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| 东莞监控力丰科技浅析交通行业智能分析技术 |
| 添加日期：2015-12-28 11:59:59 编辑：力丰科技 来源：www.lifg.com.cn 阅读次数：2570 |
东莞监控力丰科技浅析交通行业智能分析技术
第一、运动目标检测技术
运动目标检测即通过检测序列图像建立背景模型，该技术经历了从GMM高斯建模、VIBE建模到PBAS建模等持续优化的过程，运动建模的检测结果显示其抗环境变化越来越好，越来月能够适应环境光线、树木晃动、各种天气变化等情况。前景检测是一系列目标检测、目标分割、目标识别的基础，好的前景检测方法能够提高系统的运动速度和检测效果。但是对于任何一个前景检测算法来说，特别是环境多样的室外交通场景，受干扰的情况太多，所以，需要结合实际现场，整体中寻找平衡点，实现系统前景检测的效果性能最优解。
第二、目前检测技术
对于交通场景来说，目标主题主要针对人和车，所以目标检测主要是检测人、车，经历这些年的技术发展，行人检测和车辆检测也有了长足进步。目标检测主要包括特征提取和目标识别两部分，特征提取较为典型的方法有：HOG、LBP、DMP等方法，目标识别有级联分类器、SVM、BP神经网络，再加上近几年热门的Deeplearning，针对不同的现场应用和系统对实时性、速度的要求，都能够较好的检测出人、车。目标检测可以基于前景检测基础上，由于是基于特征点的方法，能够极大克服前景检测的外部因素干扰，较好地找到运动主体。检测一般都需要采集大量的正负样本，通过训练的方式得到目标的模型，这样通过滑窗、提取特征、通过模型计算最终的目标属性，最终达到检测目的。
第三、目标识别技术
对于交通现场，除了检测人、车外，还要识别车牌、车型、车标等信息，要识别这些，首先需要找到车牌、车型和车标的位置。对于车标和车型，找到位置后，就可以通过特制提取、分类器识别来解决。对于车牌来说，找到车牌还需要通过车牌分割，将车牌分割为多个字符，最终进行字符识别。模式识别经过多年的发展，技术早已从以前的模板匹配、最近邻法、神经网络、支持向量机，发展到当前的深度学习算法，识别率越来越高，分离器的泛化能力越来越好。
第四、智能跟踪技术
交通现场不但需要知道主体目标，还需要知道这些目标的运动轨迹，准确捕捉到主体的运动轨迹，能够迅速判断行为主体是否违规。跟踪技术以前主要基于前景运动团块的匹配来描述，对于复杂、运动物体较多的现场难以应付。经过多年的发展，跟踪算法进步很快，完全满足现场使用。Struct、TLD、CT、STC、NCC、KCF等跟踪算法，有基于空间域的，也有基于频域的跟踪，跟踪的鲁棒性越来越好，基本已能适应全天候跟踪。
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