渡运是湖南省的人民群众尤其是农民群众非常重要的运输形式,渡口设备是否完善与出行群众的生命财产安全息息相关。近几年来,政府部门加大了渡运管理工作的力度,但交通事故仍然频频发生。因此,湖南省水运局提出需要自动分析视频中的违章现象,并对其进行检测与预警。本文据此研究在复杂渡口环境下的救生衣检测与跟踪算法,并与行人检测与跟踪算法、船舶检测与跟踪算法等综合起来对渡口进行检测,判断违章现象。本文的主要工作如下:(1)救生衣作为一个目标,我们需要用目标检测与跟踪的观念去对它进行研究。本文介绍了一般目标运动分析方法的四个步骤。首先,需要对目标的表示方法做出特定情况下的判定。目标的表示方法有多种,主要绍了基于形状和外观状态两大类。其次,表示方法中特定的特征在图像中进行提取。介绍了常见的特征,如:颜色、边缘、光流、纹理等。再次,每一帧中的图像进行目标检测。介绍了常用的检测方法如:点检测、背景减除、图像分割、监督学习等。最后对常见的目标跟踪算法进行了介绍。(2)提出了一种基于HSV颜色特征和轮廓面积的救生衣检测算法。救生衣是一个特殊的目标,它的颜色特征非常明显,于是,本文用救生衣的颜色与轮廓面积综合方法检测救生衣。通过对若干救生衣的颜色范围进行统计,找到救生衣的颜色范围,建立直方图,在待测图像中滤除不在救生衣颜色范围内的颜色,提取出救生衣的颜色特征建立二值连通图。然后计算轮廓区域面积,滤除小面积区域,判定剩下的区域为救生衣。(3)提出了一种最近邻匹配的救生衣跟踪算法。首先对待跟踪的图片序列制定一个虚拟检测框。检测框创建在船舶与渡口必经的道路上。通过检测救生衣,判定相邻帧间的几何距离最近的救生衣为同一件救生衣,跟踪它直到其离开检测框。朝船舶方向出检测框的救生衣判定是上船,反方向判定是下船。通过这种方法,可以对救生衣进行跟踪计数。