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基于Snake模型的车辆跟踪技术研究

作　者: 王诗锦
导　师: 吴巍
学　校: 武汉理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 改进的贪婪算法广义霍夫变换高斯金字塔卡尔曼滤波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 229次
引　用: 1次
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内容摘要

随着全球经济的发展,汽车用户与日俱增,给城市交通带来巨大压力,无论是发达国家,还是发展中国家,都面临着日益严重交通状况带来的巨大考验。过去解决交通问题的传统办法是修建道路,但随着人口的增长,使得可供修建道路的空间也越来越少。同时,交通系统是一个复杂的综合性系统,因此把道路和车辆综合起来考虑,利用高科技手段来解决交通问题的想法就由然而生。其中,基于视觉的车辆检测与跟踪技术是智能交通系统的关键技术。本文主要工作有:(1)对贪婪算法的Snake模型进行深入研究,通过增加新的控制能量,改变控制能量系数的符号,来改变Snake曲线的运动方向,同时通过动态蛇点分配以及权值参数的调整,在因物体遮挡而造成阴影使得初始轮廓无法理想获取的情况下,也能准确的收敛。(2)通过对Kass等提出的Snake算法的模型、Williimas和Shah的Snake模型(即贪婪算法的Snake模型)以及GVF Snake模型进行对比,分析研究了各个模型之间的优缺点后,选定贪婪算法的Snake模型,通过广义霍夫变换即Ghough变换,使用多个模板,根据设定的参数,先将目标模板形状进行仿射变换,然后对变换的每个模板形状进行Ghough变换,再从中找出最匹配的作为检测的结果,来获取Snake初始轮廓。解决了Snake模型初始轮廓手工定位这一难点,使Snake在实际应用中更方便,更加自动化。并且通过高斯金字塔对视频图片进行预处理,使其能获得更平滑的Snake收敛结果。(3)通过Kalman滤波实现了车辆的跟踪,并将Kalman滤波和改进的贪婪算法的Snake模型,Ghough变换,以及高斯金字塔的预处理相结,对车辆在有阴影的情况下,实现了较好的跟踪。并分别进行了仅仅改进后算法进行车辆跟踪;用原来的贪婪算法和Kalman滤波结合进行车辆跟踪;以及用改进后的算法和Kalman滤波结合进行车辆跟踪的对比试验,从而得出结论即本文选出的方案是比较准确的,并在实际运用中是可行的。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-16
  1.1 课题背景  9
  1.2 国内外研究水平及动态  9-11
  1.3 本文研究内容  11-14
    1.3.1 运动目标的检测  11-12
    1.3.2 基于Snake算法的目标跟踪检测  12-13
    1.3.3 运动目标的跟踪  13-14
  1.4 本文的主要工作  14
  1.5 本论文结构  14-16
第2章基于贪婪算法的Snake模型的改进  16-25
  2.1 基于贪婪算法的能量公式的改进  16-17
  2.2 动态分配蛇点  17-18
  2.3 权值参数的调整  18-20
  2.4 改进的贪婪算法的Snake模型的实现  20-22
  2.5 改进的贪婪算法的结果和分析  22-24
  2.6 本章小结  24-25
第3章基于贪婪算法边缘轮廓的改进  25-34
  3.1 改进的初始轮廓定位  25-29
    3.1.1 初始轮廓的定位改进思路  25-27
    3.1.2 初始轮廓的定位改进的实现  27-29
  3.2 基于图像金字塔的预处理  29-33
    3.2.1 图像金字塔实现图片预处理思想  29-30
    3.2.2 基于金字塔的图像处理的实现  30-33
  3.3 本章小结  33-34
第4章基于Snake与Kalman滤波的车辆跟踪算法  34-49
  4.1 Kalman滤波以及初始化参数  34-38
  4.2 Kalman滤波的流程和模型  38-40
  4.3 Kalman滤波的实现  40-41
  4.4 Kalman滤波与改进Snake算法结合  41-43
  4.5 Kalman滤波试验结果和分析  43-49
第5章总结与展望  49-51
  5.1 研究总结  49-50
  5.2 研究展望  50-51
参考文献  51-54
致谢  54-55
攻读硕士学位期间发表的论文  55

基于Snake模型的车辆跟踪技术研究

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