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原文传递基于视频的车辆检测技术研究

论文题名：	基于视频的车辆检测技术研究
关键词：	车辆检测;背景提取;分水岭分割;主动轮廓模型;智能交通系统
摘要：	随着世界经济的快速发展，城市交通车辆的日益增多，如何改善交通状况成为各国政府急需解决的重要问题。在这种背景下，智能交通系统应运而生。基于视频的车辆检测技术在交通监控中占有重要地位，是智能交通领域的一个重要研究方向，具有重要的实用价值和广阔的应用前景。　　本文详尽分析了车辆检测技术的发展现状、难点及有待解决的问题，重点研究了背景更新和遮挡车辆分割技术，提出了两种新的算法。　　针对复杂环境中道路背景图像的快速获取问题，提出了一种快速有效的道路背景提取和更新算法。应用改进的多帧平均算法对背景进行粗提取，之后采用改进的Surendra算法对背景进行选择性更新。实验结果表明该算法能够减轻初始静止车辆对背景建立的影响，能够及时消除由于初始帧中所含有的运动目标移动而造成的鬼影，对光线变化的鲁棒性高、背景建立的速度快、背景更新的效果好。　　遮挡车辆分割是车辆检测技术中的一大难点问题，提出了一种基于主动轮廓和分水岭的遮挡车辆分割算法。该算法采用主动轮廓模型对运动车辆进行精确的定位，然后进行阴影检测，最后采用分水岭算法对遮挡车辆进行分割。实验结果表明，该算法对遮挡车辆具有较好的分割效果。
作者：	刘欣页
专业：	计算机应用技术
导师：	李文举
授予学位：	硕士
授予学位单位：	辽宁师范大学
学位年度：	2012
正文语种：	中文