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基于视频图像的车辆检测和匹配跟踪方法研究
| 论文题名： | 基于视频图像的车辆检测和匹配跟踪方法研究 |
| 关键词： | 智能交通;车辆检测;阴影去除;匹配跟踪 |
| 摘要： | 车辆的检测和跟踪是智能交通系统中必不可少的重要组成部分,它为后续的交通控制管理提供重要的数据依据。基于视频的车辆检测和跟踪较传统的检测方法,具有直观性好、抗干扰强、检测范围广和性价比高等显著优点。随着信息技术的快速发展,基于视频的车辆检测和跟踪方法的研究吸引了众多研究者的关注,成为当今的研究热点。 论文介绍了视频车辆检测和跟踪技术的发展现状,给出了整个检测系统的结构框架,并结合图像处理的相关知识对视频序列进行处理,对系统中的关键技术进行了研究,具体研究内容如下: 在车辆检测方面,研究了常用的背景提取方法(如,统计法、均值法和中值法)和车辆提取方法(如,光流法、帧间差分法和背景差分法)。因为利用以上方法提取到的车辆含有大量阴影信息,故又对车辆阴影的去除做了大量试验研究,最后采用一种基于阴影特征的方法去除阴影,大体步骤如下:首先确定阴影所在的方向。其中,针对深色车辆的特殊情况,提出一种通过对比差分图像各边界灰度值方差的方法,来确定阴影的方向;然后计算出车辆阴影灰度值的分布区间;最后根据分布区间,来达到去除阴影的目的。去除阴影后,利用形态学、连通区域和图像归并的相关知识和操作,最后确定出运动目标车辆的轮廓。 在车辆跟踪方面,通过研究了几种常见的跟踪方法,最后采用了一种基于区域灰度值的方法来进行匹配跟踪,并对这种方法进行了改善,利用提取到的车辆区域来确定匹配区域,从而缩小了匹配范围。结果显示,基于区域灰度值的车辆匹配跟踪效果良好。 |
| 作者： | 齐怀超 |
| 专业： | 智能交通与信息系统工程 |
| 导师： | 丁爱玲 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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