运动汽车的目标检测与跟踪方法做了深入研究，具体的工作如下：1）结合课题的研究背景，根据视频跟踪的国内外发展状况，对目标检测与跟踪的研究现状进行了分析，提出了运动目标跟踪技术可能面临的难点。2）在图像预处理阶段，针对图像在视觉上存在的椒盐噪声，实验对比分析，最终选取中值滤波进行椒盐噪声去除。详细分析三大常用的运动目标检

5、测算法，运用混合高斯模型来描述背景，针对因光照、摄像机抖动而产生的背景信息强烈变化，引入了度量因子来适应目标所处环境的变化，并实时更新背景，实现背景差分法与帧间差分法的自适应切换。实验结果表明，该算法能抵抗因环境变化所产生的信息干扰，较好的实现了对运动目标的准确检测。3）针对运动目标在公路上可能出现的背景干扰，设计了对感兴趣运动汽车的MeanShift目标跟踪算法，通过手动选取目标矩形区域作为初始化搜索窗口，基于RGB核直方图建立目标模型，不断寻找最优的窗口中心点位置。实验表明，该算法下，目标可以克服光线、阴影、部分遮挡等背景因

6、素干扰，而实现对目标的实时跟踪。4）针对均值漂移算法在目标跟踪时，对快速运动汽车和遮挡处理的能力不足问题，运用粒子滤波的理论知识，提出了基于粒子滤波的运动汽车目标跟踪的算法设计，通过随机采样粒子与更新权值等运算过程，实现了对感兴趣运动汽车的稳定跟踪，更好的解决了目标跟丢问题，实验仿真验证了算法的有效性。5)针对粒子滤波计算复杂度大的问题，综合均值漂移和粒子滤波算法的优点，提出了将MeanShift与粒子滤波算法相结合的运动目标跟踪算法。通过对权值重分配的采样粒子进行聚类算法和观测模型位置估计，使得粒子分布不断接近目标的真实位置。

7、针对公路上的光照变化、阴影干扰、遮挡现象，实验对比，验证了该算法的实时性与鲁棒性，实现了对感兴趣运动汽车更准确、稳定的定位与跟踪。关键词：目标检测；均值漂移；粒子滤波；目标跟踪IAbstractAbstractWiththecontinuousapplicationofvideosurveillancesysteminthefieldoftraffic,motorvehicletrackingbasedoncomputervisionhasbecomethefoundationofintelligenttrafficmonito

8、ringsystem,whichsisusedforvehiclespeeddetectionandinformationacquisition.Inpracticaltrackingapplications,thediversityandcomplexityo