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| 東莞監控力豐科技淺析交通行業智能分析技術 |
| 添加日期：2015-12-28 11:59:59 編輯：力豐科技 來源：m.10359.cc 閱讀次數：2522 |
東莞監控力豐科技淺析交通行業智能分析技術
第一、運動目標檢測技術
運動目標檢測即通過檢測序列圖像建立背景模型，該技術經歷了從GMM高斯建模、VIBE建模到PBAS建模等持續優化的過程，運動建模的檢測結果顯示其抗環境變化越來越好，越來月能夠適應環境光線、樹木晃動、各種天氣變化等情況。前景檢測是一系列目標檢測、目標分割、目標識別的基礎，好的前景檢測方法能夠提高系統的運動速度和檢測效果。但是對于任何一個前景檢測算法來說，特別是環境多樣的室外交通場景，受干擾的情況太多，所以，需要結合實際現場，整體中尋找平衡點，實現系統前景檢測的效果性能最優解。
第二、目前檢測技術
對于交通場景來說，目標主題主要針對人和車，所以目標檢測主要是檢測人、車，經歷這些年的技術發展，行人檢測和車輛檢測也有了長足進步。目標檢測主要包括特征提取和目標識別兩部分，特征提取較為典型的方法有：HOG、LBP、DMP等方法，目標識別有級聯分類器、SVM、BP神經網絡，再加上近幾年熱門的Deeplearning，針對不同的現場應用和系統對實時性、速度的要求，都能夠較好的檢測出人、車。目標檢測可以基于前景檢測基礎上，由于是基于特征點的方法，能夠極大克服前景檢測的外部因素干擾，較好地找到運動主體。檢測一般都需要采集大量的正負樣本，通過訓練的方式得到目標的模型，這樣通過滑窗、提取特征、通過模型計算最終的目標屬性，最終達到檢測目的。
第三、目標識別技術
對于交通現場，除了檢測人、車外，還要識別車牌、車型、車標等信息，要識別這些，首先需要找到車牌、車型和車標的位置。對于車標和車型，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，最終進行字符識別。模式識別經過多年的發展，技術早已從以前的模板匹配、最近鄰法、神經網絡、支持向量機，發展到當前的深度學習算法，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
交通現場不但需要知道主體目標，還需要知道這些目標的運動軌跡，準確捕捉到主體的運動軌跡，能夠迅速判斷行為主體是否違規。跟蹤技術以前主要基于前景運動團塊的匹配來描述，對于復雜、運動物體較多的現場難以應付。經過多年的發展，跟蹤算法進步很快，完全滿足現場使用。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，基本已能適應全天候跟蹤。
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