車牌定位與車流量檢測算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著城市交通視頻監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了越來越多的視頻監(jiān)控設(shè)備，俗稱電子眼，對于交通管理人員來說，從交通路口獲取的視頻圖像是最直觀的交通信息，操作員雖然可以從視頻圖像直觀的獲取現(xiàn)場的交通情況，但是這種信息只是定性的，往往只是起到一個查看/攝像路口路況的作用，加上人力所限，交通視頻監(jiān)控還未達到實時智能分析處理車流數(shù)據(jù)信息的能力，更談不上對車流進行分流引導(dǎo)的作用。
　　粗糙集中對于屬性的約簡，降低分類的特征屬性維度，去除無用

2、知識，減少了分類的空間復(fù)雜度，在處理不確定知識方面有很多優(yōu)越性。本文在基于粗糙集的智能交通視頻監(jiān)控管理平臺上對交通系統(tǒng)中車輛信息的獲取這一問題進行了的研究和討論，對車流量檢測的算法進行了改進，使之更適應(yīng)實時道路車輛檢測。本文的主要工作如下：
　　首先，本文對數(shù)字圖像處理的基本概念，理論做了闡述，并介紹了數(shù)字圖像的基本處理方法。接著，研究了AVS視頻的國家標準，包括AVS的發(fā)展歷程、AVS的優(yōu)勢和主要特點、體系結(jié)構(gòu)和發(fā)展前景。

3、>　　接著，本文對基于粗糙集的智能交通視頻監(jiān)控管理平臺進行了研究，即是在AVS標準下的基于粗糙集的智能交通視頻監(jiān)控管理系統(tǒng)的架構(gòu)下，包括組成原理、實現(xiàn)和應(yīng)用。本文是基于DSP平臺上對車輛檢測和交通信息提取的，在交通視頻的獲取和壓縮傳輸階段采用全AVS的標準。在數(shù)據(jù)分析中引入粗糙集方法約簡特征屬性，將使屬性集合的維度大大降低，同時降低了分類的復(fù)雜度，去除了大部分噪聲信息。
　　最后，對車流量檢測算法的進行了設(shè)計。著重研究了基于數(shù)學(xué)形