基于混合高斯与粒子滤波的智能交通车辆轨迹分析方法

本文是一篇关于基于视频监控的车辆轨迹分析的毕业论文，作者是李建，来自信息科学与工程学院计算机科学与技术专业计0901班，指导教师为李金屏，撰写于2013年6月7日。论文针对当前我国交通违章处理中存在的人力密集且效率低下的问题，提出了一个智能交通管理系统解决方案。 第二章详述了图像处理基础理论，包括图像的基本格式，如BMP图像的格式，以及内存对齐问题。这一部分强调了对图像数据的处理能力，如灰度化、二值化和滤波等技术，这些都是后续车辆检测和跟踪的基础。 第三章介绍了相关的算法理论，特别是针对车辆检测和跟踪的关键技术。运动目标检测的方法被重点讲解，如背景差分法，它利用当前帧与背景帧的差异来识别运动物体（车辆）。此外，混合高斯模型用于背景建模，能够有效区分背景和前景，而粒子滤波跟踪算法则用于连续追踪目标车辆的位置和动态。 在第四章，作者详细阐述了实验的详细步骤，涉及从视频读取、帧处理（背景建模和目标检测）、再到目标跟踪的具体过程。这些步骤涉及实时获取视频帧，通过对比背景模型检测车辆，运用形态学操作进一步精确位置，并利用粒子滤波器保持跟踪精度。 实验Demo部分展示了研究成果的应用实例，通过实际操作演示了如何利用这套方法准确检测和分析车辆轨迹，从而判断交通违章行为。结果显示，这种方法不仅能减轻人工处理的负担，还能提高违章处理的效率和准确性。 结论部分总结了研究的主要成果，强调了采用混合高斯模型、背景差分法和粒子滤波技术的优势，以及其在智能交通管理系统中的实际应用价值。同时，论文对未来的研究方向进行了展望，可能包括进一步优化算法性能，提升系统的实时性和准确性。 这篇论文的关键词包括粒子滤波、智能交通、移动目标检测、背景差分和高斯混合模型，这些都是论文的核心技术手段，为读者提供了深入理解车辆轨迹分析技术的窗口。