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车辆信息的视频提取方法及应用研究
| 论文题名： | 车辆信息的视频提取方法及应用研究 |
| 关键词： | 图像分割;遗传算法;视频检测;霍夫变换;车型识别;智能交通系统 |
| 摘要： | 车辆识别和检测是智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)的基础课题之一。其中车辆的视频检测技术是推进ITS发展的一个重要研究方向，在道路监控和不停车收费系统等众多方面有广泛的应用前景。但由于问题的复杂性，有关这方面的研究进展缓慢，有大量问题急需解决，车型识别是其中的关键技术之一。针对上述问题，本文从图像分割技术、运动目标的检测与提取、车型的视频检测与分析等方面开展了研究。 针对车辆检测对图像分割技术的要求，从分割质量及分割效率两方面展开了深入细致的研究工作。利用二维图像分割技术分割质量高，但运算量较大，分割速度难以满足实际应用要求的特点，提出一种基于模式进化机制的二维图像分割技术，明显改善图像的二维分割效率。算法通过引入优良模式和植入算子，避免了传统的遗传算法容易陷入局部最优的不足。在优化时间上也较传统遗传算法有了显著提高。 结合停车场环境特点，研究了运动车辆的背景差分检测技术。采用自适应背景更新方法，并实验比较选取了合适的更新系数，实现运动目标的背景差分检测。 针对基于视频的车型分类，提出了两级分类车型提取方法。在提取车辆形状分散度、顶篷比等目标特征的基础上，实现车辆类型的归类；利用车轮数、车轴距的检测，准确确定车型。考虑到车轮轮廓提取的实时性要求，改进了传统Hough变换圆检测方法，提出了基于连续曲线段的随机Hough变换方法，减少了大量采样无效累积。实验验证了所提算法的有效性。 最后利用上述研究方法，编写了一套基于视频检测技术的停车场管理系统原型，初步实现车型的识别与车位检测，为进一步研究提供平台基础。 |
| 作者： | 郭琪超 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 曹力 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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