交通視覺中魯棒目標檢測方法研究

《交通視覺中魯棒目標檢測方法研究》是依託北京交通大學，由苗振江擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：交通視覺中魯棒目標檢測方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：苗振江
• 依託單位：北京交通大學

項目摘要

隨著我國高速公路與高速鐵路的快速建設，對如何減少交通事故，確保運輸安全提出了新的挑戰。智慧型視頻監控是保障交通安全的重要手段之一，它可有效檢測交通線路中的車輛、行人、道路等情況和異常，具有巨大的套用前景，但其中的關鍵技術目標檢測沒有得到有效解決，不能有效處理複雜交通環境中的光照變化、雨雪擾動、攝像機搖動、目標遮擋及外觀變化等情況下的目標檢測。本申請項目針對交通場景目標檢測所存在的問題，研究解決干擾背景中運動目標的魯棒檢測、背景運動（攝像機非靜止）情況下的運動目標的魯棒檢測、複雜前景中特定目標的魯棒檢測三方面問題，提出了基於亮度補償與局部核直方圖的干擾背景下運動目標檢測方法、基於分散式運動估計的運動背景下運動目標檢測方法、基於圖模型結構化描述的特定目標檢測方法，並在此基礎上設計實現一個針對複雜多變交通環境的魯棒目標檢測系統平台，驗證理論方法，促進研究成果走向實用，套用於我國智慧型交通。

結題摘要

本項目以交通視覺問題為研究對象,對如何在複雜多變環境下進行魯棒目標檢測展開研究,主要研究了三方面問題: 光照變化等干擾背景中運動目標魯棒檢測問題,背景變化情況下的運動目標魯棒檢測問題,複雜前景中特定目標魯棒檢測問題。通過對此三方面問題研究，發表標註本項目支持的論文60多篇，其中SCI檢索期刊論文25篇（包括IEEE Trans論文5篇，另有1篇IEEE Trans論文錄用），國際學術會議論文37篇。發明專利方面，共有8項發明專利獲授權/新申請。人才培養方面，共有9名博士生畢業取得博士學位，1名博士後出站，20多名碩士生畢業。提出了面向光照的劇烈變化場景中運動目標檢測分割的顏色恢復魯棒前景目標預測算法等解決三方面問題的方法。