基于小波去噪的交通視頻檢測跟蹤系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、計(jì)算機(jī)技術(shù)在交通視頻監(jiān)控方面的應(yīng)用已經(jīng)引起人們越來越多的關(guān)注,利用其監(jiān)控方便、數(shù)據(jù)處理及時(shí)準(zhǔn)確等優(yōu)勢,可以實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)被監(jiān)控路段的交通信息參數(shù),為交通管理者發(fā)出適當(dāng)?shù)慕煌ㄕT導(dǎo)信號提供參考。因此,交通視頻檢測跟蹤不僅成為智能交通中的研究熱點(diǎn),而且具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本課題得到了公安部項(xiàng)目(編號:20036255201)的支持。 本文針對視頻檢測跟蹤系統(tǒng)中視頻捕獲,視頻幀的圖像預(yù)處理,從視頻流中采集交通信息等技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn),完成了以下

2、工作: 1)在視頻幀采集、捕獲方面,本文在使用DirectShow開發(fā)包的同時(shí),改進(jìn)了視頻幀的抓取方式,通過對系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)置,可以實(shí)現(xiàn)視頻幀的單幀或連續(xù)捕獲,對抓取圖像的格式設(shè)置等,從而為后續(xù)的運(yùn)動車輛檢測提供幫助。 2)提出了一種基于haar小波二級變換的視頻幀去噪方法。由于視頻幀在采集、轉(zhuǎn)換等處理過程中,往往會加入噪聲的干擾,有必要在輸入圖像后先對其進(jìn)行消除噪聲處理。采用本文提出的方法,可以顯著消除噪聲對視頻幀的影響

3、,為后續(xù)處理奠定基礎(chǔ)。 3)通過對視頻幀中運(yùn)動車輛的檢測和跟蹤,可以得到車速、車型、車流量等交通信息。在車速測定方面,本文提出了一種Kalman濾波器與車輛的區(qū)域重心特征提取相結(jié)合的測速方法。利用Kalman濾波器的預(yù)估計(jì)特性,可以大大縮短原來的測速時(shí)間,提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。 4)在上述研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了交通視頻檢測跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以完成運(yùn)動車輛的自動檢測和跟蹤,實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)交通參數(shù)信息,包括車速、車型以及車流量等。

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