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原文传递交通信息处理系统的研究和实现

论文题名：	交通信息处理系统的研究和实现
关键词：	智能交通系统;滤波抑噪声;阀值分割;动态调整;背景相减法
摘要：	智能交通系统(ITS)作为机器视觉的车辆和车型分类技术，是发展现代化交通的必由之路。研究智能交通系统是国家发展经济的一个重要方向，它在高速公路收费系统和道路交通监控系统等方面都有着广泛的应用前景。本文依据这样的发点，对智能交通系统中的车辆检测、提取和分类技术进行了深入地研究和分析，并提出了一种精确的车辆检测分类算法，主要内容如下: 　　首先利用现有的数字图像处理相关知识对图像进行预处理，减少噪声对结果的影响，对比分析目前现有的抑噪声算法，提出一种改进的滤波抑噪声算法。同时提出一种阀值分割算法对车辆进行检测提取，该算法采用动态调整阀值能对背景进行自动更新。接着基于视频图像方面知识，分析如何利用采集卡进行图像采集，分析。其次介绍了视频检测技术的方法和用图像处理和识别技术对目标进行检测和识别的原理，并根据智能交通控制与仿真对于交通流量、车辆速度、车辆到达率等交通检测的需求，基于视频图像进行了交通信息处理的算法研究与实现。最后，通过对图像滤波除噪、图像增强、图像分割、图像锐化、特征提取与目标识别等图像处理过程中遇到的这些关键问题分析，在此基础上确定了机动车辆违章检测系统设计和实现中所要采用的背景相减法数学模型，完成了背景自动更新。　　本文提出的智能交通系统适用于大面积、多目标的复杂场景，能有效排除干扰，满足自然条件下视频监控的车辆检测和车型分类要求，具有一定的理论意义和实用价值，可以推广应用到视频监控的其它领域中。
作者：	林盛
专业：	软件工程
导师：	龚海刚
授予学位：	硕士
授予学位单位：	电子科技大学
学位年度：	2010
正文语种：	中文