原文传递
可自适应的交通事件检测系统研究
| 论文题名： | 可自适应的交通事件检测系统研究 |
| 关键词： | 智能交通;昼夜识别;特征提取;事件检测 |
| 摘要： | 随着社会经济的快速发展，交通日益成为人们关注的焦点，安全、快捷方便的交通为人们所期待。智能交通管理系统是摆在人们面前的一个崭新的话题。交通事件检测系统作为智能交通系统（ITS）的一个重要组成部分,而基于计算机视觉的视频交通事件检测作为一种新型的、智能的检测技术，吸引了许多学者和业内人士的兴趣。 本文研究内容分为以下三大部分： （1）由于实际视频采集装置是安装在不同的交通环境当中，受天气等外界条件的影响，可能造成实际的图像偏暗或者偏亮，而且分别处于白天或者黑夜的不同时段，因此需要调用不同的事件检测算法进行处理。本文通过实现图像二值化参数的自动调节，并且利用经纬度自动调用昼夜不同的事件处理算法，来实现系统在复杂环境下的自适应性。 （2）特征是一个事物区别于其他事物的本质属性或外在表现，本文的重点在于通过特征提取的方式，实现对事件检测的二次判断，使准确性更强。先通过获取车底盘阴影的设计得到车辆特征，然后设计了基于霍夫变换的车道线提取算法，并用来建立车道模型。 （3）在获取车辆特征和车道特征的基础上，对停车、逆行和烟雾等常见交通事件的检测算法进行了重新设计，实验证明达到了预期的效果。 |
| 作者： | 隋少鹏 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 刘建伟;曹泉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
