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基于视频图像的车流量检测算法研究
| 论文题名： | 基于视频图像的车流量检测算法研究 |
| 关键词： | 车流量;检测算法;视频图像;运动目标;虚拟检测器 |
| 摘要： | 随着国内车辆数量的迅速增长,交通拥堵现象非常严重,交通管理的成本越来越高,有效采集交通参数、合理分配道路资源是解决这些问题的关键。基于视频图像的车流量检测是采集交通参数的方法之一,它融合了计算机科学和通信等高新技术,具有信息含量丰富、成本低、通用性强等优点,有着广阔的应用前景,是智能交通系统的重要组成部分。 在车流量统计过程中,检测到的运动目标是否完整直接关系到车流量检测的准确性。本文结合了背景差分法和改进的两帧差法对运动目标进行检测,在背景差分法中没有检测到的运动目标,采用改进的两帧差法对运动目标进行填充,能有效地检测出完整的运动目标。此外,检测完整的运动目标还需要理想的背景,本文提出了一种基于背景拼图的均值法,采用求取两次均值的方法获取背景,第一次对视频图像帧求取均值生成初始背景,第二次将当前帧的运动目标用Kalman滤波器更新后的背景进行替代,形成背景拼图,求取背景拼图均值生成最终的初始背景。该算法得到的背景较理想,但还是需要对其进行及时的更新,以便适应外界天气和光照的变化。本文提出了一种改进的基于统计学背景更新方法,采用统计学的方法,对背景进行更新。然而,运动目标中的阴影会影响相邻车道的车辆统计,因此本文采用归一化互相关函数阴影检测算法,结合灰度信息和HSV颜色空间的V信息对车辆的阴影进行检测,该算法基本能检测到完整的阴影,防止车辆阴影干扰车流量统计。 本文采用虚拟检测器对车流量进行统计,沿垂直于道路方向的区域设置虚拟检测器,对检测区域内的数据进行计算,具有运算量小、速度快等优点。实验结果表明,以上算法能准确的统计车辆,具有一定的可行性。 |
| 作者： | 贾菲菲 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 石旭刚;庄婵飞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江工业大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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