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云台摄像机道路事件检测方法的研究与实现
| 论文题名： | 云台摄像机道路事件检测方法的研究与实现 |
| 关键词： | 道路事件检测;云台摄像机;车辆跟踪;阴影检测;HSV颜色空间 |
| 摘要： | 在交通视频序列中，运动目标的检测和跟踪是智能监控系统最重要的部分。经过多年的研究，这项技术已经有了很大的发展。但是，由于现实环境中的复杂因素，运动目标的检测和跟踪仍然是研究的重要内容。 本文研究的内容是基于云台摄像机道路事件检测方法。在对道路事件进行检测时，主要研究的是车辆的检测和跟踪方法。针对现有的文献及OpenCV跟踪框架在一些天气多变、车辆阴影较大、雨天、光照朦胧以及夜间等复杂的环境下，对于车辆的检测和跟踪效果不理想的问题。本文选择了其中车辆阴影较大和夜间的两种情况进行研究。以及对云台摄像机移动后，破坏道路标线的问题进行解决。本文主要的工作有以下几个方面。 首先，对阴影检测方法进行研究，使得在车辆检测和跟踪时，能够不受阴影的干扰。研究实现一些经典的阴影检测方法。根据这些方法在阴影检测方面的不足，给出了一种将基于HSV颜色空间和基于梯度相结合，并运用团块思想的阴影检测方法。 其次，对夜间车辆检测和跟踪的方法进行研究。在研究夜间车辆检测方法时，是基于车灯来检测车辆。本文改进了车灯检测的方法，使其能准确的和自适应的对车灯进行检测。在研究夜间车辆跟踪方法时，给出了一种车辆跟踪算法。该算法先是对单车灯进行跟踪，然后，将特征相似的单车灯进行配对，作为一辆车进行跟踪。 再次，针对云台摄像机移动以后，道路线被破坏的问题。本文给出了一种道路重构方法。使其在云台摄像机移动后，能够重构出原有的道路模型。该方法是利用现有的图像拼接技术实现的。 最后，根据车辆跟踪轨迹和车道线，来判断车辆逆行、违章停车、超速、慢行等道路事件。然后将本文的算法用OpenCV实现，并将其和OpenCV现有的跟踪框架进行实验对比。 通过实验结果验证，OpenCV跟踪框架在添加本文算法后，能够提高车辆跟踪的效果。 |
| 作者： | 王国华 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 毕胜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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