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基于视频的高速公路车流量检测系统研究与实现
| 论文题名： | 基于视频的高速公路车流量检测系统研究与实现 |
| 关键词： | 智能交通;背景提取;车流量检测系统;高速公路 |
| 摘要： | 国民经济的大力发展和科学技术进步给人类生活带来方便的同时，也给交通运输带来极大负面效应，在此背景下，分析和指导交通管理的智能交通系统(ITS)便应运而生了。智能交通系统是指利用数字图像处理技术，对设备采集的视频图像进行分析，检测运动目标及其运动轨迹，分析目标物体的行为，从而为交通管理智能化提供依据。前景车辆目标检测与车辆跟踪是智能交通系统中最关键的技术，是智能交通信息获取的基础，决定了系统的整体性能和实用价值。随着科学技术的发展，智能交通系统的应用范围也将越来越广泛。 本文阐述了基于视频的高速公路车流量检测技术，主要包括图像预处理、背景提取及背景更新、阴影抑制、目标检测、车流量统计和车辆跟踪，经过上述一系列步骤，最终开发出一个基于视频的车流量检测系统。本人承担的主要工作如下: 图像预处理方面，图像在采集、转换和传输过程中，会不同程度地引入噪声，而噪声对图像处理、分析和识别具有很大负面效应，因此，本系统运用图像平滑方法削弱噪声，并用形态学增强方法使图像细节信息更突出显示出来，为后期处理奠定基础。在背景提取与更新方面，通过分析比较几种常用背景提取和更新方法，提出一种分块背景提取和更新算法，使背景提取的时间效率得到提高，为后续工作提供有力保障。目标检测方面，通过对比几种检测方法，提出一种基于帧差的背景减除目标检测方法，背景提取采用混合高斯模型方式，考虑到车辆阴影对目标检测的不良影响，本文采用HSV彩色空间方法消除阴影。试验表明，本文改进的目标检测方法可以准确的消除车辆阴影，并能够完整保留目标车辆信息。目标跟踪方面，通过目标轮廓提取、质心点搜索等步骤，跟踪车辆目标轨迹，并且实现了多目标车辆跟踪。 实现了基于虚拟检测线圈的车流量统计方法，针对图像中感兴趣区域使用改进的背景减除算法，并结合使用形态学腐蚀、膨胀运算与阴影抑制方法，以实现基于视频的实时车辆数目统计。该方法对于环境光线变化具有较好的适应性，不受车辆运动状态与车道数目变化的限制，而且算法计算复杂度低，计算量小，检测精度高、能够实时获得车流量交通参数，并跟踪车辆目标轨迹，同时在应用中实时性好，准确性高。最后，用C++语言，在Windows7平台下，开发出一个基于视频的高速公路车流量检测系统，并将车辆统计时的目标位置、统计时间、车流量等信息录入数据库，便于分析交通拥堵状况，从而对交通进行智能化管理。 |
| 作者： | 田立明 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 张彩明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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