基于視頻的車輛檢測與流量統(tǒng)計方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代經(jīng)濟的高速發(fā)展，交通運輸?shù)谋Ｕ暇惋@得尤其重要，對交通管理的要求也越來越高，將計算機科學與通信等高新技術(shù)運用于交通監(jiān)控管理與車輛控制，以保障交通順暢及行車安全，從而改善環(huán)境質(zhì)量，促進經(jīng)濟發(fā)展的智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligenttrafficsystem)也隨之應(yīng)運而生。在ITS中，實時獲取交通車流量的車輛檢測技術(shù)是ITS的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)交通車流量檢測方法有電磁感應(yīng)線圈、超聲波檢測器、微波檢測器和紅外線檢測器等多種方式，而基于圖

2、像處理的視頻車輛檢測方式近年來發(fā)展迅速，由于它具有檢測區(qū)域大、系統(tǒng)設(shè)置靈活等突出的優(yōu)點，視頻檢測方法已成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域中車輛檢測技術(shù)的一個研究熱點。 近年來，國內(nèi)外學者對基于視頻圖像的運動目標檢測進行了廣泛的研究。傳統(tǒng)的車輛檢測方法有：背景差分法、時間差分法、光流法等。這些方法中，背景差分法由于其運算量相對較少，并且可以加入背景更新技術(shù)實現(xiàn)背景自適應(yīng)更新，能夠較精確的分割出移動物體，從而在運動目標檢測分割等方面得到廣泛的應(yīng)用

3、，同時由于其自身的缺點，廣大科學工作者也根據(jù)不同需要對其進行了改進。時間差分方法是在連續(xù)的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間采用基于像素的幀間差分，但其一般不能完全提取出所有相關(guān)的特征像素點，在運動實體內(nèi)部容易產(chǎn)生空洞現(xiàn)象?；诠饬鞣椒ǖ倪\動檢測由于其運算量相當大，抗噪性能差，依賴特別的硬件裝置而使其應(yīng)用受到了限制。 本文提出背景差法和虛擬檢測器相結(jié)合的方法對車流量進行統(tǒng)計，把基于移動區(qū)域的自適應(yīng)背景更新方法應(yīng)用到視頻圖像運動目標檢測