基于我國交通路口違章事件日益增多的現(xiàn)狀,利用視頻流對交通違章目標(biāo)進行檢測跟蹤獲取違章證據(jù),憑此處罰教育可有效提高公民交通安全意識和降低事故發(fā)生率。視頻流的交通違章目標(biāo)檢測存在人群密度過高易誤檢的現(xiàn)狀,跟蹤過程存在遮擋等因素導(dǎo)致的跟蹤成功率和精準(zhǔn)度下降問題。對于上述問題現(xiàn)狀,本文研究了以下三個方面的內(nèi)容:1、針對違章目標(biāo)誤檢問題,提出一種基于YOLOv3目標(biāo)檢測算法的邊框回歸方法。通過結(jié)合膚色檢測及人臉檢測,利用位置得分函數(shù)對行人非機動車目標(biāo)進行預(yù)測邊框回歸操作。2、提出一種自適應(yīng)加權(quán)系數(shù)的互補跟蹤算法,利用相關(guān)濾波響應(yīng)和理想高斯響應(yīng)的相似度實現(xiàn)最終響應(yīng)得分函數(shù)的加權(quán)系數(shù)自適應(yīng)。3、針對跟蹤過程中違章目標(biāo)易受到遮擋等現(xiàn)狀,提出一種基于軌跡預(yù)測方程和濾波模板記憶網(wǎng)絡(luò)的遮擋重跟蹤方法。在遮擋幀建立記憶濾波模板,將從軌跡預(yù)測方程得到的候選目標(biāo)預(yù)測框分別與濾波模板和記憶濾波模板進行響應(yīng)計算,根據(jù)響應(yīng)對比結(jié)果確定目標(biāo)位置,同時利用濾波模板記憶單元更新濾波模板和記憶濾波模板。通過對寧波市交通部門的部分路口監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)處理與對比分析,驗證了本文方法對遮擋跟蹤有良好的處理效果,同時具有誤檢率低、跟蹤成功... 

【文章來源】：浙江工商大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

cell單元和block單元如圖2-2所示，最小單位的正方形網(wǎng)格表示像素點，細(xì)邊正方形網(wǎng)格單元表示cell，

8圖2-4原始圖像及不同cell大小的HOG特征圖如圖2-4所示，采用的cell大小分別為4×4，8×8和16×16�？梢园l(fā)現(xiàn)不同大小的cell對圖像的方向梯度特征表現(xiàn)不同：cell組成的像素點越少，圖像block個數(shù)越多，保留的特征信息越多。但是，特征信息量增多導(dǎo)致計算量過大與耗時過多，影響處理的實時性。本文違章目標(biāo)跟蹤中，選取8×8個像素點組成的cell。2.1.2FHOG特征使用范圍為的對方向敏感或者范圍為對方向不敏感，將每個像素的梯度方向離散化為值之一。傳統(tǒng)的HOG特征采用的是方向不敏感，在角度范圍內(nèi)離散化為9個方向值。和的取值方式如下：(2-6)(2-7)其中和分別表示在像素點處的梯度大小和梯度方向。不同于HOG特征以block為單位進行特征計算，改進的FHOG特征以cell為單位進行計算和特征統(tǒng)計[61]。(2-8)公式2-8中表示歸一化因子，。特征向量表示基于第行第列cell的特征映射，即一個cell的特征。所以每個歸一化因子都包含四個cell的能量。歸一化的方式圖公式2-9所示，其中表示向量被階段后形成的新向量，截斷表示幅度限制，具體操作是將特征向量中大于的元素值全部降低為。將新的特征向量串聯(lián)可得到新的cell特征。(2-9)

10圖2-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.3本章小結(jié)本章節(jié)介紹了一些行人檢測跟蹤的理論知識。首先介紹圖像目標(biāo)的特征提取，包括方向梯度特征以及以此改進的FHOG特征。其次介紹了行人檢測中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積，池化等原理。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：2976752