1、交通信息采集系統(tǒng)是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，車輛檢測和跟蹤是保障交通數(shù)據(jù)采集能及時準確獲取現(xiàn)場信息的重要手段。由于交通場景的復雜性和多樣性，現(xiàn)有的用于交通視頻序列檢測算法的準確性和魯棒性有待進一步提高，研究具有檢測精度高并能處理復雜背景下的目標檢測和跟蹤算法具有重要意義。
　　 分析總結了交通監(jiān)控中目標檢測存在的難點問題，從算法原理、優(yōu)缺點、實驗效果等方面，對比分析了現(xiàn)有的一些常見解決方法。針對初始檢測結果中存在噪聲雜點和

2、“空洞”現(xiàn)象，設計了一種基于圖像形態(tài)學開操作、閉操作的運動目標檢測后處理。建立了核密度估計分層背景模型和高斯函數(shù)數(shù)值表，利用高斯圖像金字塔的高層淘汰虛假前景。針對監(jiān)控路口存在攝像機抖動的情況，從建模過程和背景更新來設計算法，并利用時間因子精煉檢測結果，同時根據(jù)時間因子的大小對背景模型采取不同的更新策略，解決了監(jiān)控場景中存在運動的汽車停止下來融入背景的情況。最后將核密度估計分層背景減除算法與目前文獻常用的算法進行測試對比，并作出算法的準確

3、率曲線和誤檢率曲線，對算法性能進行定量評估。實驗結果表明，該算法不僅能有效抑制攝像頭抖動產生的噪聲，并且能解決實際交通監(jiān)控中存在的光線問題，節(jié)省了算法計算時間，同時檢測靈敏度高。
　　 在分析高速球機的特點基礎上，設計了基于球機的目標檢測算法、基于面積重疊及顏色直方圖匹配的跟蹤算法和基于球機狀態(tài)的間歇式球機控制算法，并實現(xiàn)了一個用于交通監(jiān)控的PTZ球機的運動目標自主跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)不需要攝像機的標定信息，僅依靠球機拍攝的視頻圖像