目標(biāo)檢測目標(biāo)跟蹤報(bào)告課件(編輯修改稿)
2025-01-24 00:39 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 做浮點(diǎn)型運(yùn)算，進(jìn)一步加大了運(yùn)算量。 42 基于改進(jìn)碼本的車輛檢測實(shí)現(xiàn) ?對原算法進(jìn)行改進(jìn)，直接在 YUV空間做運(yùn)動檢測及陰影處理，省去了大量的浮點(diǎn)型運(yùn)算，提高了算法的效率。 ?檢測步驟： （ 1）初始碼本的建立 （ 2）前景運(yùn)動目標(biāo)檢測 （ 3） 陰影和高亮問題的解決 （ 4）目標(biāo)檢測過程的碼本實(shí)時(shí)更新 43 車輛跟蹤方法的實(shí)現(xiàn) ?基于 Kalman 濾波的車輛跟蹤 ?通過 運(yùn)動估計(jì) 和 目標(biāo)匹配 兩個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)對車輛的跟蹤。 ?利用前一幀獲得的參數(shù)作為 Kalman濾波的狀態(tài)變量 ， 當(dāng)前幀獲得的參數(shù)作為觀測值 ， 通過 Kalman濾波推導(dǎo)獲得估計(jì)值 。 以估計(jì)值為中心進(jìn)行目標(biāo)匹配 ， 如果能匹配上則認(rèn)為是當(dāng)前運(yùn)動目標(biāo) ， 如果匹配不上則認(rèn)為出現(xiàn)了遮擋 ， 使用 Kalman對其位置進(jìn)行預(yù)測 。 44 算法步驟 ? Step1 背景模型訓(xùn)練，得到表示初始背景模型的碼本。 ?Step2 輸入像素點(diǎn)和碼本做比較判斷，得到可能的前景像素點(diǎn)，同時(shí)更新碼本。 ?Step3 去除可能前景像素點(diǎn)中陰影和高亮區(qū)域，得到真實(shí)的前景點(diǎn)，同時(shí)更新碼本。 ?Step4 去噪，連通區(qū)域分析，根據(jù)檢測出的運(yùn)動目標(biāo)的長寬消除非車輛目標(biāo)，將運(yùn)動車輛分割出來。 ? Step5 使用卡爾曼濾波器預(yù)測車輛在下一幀中的可能位置。 ?Step6 在預(yù)測區(qū)域周圍對各個(gè)車輛進(jìn)行匹配跟蹤。轉(zhuǎn) Step2，進(jìn)行下一輪跟蹤。 45 夜晚車輛檢測結(jié)果 46 普通路面檢測結(jié)果 ?（ a）序列某一幀 （ b）混合高斯模型檢測結(jié)果 ?（ c） Bayes 決策檢測結(jié)果 （ d）本方法檢測結(jié)果 47 高速公路檢測結(jié)果 ?（ a）序列某一幀 （ b）混合高斯模型檢測結(jié)果 ?（ c） Bayes 決策檢測結(jié)果 （ d）本方法檢測結(jié)果 48 跟蹤結(jié)果 （ a）序列第 168幀跟蹤結(jié)果（ b）序列第 182幀跟蹤結(jié)果 （ c）目標(biāo)質(zhì)心在 x方向的坐標(biāo) （ d）目標(biāo)質(zhì)心在 y方向的坐標(biāo) 49 跟蹤結(jié)果與粒子濾波方法比較 （ a）粒子濾波第 40幀 （ b）粒子濾波第 60幀 （ c）粒子濾波第 88幀 （ d）粒子濾波第 100幀 50 跟蹤結(jié)果與經(jīng)典 CamShift方法比較 （ a） CamShift第 40幀（ b） CamShift第 60幀 （ c） CamShift第 88幀 （ d） CamShift第 100幀 51 跟蹤結(jié)果比較 （ a）本文方法第 40幀 （ b）本文方法第 60幀 （ c）本文方法第 88幀 （ d）本文方法第 100幀 52 車輛檢測與跟蹤 包括以下兩方面內(nèi)容： ?基于碼本更新的檢測與跟蹤方法 ?基于輪廓匹配的檢測與跟蹤方法 53 背景 傳統(tǒng)視頻檢測車流量統(tǒng)計(jì)主要采用車輛檢測和跟蹤技術(shù)相結(jié)合的方法，算法復(fù)雜且容易受到外界干擾影響， 本文建立若干車輛遮擋模型，利用分層輪廓匹配法將運(yùn)動目標(biāo)與車輛遮擋模型進(jìn)行輪廓匹配識別出遮擋車輛。為了提取運(yùn)動目標(biāo)完整外部輪廓，提出一種基于連通域的兩輪掃描法來標(biāo)記各個(gè)運(yùn)動車輛，并利用 YUV彩色空間對陰影進(jìn)行檢測和抑制，提高車流量統(tǒng)計(jì)精度。 54 一、基于連通域的兩輪掃描法 ? 通過背景減法得到運(yùn)動區(qū)域后，各個(gè)運(yùn)動目標(biāo)可以認(rèn)為是一個(gè)獨(dú)立的連通域，本文采用基于連通域的兩輪掃描法標(biāo)記這些連通域，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分割。 55 基于連通域的兩輪掃描法 一、第一輪掃描 初步標(biāo)記各個(gè)連通域。針對背景減法所得到的二值化圖，按照從上向下，從左至右的順序掃描各像素點(diǎn)，判斷當(dāng)前掃描點(diǎn)像素值是否為 255,如果像素值為 255，說明該點(diǎn)是運(yùn)動像素點(diǎn)，接著判斷該點(diǎn)鄰近像素點(diǎn)是否已被標(biāo)記以決定當(dāng)前像素點(diǎn)標(biāo)記值 ，當(dāng)遇到第一個(gè)已被標(biāo)記的鄰近像素點(diǎn)，就將該像素點(diǎn)的標(biāo)記值作為當(dāng)前掃描像素點(diǎn)的標(biāo)記值，若鄰近像素點(diǎn)都未標(biāo)記，說明該像素點(diǎn)可能屬于一個(gè)新的目標(biāo)塊，賦予該像素點(diǎn)新的標(biāo)記值。 56 基于連通域的兩輪掃描法 二、第二輪掃描 第一輪掃描后可能存在同一連通域的像素點(diǎn)被標(biāo)記成不同目標(biāo)的情況，第二輪掃描將同一連通域內(nèi)不同標(biāo)記值的目標(biāo)合并為一個(gè)目標(biāo)。判斷每個(gè)像素點(diǎn)標(biāo)記值是否為 0，如果為 0，說明當(dāng)前掃描點(diǎn)為背景像素點(diǎn)，則不予處理。反之進(jìn)一步查詢當(dāng)前掃描點(diǎn)鄰近像素點(diǎn)是否已被標(biāo)記 ，按照從上到下，從左至右的順序?qū)︵徑袼攸c(diǎn)進(jìn)行掃描，當(dāng)遇到第一個(gè)已被標(biāo)記且標(biāo)記值與當(dāng)前像素點(diǎn)標(biāo)記值不同的鄰近像素點(diǎn)時(shí)，將進(jìn)行合并。 57 基于連通域的兩輪掃描法 ? (a) 一輪掃描后 (b)二輪掃描后 2 1 1122 2 1 1 12111 112
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