原文传递
基于视频的车辆检测与跟踪技术研究
| 论文题名： | 基于视频的车辆检测与跟踪技术研究 |
| 关键词： | 车辆检测;智能交通系统;视频序列;跟踪算法;阴影去除 |
| 摘要： | 随着现代社会经济的飞速发展，有效的城市道路交通管理在人们的经济、社会活动中的重要性日益显著。因此，深入研究解决城市交通问题就有着极为重要的现实意义。其中，智能交通系统(ITS)的研究被提到了重要位置，运动车辆的有效检测和准确跟踪是现代智能交通研究的核心部分，而利用计算机视觉技术进行交通状况检测与信息采集作为智能交通系统领域中的一个重要课题，其中最基础的部分是运动车辆的检测与跟踪，这成为许多国家的研究热点。 本文针对基于视频的车辆检测与跟踪系统中的相关问题进行了较为具体的研究，在总结和分析现有的车辆检测和跟踪技术的基础上，针对车辆的检测、车辆识别与跟踪、阴影去除等方面进行了分析研究与部分改进。实验结果表明给出的算法是有效的。 本文主要包括的研究工作如下: 1、基于视频序列的车辆检测。在这一部分，本文提出了一种改进的基于视频的车辆检测流程。通过现有检测方法的分析比较，对基于视频的车辆目标提取的常用方法进行了综述，其中包括帧间差分法、背景差分法和边缘检测法，图像分割部分，重点介绍了基于区域的分割算法，并通过实验验证了帧差法改进流程后的检测结果。 2、基于视频序列的车辆跟踪。在这一部分，本文主要提出了一种新的基于区域的车辆跟踪算法。在基于区域的车辆跟踪中，为了提高匹配精度，经常采用多个特征进行匹配。基于简单有效的考虑，本文所提出的区域跟踪算法选择运动车辆的质心位置及目标大小作为匹配特征。实验证明，算法具有可行性，可运用于实时环境，检测与跟踪结果也比较令人满意。 3、车辆检测过程中的阴影去除。在这一部分，本文主要针对视频车辆检测系统中的关键步骤——视频检测中的阴影去除进行深入研究，在分析了阴影产生的原因和阴影的特点之后，综合利用灰度图像及其差分后的二值化图像，提出了一种基于背景差分的检测与去除阴影的新算法。实验证明，该算法能够较好地去除运动车辆的阴影，同时保留比较完整的车辆目标信息，这为准确提取运动车辆目标奠定了坚实的基础。 |
| 作者： | 梁晓爱 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 侯德文 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东师范大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
