基于视频的道路交通运动行为检索系统的关键技术研究

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“数字城市”是近年来全球城市发展的主要目标和方向,其目的是利用信息技术手段把城市的过去、现状和未来的全部内容在网络上进行数字化虚拟实现。其中城市道路交通智能视频监控系统实现车辆智能监控、报警、特定目标检索等功能,已然成为“数字城市”最为重要的环节之一。TMRS(traffic movement behavior retrievalsystem)是一个以道路交通为研究背景,研究行人、车辆运动行为,将行为模式转变为实用的运动轨迹、颜色等特征信息的道路交通检索实验系统,通过建立视频信息数据库和检索信息库能根据需求快速检索目标并筛选出有效的信息,从而改变了道路交通有关部门采用传统的低效率的检索方式,提高了刑事案件的侦破速率,为人们的日常生活带来安全保障。TMRS系统由服务器端和客户端构成。服务器包括目标检测模块、目标跟踪模块、目标运动行为分析模块。目标检测模块中在经典的混合高斯背景建模方法的基础上把视频数据分为训练阶段和检测阶段,对不同的阶段采用了不同的模型更新公式。在阴影去除方面,每个像素点在背景模型的基础上建立阴影检测向量,不仅提高的运算速率,而且弥补了彩色空间阴影检测将原本不具有色度属性的运动物体误判断为阴影的盲点。目标跟踪模块采用了分阶段跟踪策略,在检测团与待跟踪目标一一对应时采用形心点跟踪,在遮挡不严重时采用“中心点”跟踪,如果遮挡较为严重,则转向基于待跟踪目标外貌特征的MeanShift跟踪方案。目标运动行为分析模块将跟踪目标进入视频监控和离开视频监控的时间和状态等信息写入数据库,并通过网络向客户端传送实时监控数据。客户端主要通过图形用户界面实现观看实时监控画面和运动目标记录查询的功能。通过在多个标准视频数据上运行显示了系统具有良好的跟踪能力和用户体验。
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