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智能交通系统车辆流量检测技术的研究
| 论文题名： | 智能交通系统车辆流量检测技术的研究 |
| 关键词： | 智能交通;交通流量;流量检测;车辆识别 |
| 摘要： | 随着我国经济的飞速发展和城市化进程的加快，机动车保有量剧增，这在给人们日常生活带来便利、促进社会和经济发展的同时，也导致了道路交通状况的日益恶化，交通阻塞普遍存在、交通事故发生量不断上涨。为了缓解交通运输压力，提高道路的通行能力并降低交通事故发生率，本文立足于计算机视觉技术，构建了一个应用于市区公路上的交通流量检测系统，并对其中车道线检测和车辆的识别与跟踪方法进行了重点研究。本文主要工作如下： 1.本文分析了交通流量检测中背景提取的各种方法。在均值法提取背景的基础上，对交通场景序列图采用背景差分法进行运动目标提取。另外，建立了直线型车道模型；以车道上的白色标记线为基础，采用基于颜色的图像分割，通过边缘提取和Hough变换识别出路面上的车道边缘线。 2.在车道检测的基础上，采用基于车道标记线的水平投影算法实现车辆检测，即：根据前景目标的水平投影直方图来判断车辆是否存在，通过验证水平投影的像素特征来检测车辆。 3.以车辆检测为基础，采用“匹配-修正-预测”的循环策略进行车辆跟踪，在跟踪基础上进行了流量参数统计。本文首先检测出运动车辆的角点，然后根据运动车辆的一致性原则，假设同一辆车的各部分具有相同的速度，利用Kalman滤波预测技术预测角点在序列图像下一幅图像中的位置，使系统在预测范围内进行角点运算，从而提高运算速度，在车辆跟踪的实时性等方面令人满意。 实验结果表明，本文提出的车道检测和车辆识别与跟踪方法是可行的，能够满足系统实时性和准确性的要求。 |
| 作者： | 代建辉 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 路志英 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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