1、利用計算機視覺技術(shù)進行交通狀況檢測與交通流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計是智能交通系統(tǒng)（ITS）領(lǐng)域中的一個重要課題。而對交叉路口的行人和非機動車進行檢測和跟蹤是其中最基礎(chǔ)的部分，本文對此問題進行了較為系統(tǒng)的應用性研究，對城市交叉路口的行人和非機動車進行跟蹤與統(tǒng)計的若干關(guān)鍵技術(shù)問題進行了探討和改進。
　　本文所進行的應用性研究主要包括以下方面：
　?。?）運動目標檢測算法的完善與改進。在圖像差分法的基礎(chǔ)上，本文研究了新的檢測算法，正負差算法。差

2、圖像法是運動目標檢測領(lǐng)域中一種非常簡單有效的方法。但現(xiàn)有的差圖像法僅利用絕對值差圖像，在差圖像上運動目標區(qū)域的檢測易受噪聲干擾，而新算法首先分別計算正差圖像與負差圖像，然后利用運動目標區(qū)域在正差圖像與負差圖像中幅值、形狀以及運動等信息的對稱性對其進行檢測，可極大提高運動目標檢測的可靠性與效率。
　?。?）運動目標特征提取算法的比較和選用。為了從目標檢測算法檢測出的運動區(qū)域里，把運動目標完整地分割提取出來，從而獲得關(guān)于各運動目標的特

3、征描述，本文依據(jù)目標的空間連續(xù)性，研究了連通區(qū)域檢測算法，以及去除噪聲和填補孔洞的算法，在兼顧減少噪聲和保持目標完整的前提下，通過實驗選用了合理的閾值，從而獲得了理想的二值化運動目標。
　?。?）運動目標跟蹤算法的改進。在目標檢測和特征提取的基礎(chǔ)上，本文依據(jù)人體目標的位置和面積大小等特征，提出了一種基于特征的新的目標跟蹤算法。根據(jù)目標在相鄰幀間運動具有連續(xù)性，并且包圍窗口、灰度變化不大的特點，本算法改進了傳統(tǒng)的代價函數(shù)，在跟蹤的匹