【正文】 北京航空航天大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 第 47 頁 本人聲明 我聲明，本論文及其研究工作是由本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立完成的，在完成論文時(shí)所利用的一切資料均已在參考文獻(xiàn)中列出。作者：馬強(qiáng)簽字：時(shí)間：2007年6月 本論文受國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）《空基立體交通態(tài)勢獲取與處理新技術(shù)》課題的支持項(xiàng)目編號(hào)： SQ2006AA11Z104840起止時(shí)間： 2006年11月－2008年12月 基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法研究學(xué) 生：馬 強(qiáng)指導(dǎo)老師：羅喜伶摘 要隨著近年來全國各大城市交通擁擠程度的加劇，為克服傳統(tǒng)路基交通監(jiān)視設(shè)備監(jiān)視范圍小、靈活性等固有缺點(diǎn)，對(duì)寬廣范圍內(nèi)的路面交通狀況進(jìn)行覆蓋監(jiān)視，快速到達(dá)突發(fā)事故地點(diǎn)，實(shí)時(shí)獲取事故現(xiàn)場信息，歐美一些發(fā)達(dá)國家在20世紀(jì)90年代就已經(jīng)開始探索一種可以代替或增強(qiáng)路面交通態(tài)勢監(jiān)視手段的新技術(shù)——道路交通態(tài)勢空中監(jiān)測技術(shù)，其中需要對(duì)視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行提取，將結(jié)果用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤以及交通態(tài)勢分析，本文主要對(duì)基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法進(jìn)行研究并實(shí)現(xiàn)，主要完成的內(nèi)容如下：1 靜止背景的情況通常發(fā)生在攝像機(jī)相對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)，采用三幀間差分統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行分析并計(jì)算背景，在此基礎(chǔ)之上利用恢復(fù)的背景及當(dāng)前幀的信息檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，此方法可用于空基平臺(tái)懸停的情況；對(duì)于動(dòng)態(tài)背景的運(yùn)動(dòng)圖像，由于背景是不斷變化且呈現(xiàn)出復(fù)雜的特征，因此很難準(zhǔn)確求出靜止背景，本文在光流矢量場的基礎(chǔ)上探討研究了基于金字塔的光流計(jì)算方法，并利用形態(tài)學(xué)濾波，基于亮度和色度的分割，面積閾值判斷，從而檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并統(tǒng)計(jì)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量，此方法可用于空基平臺(tái)飛行的情況。2 詳細(xì)介紹了視頻交通目標(biāo)檢測和識(shí)別軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。它利用1中基于改進(jìn)光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法實(shí)現(xiàn)對(duì)交通目標(biāo)檢測和識(shí)別的計(jì)算機(jī)處理，主要被設(shè)計(jì)用來統(tǒng)計(jì)交通路段上行駛的機(jī)動(dòng)車的數(shù)量，并監(jiān)測道路交通狀況。關(guān)鍵詞： 運(yùn)動(dòng)檢測，三幀背景差分，金字塔光流，交通監(jiān)測 Study on Motive Object Extraction Based on Video Frames Author：MA Qiang Tutor：LUO XilingAbstractWith the recent traffic congestion in major cities intensifying, it is important to overe the traditional sub grade traffic monitoring equipment to the inherent shortings, cover a wide range of road traffic surveillance, arrive rapidly at the emergency location, and access realtime information to the scene of the accident. Some European and American developed in the 1990s had begun to explore a possible alternative to enhance road traffic situation surveillance by means of new technologies road traffic situation in the air monitoring technology , which needs to video images of the moving object extraction , the results for the moving target tracking and analysis of the traffic situation, In this paper, motion detection based on video images algorithm is researched and achieved：1. Static background usually occurs in a relatively static camera, Differential three frames use statistical methods to analyze and calculate background. On this basis to resume use of the background and current frame of information, motive objects are detected。 the image sequence with dynamic background, as background is constantly changing and have more and more plex features, it is difficult to accurately calculate the static background. Based on the optical flow vector field ,this paper have researched the pyramidal implementation of optical flow calculation method, and by using morphological filtering, directly detect the motive objects, and the statistics of the motive objects. 2. Details on the software design and implementation which is the subsystem of the new technologies of Spacebased threedimensional traffic situation acquisition and processing. It uses image processing technology to achieve the objectives of traffic detection and identification of the puter processing, mainly designed for the traffic statistics on the section of moving vehicle numbers, the calculation of various traffic parameters, such as density, and to monitor road traffic conditions. Keywords： motion detection, threeframedifference background subtraction, pyramidal implementation of optical flow, traffic monitoring目 錄第1章 緒論 1 引言 1 課題來源和意義 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3 本文的研究內(nèi)容和論文安排 5 研究內(nèi)容 5 論文安排 5第2章 基于三幀背景差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法 7 基于幀間差的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)方法 7 基于背景差的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)方法 8 基于三幀背景差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法 11 引言 11 原理及算法流程 11 算法實(shí)現(xiàn) 15第3章 基于改進(jìn)的光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法 19 光流法提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 19 運(yùn)動(dòng)場和光流場 19 光流的計(jì)算 20 基于改進(jìn)光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法 21 基本原理 21 算法流程 24 算法實(shí)現(xiàn) 28第4章 視頻交通目標(biāo)檢測及識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 30 系統(tǒng)概述 30 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則 30 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 32 軟件需求概述 32 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu) 32 系統(tǒng)環(huán)境 32 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 33 實(shí)現(xiàn)的準(zhǔn)備 33 軟件實(shí)現(xiàn) 34第5章 仿真結(jié)果及性能分析 38 仿真結(jié)果分析 38 性能比較分析 40第6章 當(dāng)前不足及前景展望 41 當(dāng)前不足及解決建議 41 前景展望 42結(jié)論 43致謝 44參考文獻(xiàn) 45第1章 緒論 引言長期以來，我國各大城市的交管部門對(duì)交通信息的采集仍停留在使用傳感線圈、固定的攝像裝置等路基采集設(shè)備階段，存在監(jiān)視范圍狹小、靈活性低、無法應(yīng)付突發(fā)事件、缺乏對(duì)宏觀信息的掌控等困難，嚴(yán)重影響對(duì)交通的有效疏導(dǎo)。如果為了獲取全面的交通信息而在所有潛在交通擁堵地點(diǎn)和奧運(yùn)等重大活動(dòng)周邊都安裝固定監(jiān)視設(shè)備，不但成本昂貴，而且由于大型活動(dòng)具有短期性，將造成資源的巨大浪費(fèi)。隨著近年來全國各大城市交通擁擠程度的加劇，如何克服傳統(tǒng)路基交通監(jiān)視設(shè)備監(jiān)視范圍狹小、靈活性低等固有缺點(diǎn)，對(duì)寬廣范圍內(nèi)的路面交通狀況進(jìn)行覆蓋監(jiān)視，快速到達(dá)突發(fā)事故地點(diǎn)，實(shí)時(shí)獲取事故現(xiàn)場信息，及時(shí)采取有效措施疏散車輛，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定交通對(duì)象的跟蹤定位，都是交管部門十分關(guān)心的問題，也是各國科學(xué)家亟待解決的難題。歐美一些發(fā)達(dá)國家在20世紀(jì)90年代就已經(jīng)開始探索一種可以代替或增強(qiáng)路面交通態(tài)勢監(jiān)視手段的新技術(shù)——道路交通態(tài)勢空中監(jiān)測技術(shù)。該技術(shù)的理念是利用空基平臺(tái)特有的不受路面交通狀況制約、可快速到達(dá)指定地點(diǎn)的特點(diǎn)，對(duì)重大活動(dòng)、災(zāi)害事件、突發(fā)交通事件進(jìn)行監(jiān)視并提供各種應(yīng)急信息服務(wù)，從而為全面、快速、準(zhǔn)確的獲取與處理交通態(tài)勢奠定基礎(chǔ)。雅典奧運(yùn)會(huì)上采用無人飛艇對(duì)交通態(tài)勢進(jìn)行全天候監(jiān)視以隨時(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件是該理念的一次成功應(yīng)用（）。 雅典奧運(yùn)會(huì)上基于無人飛艇的交通狀況監(jiān)視系統(tǒng) 課題來源和意義交通態(tài)勢監(jiān)視平臺(tái)從路基到空基的轉(zhuǎn)換，將會(huì)帶來一系列的技術(shù)難題，如空基平臺(tái)的姿態(tài)變換導(dǎo)致天線難對(duì)準(zhǔn)、寬帶無線通信困難；圖像抖動(dòng)導(dǎo)致的圖像質(zhì)量受到嚴(yán)重影響，需要進(jìn)行圖像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與防抖動(dòng)處理；觀測目標(biāo)小、易受外界因素影響等諸多因素導(dǎo)致可用的有效信息減少，交通目標(biāo)提取分析困難等，因此，迫切需要開展空天一體立體交通態(tài)勢獲取與處理技術(shù)的研究。針對(duì)以上問題，北京航空航天大學(xué)民航數(shù)據(jù)通信與新航行系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室瞄準(zhǔn)未來空地一體的立體交通態(tài)勢獲取與處理的發(fā)展趨勢和我國立體交通信息獲取與處理技術(shù)跨越式發(fā)展的急需，為解決大范圍、全天候條件下交通對(duì)象的識(shí)別、定位、跟蹤等難題，構(gòu)建我國快速、高效、綜合性的交通信息服務(wù)體系奠定重要的技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)我國立體交通信息獲取與處理技術(shù)的跨越式發(fā)展，申請(qǐng)國家科技863計(jì)劃，開展對(duì)空基立體交通態(tài)勢獲取與處理新技術(shù)的研究。研究如下內(nèi)容：（1）空基立體交通態(tài)勢的獲取與處理總體技術(shù)；（2）空基交通信息獲取技術(shù)；（3）空地一體交通信息實(shí)時(shí)傳輸技術(shù)；（4）復(fù)雜條件下立體交通態(tài)勢分析與處理技術(shù)。，在進(jìn)行圖像融合后，需要進(jìn)行交通對(duì)象運(yùn)動(dòng)檢測與跟蹤，而檢測交通對(duì)象的關(guān)鍵就在于提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。本論文受863項(xiàng)目《空基立體交通態(tài)勢獲取與處理新技術(shù)》支持，主要對(duì)復(fù)雜條件下立體交通態(tài)勢分析與處理技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)——基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法進(jìn)行研究并實(shí)現(xiàn)，為基于空基拍攝視頻圖像的交通對(duì)象檢測與跟蹤做準(zhǔn)備。 圖像處理算法的整體流程雖然目前國內(nèi)外對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取的基礎(chǔ)理論和方法的研究已經(jīng)相當(dāng)深入，并取得了令人矚目的成果。但是，已有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法大多受限于特定的應(yīng)用背景，并且待于進(jìn)一步研究和深化，因此，研究一種魯棒性好、精確度高、性能穩(wěn)定和適用性強(qiáng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法依然面臨巨大挑戰(zhàn)。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方向，尤其在美國、英國等國家已經(jīng)開展了大量相關(guān)項(xiàng)目的研究。1997年美國國防高級(jí)研究項(xiàng)目署（Defense Advanced Research Projects Agency）設(shè)立了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)為首、麻省理工學(xué)院等高校參與的視覺監(jiān)控重大項(xiàng)目VSAM（Visual Surveillance and Monitoring），主要研究用于戰(zhàn)場及普通民用場景進(jìn)行監(jiān)控的自動(dòng)視頻理解技術(shù)。英國的雷丁大學(xué)已開展了對(duì)車輛和行人的跟蹤及其交互作用識(shí)別的相關(guān)研究。在國內(nèi)，運(yùn)動(dòng)圖像分析已在人體運(yùn)動(dòng)檢測與跟蹤、智能交通、機(jī)器人視覺、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤等諸方面展開了深層次研究。對(duì)于運(yùn)動(dòng)圖像的檢測分析，背景圖