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 |