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基于运动信息和HAAR特征的道路行驶车辆检测算法研究
| 论文题名： | 基于运动信息和HAAR特征的道路行驶车辆检测算法研究 |
| 关键词： | 图像处理;车辆检测;运动信息;智能视频 |
| 摘要： | 随着我国经济高速发展，机动车保有量迅速增长，为道路交通安全带来更多挑战。国家大力发展道路视频监控系统，提高交通安全监管力度，以尽可能降低事故发生率，保障人民生命财产安全。然而，目前所采用的传统视频监控模式，即通过人工观看监控视频进行管理。这种操作模式监控效率低，难以保证全方位全天候监控，误报和漏报率高，不能对监控数据进行全面分析，人工预警响应时间长。智能化交通系统(ITS)综合了通信、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，对于充份利用现有的监控设备，提高交通基础设施和运输装备的利用效率、监管覆盖度以及工作效率具有深远意义。其中，车辆检测是智能交通系统研究的一个重要分支，车辆的准确实时检测仍是值得研究的科学问题。 本文面向低等级公路和高速公路的某些关键路段，基于固定监控摄像头实时视频流，结合分析交通监管的实际需求，针对行驶车辆进行实时车辆检测算法的研究。本文通过对多种背景建模方法，如均值法、混合高斯法、滑动平均滤波法等进行性能分析及仿真结果比较，选取滑动平均滤波法对背景进行提取和更新；采用背景差分法获得实时运动前景图像，通过基于Haar特征及AdaBoost算法得到的车辆特征分类器，得到前景图像中的车辆检测结果；基于QT开发平台及C++高级编程语言，进行了智能视频实时车辆检测系统框架设计与开发，通过内嵌本文的检测算法，实现了智能监控功能。经过对本文的方法和配套软件进行测试，结果表明系统成功实现了道路行驶车辆实时检测功能，具有较好的实时性和推广性。 |
| 作者： | 沈自晓 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 赵志刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 青岛大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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