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高速公路违章停车自动检测系统研制
| 论文题名： | 高速公路违章停车自动检测系统研制 |
| 关键词： | 高速公路;违章停车;自动检测系统;图像增强;车速估计 |
| 摘要： | 高速公路由于其交通量大、行车速度快等特点，其上的违章停车行为是恶性交通事故的主要诱因之一，违章停车行为检测系统是高速公路视频检测系统的重要组成部分，也是高速公路智能交通系统的基础。 现有的高速公路视频检测系统在正常天气条件下，对车流量及交通拥堵状况能有效正确地检测，并能检测所发生的违章停车行为。雾霾作为一种常见的自然现象，它容易造成大气能见度降低，户外景物的对比度和颜色发生退化，导致高速公路上摄像机所捕获的图像质量严重退化，视频检测系统难以正确检测与跟踪行驶车辆，对所发生的违章停车行为难以有效判别。基于 Retinex的图像增强算法成为研究去雾难题的热点，在诸多基于 Retinex理论的图像增强算法中，较为有效的是滤波器可变的 Retinex算法，该算法较其他 Retinex算法在细节增强和颜色保真方面有更好的效果，但增强后的图像一般整体偏暗，对比度不高。本文在对各种 Retinex图像增强算法研究的基础上，采用了滤波器可变的 Retinex算法对雾天图像进行增强，并利用子块局部重叠直方图均衡化算法对增强后的图像进行后处理，增强了图像对比度，实现了对雾天图像的清晰化处理。 车辆行驶速度是判别车辆违章停车行为的重要参考数据之一，本文主要研究了两种较有效的视频测速方法，即基于 Harris角点检测的视频车辆测速方法和基于特征点光流估计的视频车辆速度测量方法，分析了两种方法的优缺点，并在工程中实现了基于特征点光流估计的视频车辆速度测量方法，验证了该算法在雾霾天气的抗干扰能力。 |
| 作者： | 韩嫚嫚 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 李军显;段世忠 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 河南科技大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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