城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪技术研究PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：吴刚着
- 出 版 社：南京：东南大学出版社
- 出版年份：2016
- ISBN：9787564166748
- 页数：104 页
图书介绍：采用计算机视觉技术对城市交通中的车辆进行检测与跟踪是当前计算机视觉与模式识别领域研究的热点问题，应用机器学习算法解决相应难点问题已经成为近年来常见的研究手段。从视频序列图像中检测和识别出运动车辆属性的前提就是稳健并精确地跟踪预定目标。本书结合作者近几年的相关研究成果，全面系统地介绍了运动车辆的检测与跟踪的技术概况、主要原理、经典方法和相关研究的最新成果。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：新型汽车音响检修实用教程下一篇：CRH2型动车组随车机械师应知必会手册 《城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪技术研究》目录 标签：跟踪 场景 车辆 交通 运动
1 绪论1
1.1 车辆跟踪的研究背景1
1.2 国内外研究现状及其应用2
1.3 涉及的主要研究内容、面临的难点与解决方法6
1.4 已有技术手段及其弱点8
1.5 研究所采用的技术方案与路线11
1.6 标准测试视频集及相关国内外主流杂志、会议14
1.7 本书的结构安排14
2 视觉目标车辆跟踪中粒子滤波算法的改进16
2.1 粒子滤波简介16
2.2 视觉目标跟踪中的粒子滤波理论分析17
2.3 引入前帧加权采样的粒子滤波目标跟踪19
2.4 引入残差信息的分层重采样24
2.4.1 目前几种典型的重采样策略24
2.4.2 引入残差信息的分层重采样算法步骤25
2.4.3 引入残差信息的分层重采样的仿真研究25
2.4.4 本章改进的重采样在运动车辆跟踪中的实际测试28
2.5 视觉车辆跟踪中的特征选择与分析29
2.5.1 本章所用纹理特征30
2.5.2 车辆跟踪算法流程、试验结果与分析31
3 子空间学习框架下的实时车辆图像跟踪34
3.1 基于图像的子空间学习在车辆跟踪中的研究背景34
3.2 增量主成分分析IPCA方法35
3.2.1 Hall的增量主成分分析IPCA算法36
3.2.2 Ross提出的IPCA算法37
3.2.3 基于自相关矩阵更新与EVD分解的IPCA39
3.3 基于自相关矩阵的IPCA算法的执行39
3.4 子空间更新方法的算法复杂度对比39
3.5 自相关矩阵IPCA视觉跟踪的总体流程40
3.5.1 本章跟踪涉及的相关参数与解释40
3.5.2 本章目标车辆跟踪方法的总体执行流程41
3.6 车辆跟踪的实验结果与对比分析42
4 基于李群理论与特征子空间基的车辆跟踪44
4.1 引言44
4.2 群空间在视觉跟踪算法中的引入45
4.3 基于仿射群组几何属性的视觉目标跟踪46
4.3.1 李群与李代数46
4.3.2 基于仿射群组的目标状态方程及其描述47
4.3.3 融入测量向量后的粒子权值的更新与计算53
4.3.4 增量PCA算法及目标图像特征子空间向量基53
4.4 本章视觉目标跟踪算法的总体框架55
4.5 基于标准数据源的试验与分析56
5 基于在线学习理论的车辆识别与跟踪61
5.1 车辆在线识别跟踪难点及研究背景61
5.2 基于运动模板检测的online boosting算法62
5.2.1 MT online boosting算法的构成与执行流程62
5.2.2 MT online boosting算法中识别特征的选择65
5.2.3 在线学习样本的检测定位及弱分类器的更新66
5.2.4 参数设置及试验结果71
6 B对偶空间几何中基于消隐点的摄像机标定与测距74
6.1 目前常见的摄像机标定方法与视觉测距74
6.2 B对偶空间几何中摄像机内参数初值的计算方法75
6.2.1 B对偶空间几何的相关属性76
6.2.2 B对偶空间下基于消隐点的内参数计算方法78
6.3 本章摄像机标定的流程与相关参数81
6.4 试验结果与对比分析83
6.5 基于视觉方法的前车车距计算88
参考文献89
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摘要：本文针对城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪技术进行了深入研究，以“城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪技术研究.pdf电子书版文档下载”为研究对象，从跟踪算法、数据采集、系统实现和性能评估四个方面进行了详细阐述，旨在为城市交通管理提供技术支持。
1、跟踪算法
城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪技术，首先需要解决的是跟踪算法的选择。本文中，我们采用了基于深度学习的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。这些算法在处理复杂场景下的车辆跟踪任务时，具有速度快、准确率高的特点。此外，针对城市复杂交通场景，我们还对算法进行了优化，如引入多尺度特征融合、注意力机制等，以提高跟踪的鲁棒性。
在跟踪算法的具体实现中，我们采用了卡尔曼滤波和粒子滤波等滤波算法，以减少噪声和干扰对跟踪结果的影响。同时，为了提高跟踪的实时性，我们对算法进行了并行化处理，实现了实时跟踪。
通过实验验证，所采用的跟踪算法在复杂交通场景下具有较高的准确率和实时性，为后续的数据采集和系统实现奠定了基础。
2、数据采集
数据采集是运动车辆跟踪技术研究的重要环节。本文中，我们采用了一种基于多传感器融合的数据采集方法。具体来说，我们结合了摄像头、雷达和激光雷达等传感器，以获取车辆的位置、速度和姿态等信息。
在数据采集过程中，我们针对不同传感器进行了预处理，如去噪、去畸变等，以提高数据的准确性。同时，为了提高数据采集的实时性，我们对传感器进行了同步控制，确保数据的一致性。
通过实验验证，所采用的数据采集方法能够有效地获取车辆的运动信息，为后续的跟踪算法提供可靠的数据支持。
3、系统实现
在系统实现方面，我们设计并实现了一个基于运动车辆跟踪技术的城市交通管理系统。该系统主要包括数据采集模块、跟踪算法模块、数据存储模块和可视化模块等。
数据采集模块负责从传感器获取车辆的运动信息；跟踪算法模块负责对采集到的数据进行处理，实现车辆的实时跟踪；数据存储模块负责将跟踪结果存储到数据库中；可视化模块则将跟踪结果以图形化的形式展示出来。
在系统实现过程中，我们注重了系统的稳定性和可扩展性，以满足实际应用需求。
4、性能评估
为了评估所提出的运动车辆跟踪技术的性能，我们进行了一系列实验。实验结果表明，所采用的跟踪算法在复杂交通场景下具有较高的准确率和实时性。同时，数据采集方法能够有效地获取车辆的运动信息，为跟踪算法提供可靠的数据支持。
此外，所设计的城市交通管理系统在实际应用中表现出良好的稳定性和可扩展性，为城市交通管理提供了有效的技术支持。
总结：
本文针对城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪技术进行了深入研究，从跟踪算法、数据采集、系统实现和性能评估四个方面进行了详细阐述。实验结果表明，所提出的方法能够有效地解决城市复杂交通场景下的运动车辆跟踪问题，为城市交通管理提供了技术支持。
本文的研究成果对于提高城市交通管理水平和保障交通安全具有重要意义。
本文由nayona.cn整理
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