【摘 要】
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在道路交通管理中,为了获得车辆的运动数据,早期经常采用的是感应线圈等硬件测量的方法。而如果采用摄像头拍摄的道路视频,再用计算机软件处理的方法,则可以极大的增加方便性
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在道路交通管理中,为了获得车辆的运动数据,早期经常采用的是感应线圈等硬件测量的方法。而如果采用摄像头拍摄的道路视频,再用计算机软件处理的方法,则可以极大的增加方便性和灵活性。本文运动目标检测与跟踪研究如何让计算机从视频图像序列中获得物体运动数据。 运动目标检测与跟踪分为背景提取、运动点团提取、运动点团位置提取、运动物体跟踪这几个步骤,本文对每一个步骤的各种算法做了实验分析比较研究,并提出了改进算法。在背景提取步骤提出了改进的基于均值的背景提取算法以及减少图像像素的兴趣区提取算法。在运动点团提取的阴影处理步骤提出了改进的基于RGB空间的阴影处理算法。在运动点团位置提取步骤提出了改进的线段编码算法。在运动物体跟踪步骤提出了基于预测的运动跟踪算法。实验与分析说明本文提出的算法优于原算法。 本文还通过实验分析比较了基于灰度图像序列的运动目标检测与跟踪、基于边缘图像序列的运动目标检测与跟踪,它们都没有基于彩色图像序列的运动目标检测与跟踪效果好。 最后,本文得到了一整套运动目标检测与跟踪的方法,它们的健壮性和实时性都符合实际运用的要求。
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