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基于监控视频的交通信息提取技术研究
| 论文题名： | 基于监控视频的交通信息提取技术研究 |
| 关键词： | 图像处理;车辆检测;信息提取;背景差分法;监控视频;Camshift算法 |
| 摘要： | 当今社会，车辆迅速增长，人们对交通网络的需求也越来越强烈，只是依靠加宽道路已经不能解决问题，这样的情况下，如何对交通网络更为高效地管理便成为关键，而此时智能交通系统的出现为这一问题的解决提供了方向，对监控视频中交通信息的提取是这个领域的重点研究内容，它可以为做出交通决策提供有力支持，缓解交通压力，对交通车辆进行合理调度，使交通网络得以高效地进行运作。 首先，本文对获取到的视频图像做一定的处理，使得图像达到可以实现车辆检测的要求，这些处理包括灰度的转换，直方图均的衡化，去噪，二值化，形态学操作等内容，然后仿真得出结果，并进行了对比，选出最优的处理方法。 然后，再检测运动车辆，这是车辆跟踪和交通信息提取的重要前提，通过对比各种方法，并且通过对比实验结果，选取了背景差分法，因为背景差分法可以获取到完整的车辆，而且这种方法的计算量小，可以应用于对实时性要求高的场景中。之后需要对背景建模，通过改进常用的背景建模方法，使得静止或运行速度很慢的车辆不会被当作背景，能快速准确获取到背景。针对车辆阴影的存在，改进了常用的车辆阴影去除方法，这种方法相比于常用的阴影去除方法要更加有效，阴影去除完全而且不会丢失车辆信息。 其次，本文实现了车辆的跟踪，这对接下来的车辆信息提取有着很关键的作用。通过对比跟踪方法，本文最终选取了 Camshift算法来跟踪车辆，并引入了卡尔曼滤波器预估车辆接下来的运动情况，减小了对车辆位置搜索的范围，很大程度上加快了运算速度，使得车辆跟踪更为高效，并且由于 Camshift算法的特性，车辆遮挡问题也能在一定程度上得到解决。 最后，本文对交通信息进行了提取，其中包括对车速进行测量，对车流量进行获取，检测车辆是否违章停车以及车辆是否逆行，并且对这些要获取的交通信息，实验得出结果，根据结果可以得出结论，这些方法的准确性和速度都能满足要求。在车速车辆测速中，改进了常用的车辆测速方法，使得测速结果更加精确。在违章停车的检测中，改进了常用的违章停车检测方法，这种方法的检测速度快，适合在监控视频中这种对实行性要求高的场景下使用。 |
| 作者： | 黄丹 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 羊恺 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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