復(fù)雜環(huán)境下的夜間車輛檢測與交通視頻晝夜亮度變化模型研究_第1頁
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文檔簡介

1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文復(fù)雜環(huán)境下的夜間車輛檢測與交通視頻晝夜亮度變化模型研究姓名：吳海濤申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：方濤20070101后配對（HLTP）方法為輔，兩者相結(jié)合的策略，即先配對，并跟蹤車燈對，后利用車燈對，排除其附近光源，剩下的車燈分別跟蹤、軌跡配對；由車燈軌跡計算各種交通參數(shù)。實驗表明，HLEPT算法復(fù)雜度低，具有良好的實時性、魯棒性，良好環(huán)境下其檢測率達(dá)96%以上；即使在雨夜路面有車燈倒影和存

2、在大型車輛的交通擁擠路段，檢測率也能達(dá)到88%。HELPT算法對于車燈特征的假設(shè)和配對跟蹤規(guī)則同樣適用于高架路、城鄉(xiāng)道路等路段的夜間交通信息采集。由于道路晝夜照明條件迥異，視頻車輛檢測系統(tǒng)通常采用兩種不同的算法來完成晝夜檢測任務(wù)。那么晝夜檢測算法什么時候切換，如何切換呢？本文提出了一種獨立于攝像機(jī)硬件，從圖像序列中分析亮度變化的方法。本文觀察了交通視頻晝夜亮度變化的規(guī)律；提出了用四參數(shù)Logistic模型來刻畫亮度變化；在分析實際路面亮

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