本文關(guān)鍵詞：監(jiān)控視頻中車(chē)輛行為語(yǔ)義分析

  更多相關(guān)文章： 目標(biāo)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 軌跡擬合 行為語(yǔ)義分析 SVM

【摘要】：隨著當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人口數(shù)量增加道路車(chē)輛增多,由此導(dǎo)致的交通問(wèn)題日益嚴(yán)重,為有效的解決該問(wèn)題,智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems,簡(jiǎn)稱(chēng)ITS)應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,自動(dòng)獲得場(chǎng)景信息,對(duì)感興趣目標(biāo)語(yǔ)義分析實(shí)現(xiàn)交通監(jiān)控系統(tǒng)智能化是值得研究的課題。本文針對(duì)于此,首先對(duì)相關(guān)前提工作運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤做了深入的研究,并對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法提出快速混合高斯模型算法,對(duì)目標(biāo)跟蹤提出基于kalman預(yù)測(cè)器的改進(jìn)跟蹤算法,監(jiān)控視頻行為語(yǔ)義分析部分,首先提出基于跟蹤軌跡的車(chē)輛異常行為分析算法,并采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法SVM對(duì)視頻中車(chē)輛行為進(jìn)行分析。本文主要完成了以下工作:1、研究了目前常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,基于混合高斯模型提出快速混合高斯運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,首先通過(guò)三幀差快速確定待定目標(biāo)區(qū)域,然后僅對(duì)待定目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行混合高斯模型匹配,確定目標(biāo)區(qū)域和臨界區(qū)域,分區(qū)域自適應(yīng)設(shè)置背景更新率,最后采用特征空間(R,G,I)進(jìn)行陰影抑制,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并能在一定程度上克服陰影的影響。2、研究了常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法,在傳統(tǒng)camshift跟蹤算法基礎(chǔ)上,基于kalman預(yù)測(cè)器對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),首先根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果初始化搜索窗口,通過(guò)計(jì)算Bhattacharyya距離判斷是否發(fā)生遮擋,若發(fā)生遮擋kalman預(yù)測(cè)器作為跟蹤結(jié)果,遮擋結(jié)束繼續(xù)camshift跟蹤,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠適應(yīng)一定的遮擋情況,有效提高傳統(tǒng)camshift跟蹤結(jié)果。3、采用最小二乘法自適應(yīng)分段直線擬合算法對(duì)跟蹤軌跡進(jìn)行快速擬合,根據(jù)擬合結(jié)果提取運(yùn)動(dòng)參數(shù)速度變化率和方向變化率建立車(chē)輛異常行為模型,實(shí)現(xiàn)基于跟蹤軌跡的車(chē)輛異常行為檢測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠快速有效地檢測(cè)出交通監(jiān)控視頻中急轉(zhuǎn)彎、急剎車(chē)、急轉(zhuǎn)彎剎車(chē)等車(chē)輛異常行為。4、通過(guò)研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法,選擇SVM支持向量機(jī)分析監(jiān)控視頻中車(chē)輛行為,首先確定路口車(chē)輛左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、停車(chē)、直行四種行為模式訓(xùn)練樣本集,采用RBF核函數(shù)訓(xùn)練樣本得到SVM分類(lèi)器,實(shí)驗(yàn)表明該算法能夠?qū)β房诮煌ūO(jiān)控視頻進(jìn)行行為語(yǔ)義分析,分析精度可到90%,且機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有更高主動(dòng)性。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 軌跡擬合 行為語(yǔ)義分析 SVM
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題的研究背景和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及面臨問(wèn)題12-15
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 研究面臨的問(wèn)題14-15
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和工作安排15-17
• 第2章 監(jiān)控視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)17-29
• 2.1 常用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法17-21
• 2.1.1 幀差法17-18
• 2.1.2 光流法18-20
• 2.1.3 背景差分法20-21
• 2.2 快速混合高斯模型改進(jìn)算法21-28
• 2.2.1 經(jīng)典混合高斯模型21-24
• 2.2.2 快速混合高斯模型改進(jìn)算法24-28
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析28-29
• 第3章 監(jiān)控視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤29-43
• 3.1 常用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法29-31
• 3.1.1 基于區(qū)域的跟蹤方法29-30
• 3.1.2 基于特征的跟蹤方法30
• 3.1.3 基于模型的跟蹤方法30
• 3.1.4 基于動(dòng)態(tài)輪廓的跟蹤方法30-31
• 3.2 camshift運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法31-37
• 3.2.1 直方圖反向投影31-33
• 3.2.2 mean-shift算法原理33-35
• 3.2.3 camshift跟蹤算法35-37
• 3.3 基于Kalman濾波器的改進(jìn)跟蹤算法37-41
• 3.3.1 Kalman濾波算法37-38
• 3.3.2 基于kalman濾波器的改進(jìn)跟蹤算法38-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-43
• 第4章 基于跟蹤軌跡的車(chē)輛異常行為檢測(cè)43-53
• 4.1 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理43-44
• 4.2 最小二乘法自適應(yīng)分段擬合算法44-47
• 4.2.1 最小二乘法原理45
• 4.2.2 自適應(yīng)分段擬合算法45-47
• 4.3 基于跟蹤軌跡的車(chē)輛異常行為檢測(cè)47-49
• 4.3.1 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)特征提取47-49
• 4.3.2 車(chē)輛異常行為分析49
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-53
• 第5章 基于SVM的車(chē)輛行為語(yǔ)義分析53-63
• 5.1 SVM基本理論53-57
• 5.1.1 線性SVM53-55
• 5.1.2 非線性SVM55-57
• 5.2 基于SVM的車(chē)輛行為分析57-60
• 5.2.1 SVM特征向量選取57-59
• 5.2.2 SVM分類(lèi)器的生成59-60
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析60-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 工作總結(jié)63
• 6.2 未來(lái)工作展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果71-73
• 致謝73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1119183