原文传递
基于视频的车流量检测系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于视频的车流量检测系统的设计与实现 |
| 关键词： | 车流量检测;系统设计;功能模块;视频处理 |
| 摘要： | 近年来，随着我国经济的发展，综合国力不断的提升，道路运输业得到前所未有的发展，基于计算机视觉的智能交通系统也备受关注。本论文针对智能交通系统中的基于视频的道路车流量检测技术，重点研究了视频图像的预处理，在不同的天气，时间的环境下车辆的检测、跟踪以及统计，实现了全天候的基于视频的车流量检测系统。本文阐述了在VS2010集成开发环境下采用C++和OpenCV混合开发出基于视频的车流量检测系统。系统主要包括三个主功能模块，分别是:视频预处理模块，车辆检测模块，车辆跟踪统计模块。 本论文的主要内容如下: 1.交通视频采集后的图像预处理。由于环境和硬件的影响，视频的质量会受到不同程度的失真。首先要对实际采集到的视频序列进行图像的预处理以及形态学处理。在对目标检测时采用了背景减除和对称帧差法相结合的方法，并且利用在HSV空间中H、S、V三个分量，完成了对车辆所产生的“鬼影”进行消除处理。 2.感兴趣区域内车辆的检测、跟踪以及统计。采用了基于外接矩型框的车辆跟踪算法，根据质心偏移的原理，按照同一辆车在两个相邻帧中的面积和运动的距离相近的特点，实现对同一辆车的识别以及跟踪。鉴于白天和黑夜的条件，对车辆识别的方法的不同，分为白天、黑夜两种检测模式，在夜间采用基于夜间的车尾灯检测算法，通过将图像转换到HSV模型空间的H、S、V分量的特性分析完成对夜间车灯的检测以及跟踪。 3.常见天气的车流量统计。包括晴天、阴天、夜间雨天、雾天的车流量检测。通过对不同天气下视频图像的颜色信息不同的特性，判断当前的天气状况，采用相应的方法完成车辆的检测。 |
| 作者： | 杨后超 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 苏菡 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 四川师范大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
