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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 來源：www.momazhisheng.com 閱讀次數(shù)：2775 |
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)動目標(biāo)檢測技術(shù)
運(yùn)動目標(biāo)檢測即通過檢測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)化的過程，運(yùn)動建模的檢測結(jié)果顯示其抗環(huán)境變化越來越好，越來月能夠適應(yīng)環(huán)境光線、樹木晃動、各種天氣變化等情況。前景檢測是一系列目標(biāo)檢測、目標(biāo)分割、目標(biāo)識別的基礎(chǔ)，好的前景檢測方法能夠提高系統(tǒng)的運(yùn)動速度和檢測效果。但是對于任何一個前景檢測算法來說，特別是環(huán)境多樣的室外交通場景，受干擾的情況太多，所以，需要結(jié)合實(shí)際現(xiàn)場，整體中尋找平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)前景檢測的效果性能最優(yōu)解。
第二、目前檢測技術(shù)
對于交通場景來說，目標(biāo)主題主要針對人和車，所以目標(biāo)檢測主要是檢測人、車，經(jīng)歷這些年的技術(shù)發(fā)展，行人檢測和車輛檢測也有了長足進(jìn)步。目標(biāo)檢測主要包括特征提取和目標(biāo)識別兩部分，特征提取較為典型的方法有：HOG、LBP、DMP等方法，目標(biāo)識別有級聯(lián)分類器、SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再加上近幾年熱門的Deeplearning，針對不同的現(xiàn)場應(yīng)用和系統(tǒng)對實(shí)時性、速度的要求，都能夠較好的檢測出人、車。目標(biāo)檢測可以基于前景檢測基礎(chǔ)上，由于是基于特征點(diǎn)的方法，能夠極大克服前景檢測的外部因素干擾，較好地找到運(yùn)動主體。檢測一般都需要采集大量的正負(fù)樣本，通過訓(xùn)練的方式得到目標(biāo)的模型，這樣通過滑窗、提取特征、通過模型計算最終的目標(biāo)屬性，最終達(dá)到檢測目的。
第三、目標(biāo)識別技術(shù)
對于交通現(xiàn)場，除了檢測人、車外，還要識別車牌、車型、車標(biāo)等信息，要識別這些，首先需要找到車牌、車型和車標(biāo)的位置。對于車標(biāo)和車型，找到位置后，就可以通過特制提取、分類器識別來解決。對于車牌來說，找到車牌還需要通過車牌分割，將車牌分割為多個字符，最終進(jìn)行字符識別。模式識別經(jīng)過多年的發(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，識別率越來越高，分離器的泛化能力越來越好。
第四、智能跟蹤技術(shù)
交通現(xiàn)場不但需要知道主體目標(biāo)，還需要知道這些目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，準(zhǔn)確捕捉到主體的運(yùn)動軌跡，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)動團(tuán)塊的匹配來描述，對于復(fù)雜、運(yùn)動物體較多的現(xiàn)場難以應(yīng)付。經(jīng)過多年的發(fā)展，跟蹤算法進(jìn)步很快，完全滿足現(xiàn)場使用。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，跟蹤的魯棒性越來越好，基本已能適應(yīng)全天候跟蹤。
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