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基于航拍图像的道路交通监控方法研究
| 论文题名： | 基于航拍图像的道路交通监控方法研究 |
| 关键词： | 交通管理;车辆监测;航拍图像;数据处理 |
| 摘要： | 目前，无人机已被应用到交通管理与控制领域中，成为传统交通监控技术的一种有效的辅助和补充，并且无人机车辆检测和跟踪已成为该领域的研究热点。但是，基于无人机的车辆检测和跟踪还存在一些问题。首先，无人机从高空拍摄的道路监控信息容易受到车辆的运动、建筑物和树木的阴影以及道路连通空白区域的光差、天气条件等外界自然因素的干扰而出现误判；另一方面，由于无人机搭载的摄像机可能做旋转，移动和滚动等动作，致使无人机监控平台的摄像机会发生频繁变化，从而会影响车辆跟踪效果。 本研究主要内容包括：⑴针对航拍图像道路检测易受车辆、建筑物、阴影遮挡以及道路连通空白区域的光差、天气等外界自然因素干扰等问题，提出了一种多方法融合的道路提取算法。该算法首先根据建立的颜色模型，应用图像分析技术分析道路的连接特性和宽度特征；然后，运用Hough变换提取图像中道路像素；使用交集处理方法去除图像中的噪声；最后通过道路阴影颜色分析，噪声分类处理以及道路修复等技术，快速高效地从复杂的航拍图像中提取出道路。⑵提出了基于UAV收集的图像数据的新型车辆检测跟踪系统。主要包括四个模块：图像配准，图像特征提取，车辆形状检测和车辆跟踪。在连续图像中引入多个车辆特征点来检测车辆，以提高车辆检测和跟踪的系统准确性。现场测试表明，在不同拍摄高度本系统对交通信息采集的精度较高，可用于未来市区的交通监控和控制。 |
| 作者： | 梅超 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 曹凯 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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