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视频监控中运动车辆识别技术的研究
| 论文题名： | 视频监控中运动车辆识别技术的研究 |
| 关键词： | 运动目标检测;视频监控;运动车辆识别;光流法;交通管理 |
| 摘要： | 近年来，随着人们物质生活水平的提高和科技的发展，城镇人口数量与机动车拥有量急速增长。以科学手段管理现有的公路交通网络，缓解日益增大的交通压力迫在眉睫。车辆智能跟踪检测技术是一种对监控视频中运动车辆的状况进行跟踪检测、统计和分析的技术。在智能交通领域，车辆智能监测技术可实现交通管理部门实时、有效地获取记录道路交通的运行状况，便于交通管理部门根据现场实际情况对道路车流量进行诱导控制，改善拥堵路段交通状况，降低事故的发生概率，从而使交通设施得到充分利用。 本文首先提出了一种结合先验信息的光流检测方法识别运动车辆，该方法在车辆智能跟踪过程中应用区域生长法获取的道路先验信息初步确定运动目标的大致范围，再利用光流法进行运动车辆的检测与识别处理。通过分析车辆检测的环境，道路结构以及车道信息对车辆检测具有引导性的作用。结合道路结构和车道的先验信息对车辆进行检测，有效地去除干扰信息，减小了在实际智能交通道路检测系统中光流法的计算量需求，降低了光流法在监测运动车辆时的计算开销。其次，在道路先验信息的基础上，利用三帧差法进一步确定目标的范围，继而通过光流法进行运动车辆的检测和识别，并搭建了一套完整的实验系统，实现对交通信息的实时监测。通过对实验结果的分析与讨论表明，结合三帧差分与先验信息的光流检测方法进一步减少了光流场的计算，有效地解决光流法在现实应用中易受环境干扰、实时性差的问题，推动了运动车辆识别在智能交通系统中的产业化应用。 |
| 作者： | 李倩倩 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 刘彦隆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 太原理工大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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