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| 東莞監(jiān)控力豐科技淺析交通行業(yè)智能分析技術(shù) |
| 添加日期：2015-12-28 11:59:59 編輯：力豐科技 來(lái)源：www.yizhi-led.com 閱讀次數(shù)：2768 |
東莞監(jiān)控力豐科技淺析交通行業(yè)智能分析技術(shù)
第一、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)即通過(guò)檢測(cè)序列圖像建立背景模型，該技術(shù)經(jīng)歷了從GMM高斯建模、VIBE建模到PBAS建模等持續(xù)優(yōu)化的過(guò)程，運(yùn)動(dòng)建模的檢測(cè)結(jié)果顯示其抗環(huán)境變化越來(lái)越好，越來(lái)月能夠適應(yīng)環(huán)境光線(xiàn)、樹(shù)木晃動(dòng)、各種天氣變化等情況。前景檢測(cè)是一系列目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)分割、目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)，好的前景檢測(cè)方法能夠提高系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)速度和檢測(cè)效果。但是對(duì)于任何一個(gè)前景檢測(cè)算法來(lái)說(shuō)，特別是環(huán)境多樣的室外交通場(chǎng)景，受干擾的情況太多，所以，需要結(jié)合實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)，整體中尋找平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)前景檢測(cè)的效果性能最優(yōu)解。
第二、目前檢測(cè)技術(shù)
對(duì)于交通場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，目標(biāo)主題主要針對(duì)人和車(chē)，所以目標(biāo)檢測(cè)主要是檢測(cè)人、車(chē)，經(jīng)歷這些年的技術(shù)發(fā)展，行人檢測(cè)和車(chē)輛檢測(cè)也有了長(zhǎng)足進(jìn)步。目標(biāo)檢測(cè)主要包括特征提取和目標(biāo)識(shí)別兩部分，特征提取較為典型的方法有：HOG、LBP、DMP等方法，目標(biāo)識(shí)別有級(jí)聯(lián)分類(lèi)器、SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再加上近幾年熱門(mén)的Deeplearning，針對(duì)不同的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用和系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性、速度的要求，都能夠較好的檢測(cè)出人、車(chē)。目標(biāo)檢測(cè)可以基于前景檢測(cè)基礎(chǔ)上，由于是基于特征點(diǎn)的方法，能夠極大克服前景檢測(cè)的外部因素干擾，較好地找到運(yùn)動(dòng)主體。檢測(cè)一般都需要采集大量的正負(fù)樣本，通過(guò)訓(xùn)練的方式得到目標(biāo)的模型，這樣通過(guò)滑窗、提取特征、通過(guò)模型計(jì)算最終的目標(biāo)屬性，最終達(dá)到檢測(cè)目的。
第三、目標(biāo)識(shí)別技術(shù)
對(duì)于交通現(xiàn)場(chǎng)，除了檢測(cè)人、車(chē)外，還要識(shí)別車(chē)牌、車(chē)型、車(chē)標(biāo)等信息，要識(shí)別這些，首先需要找到車(chē)牌、車(chē)型和車(chē)標(biāo)的位置。對(duì)于車(chē)標(biāo)和車(chē)型，找到位置后，就可以通過(guò)特制提取、分類(lèi)器識(shí)別來(lái)解決。對(duì)于車(chē)牌來(lái)說(shuō)，找到車(chē)牌還需要通過(guò)車(chē)牌分割，將車(chē)牌分割為多個(gè)字符，最終進(jìn)行字符識(shí)別。模式識(shí)別經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，技術(shù)早已從以前的模板匹配、最近鄰法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)，發(fā)展到當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)算法，識(shí)別率越來(lái)越高，分離器的泛化能力越來(lái)越好。
第四、智能跟蹤技術(shù)
交通現(xiàn)場(chǎng)不但需要知道主體目標(biāo)，還需要知道這些目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，準(zhǔn)確捕捉到主體的運(yùn)動(dòng)軌跡，能夠迅速判斷行為主體是否違規(guī)。跟蹤技術(shù)以前主要基于前景運(yùn)動(dòng)團(tuán)塊的匹配來(lái)描述，對(duì)于復(fù)雜、運(yùn)動(dòng)物體較多的現(xiàn)場(chǎng)難以應(yīng)付。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，跟蹤算法進(jìn)步很快，完全滿(mǎn)足現(xiàn)場(chǎng)使用。Struct、TLD、CT、STC、NCC、KCF等跟蹤算法，有基于空間域的，也有基于頻域的跟蹤，跟蹤的魯棒性越來(lái)越好，基本已能適應(yīng)全天候跟蹤。
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