基于交通监控视频的运动目标检测与跟踪算法研究的中期报告.docx

基于交通监控视频的运动目标检测与跟踪算法研究的中期报告
介绍：
本次中期报告主要介绍了基于交通监控视频的运动目标检测与跟踪算法的研究进展。在前期的调研和实验基础上，本文围绕图像预处理、目标检测和目标跟踪三个方面进行了深入探究。本文提出了一种改进后的目标检测算法，可以有效地检测和识别交通监控视频中的汽车和行人等目标，并且针对不同情况采用了不同的处理方式进行优化；提出了一种基于多特征融合的目标跟踪算法，可以实现目标跟踪的实时性和精度。
一、图像预处理
图像预处理是目标检测和跟踪的基础，而交通监控视频中的噪声、抖动和光线变化等因素会影响算法的效果。因此，本文在图像预处理方面提出了以下的方法：
1.去噪：采用高斯滤波、中值滤波等方法对图像进行去噪。
2.图像增强：采用直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法对图像进行增强。
3.稳像：采用光流法、块匹配等方法对运动视频进行稳像，降低图像的抖动。
二、目标检测
在目标检测方面，本文提出了一种改进后的目标检测算法，包括以下几个步骤：
1.候选框生成：采用SelectiveSearch方法生成候选框。
2.特征提取：提取候选框中的各种特征，包括颜色、纹理、边缘等。
3.候选框筛选：通过SVM分类器对候选框进行筛选，排除背景和误检测。
4.非极大值抑制：采用非极大值抑制方法对候选框进行融合和精炼，得到最终的检测结果。
三、目标跟踪
在目标跟踪方面，本文提出了一种基于多特征融合的目标跟踪算法。该算法通过多个特征的融合，提高了目标跟踪的准确性和稳定性，同时具有较高的实时性。具体实现包括以下几个步骤：
1.特征提取：采用深度学习方法提取目标的外观特征、轮廓特征和运动特征等。
2.多特征融合：采用加权平均法对不同特征进行融合，得到最终的特征向量。
3.在线学习：采用在线学习方法对模型进行优化和更新，提高目标跟踪的鲁棒性和适应性。
总结：
本文在基于交通监控视频的运动目标检测与跟踪算法研究方面提出了一系列的改进方法和创新思路，针对交通场景中的各种挑战提出了相应的解决方案。未来将进一步完善算法的实现，并进行实验验证和优化。