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基于视频图像的规定路段限行车辆检测技术研究
| 论文题名： | 基于视频图像的规定路段限行车辆检测技术研究 |
| 关键词： | 视频图像;限行车辆;检测技术;特征值分析 |
| 摘要： | 交通法中对专用车道或规定路段有严格的规定，不允许除规定车辆以外的车辆在其中行驶。对有限制条件的路段，通常采用人工检测方式，为此需要大量的人力物力，而且这种人工的方法，往往存在工作效率低、判断遗漏等问题。本文在对视频图像检测技术和特征值分析等关键技术研究的基础上，设计实现了一种违章车辆检测系统，在交通监控视频中自动检测在规定路段中行驶的限行车辆。 该系统的建立主要涉及两个问题：车辆特征提取以及车辆分类器的建立。针对交通监控系统中对车辆特征描述有较高的准确率要求，采用基于统计理论的Haar特征矩形的图像特征提取方法。该方法通过对图像中的区域信息进行编码，使得图像处理过程从像素空间转换到Haar特征空间；针对监控系统实时性要求较高的特点，采用Adaboost学习算法建立了车辆分类器。使用限行车辆的训练样本对特征所对应的弱分类器进行训练，挑选出最优的弱分类器构成强分类器，并基于层叠的思想将几个强分类器按照结构复杂性顺序相组合，构建出层叠分类器，加快了车辆检测的速度。 最后以卡车为例，使用青岛市的交通监控视频，对某些路段中违章行驶的卡车进行实时检测。实验表明，该系统实时性好，识别率较高。 |
| 作者： | 柯爽 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 邵峰晶 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 青岛大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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