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基于OpenCV的视频序列中运动车辆的检测与跟踪
| 论文题名： | 基于OpenCV的视频序列中运动车辆的检测与跟踪 |
| 关键词： | 视频序列;三帧差分;车辆跟踪;边缘检测;运动车辆 |
| 摘要： | 城市交通拥堵是世界各国政府面临的普遍问题，智能交通系统的发展能有效改善交通现状。而作为智能交通系统重要组成部分的车辆检测与跟踪，目前已成为研究的热点。车辆的检测与跟踪不仅需要对视频信号进行大量的数据处理，还要对其结果做出相应的判断，如车辆行为分析、运动轨迹等，这些都需要精确的算法。大量底层代码的编写既耗时又耗力，而Intel公司的开源代码库OpenCV，其函数库中含有丰富的图像处理源代码，为本研究的顺利进行提供了很大的帮助。本文基于OpenCV二次开发平台主要做了视频序列图像预处理、运动车辆的检测与跟踪和系统软件设计三个方面的工作。 在预处理部分，针对视频帧序列图像中容易出现的干扰噪声、颜色相似等因素的影响，对图像进行去噪和形态学处理，使图像中目标特征信息更加明显，有利于下文中目标的检测跟踪。 在运动车辆检测部分，基于传统的检测算法对运动车辆检测结果准确性不高的问题，本文将三帧差分法和边缘信息相结合来进行车辆检测。先通过边缘检测算子对被检测车辆进行边缘信息提取，然后利用三帧差分法对连续三帧图像进行两两做差，对做差结果进行与运算后再进行形态学处理，最后得到较好的检测效果，并通过实验验证了该算法的可行性。 在运动车辆跟踪部分，考虑到本论文研究的是摄像头拍摄的道路视频序列图像，此环境易受到车辆遮挡、目标颜色和环境颜色相似等因素的干扰，所以本文采用具有目标位置预测的Kalman滤波和CamShift算法相结合来实现运动车辆跟踪，并分别对单车辆和多车辆进行跟踪验证了算法的可行性。 最后在 VS2010和OpenCV环境下搭建了视频序列中运动车辆的检测与跟踪系统。系统控制界面主要由控制区、视频信息和视频播放区三部分组成，可以实现对视频序列图像的二值化、车辆边缘检测与跟踪等基本功能。并通过测试验证了该系统对运动车辆检测与跟踪的效果。 |
| 作者： | 彭浩宇 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 火元莲 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西北师范大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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