交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標特征提取與數據傳輸實時性保證的研究.pdf

1、近年來，無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，都毫無例外地受到了不斷惡化的交通的困擾。交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常由攝像機、圖像采集卡和計算機等部分組成并模仿人眼功能進行監(jiān)控，是21世紀信息技術發(fā)展給交通運輸帶來的一場革命。但是因為交通環(huán)境的多樣性和復雜性，交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的精確度和速度目前仍然有很大的提升空間。交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中車輛監(jiān)控是整個系統(tǒng)的關鍵和核心，圍繞車輛監(jiān)控，系統(tǒng)可以分為：車輛特征提取、車輛信息匹配和車輛位置預測。車輛特征提取部分又可以

2、分為運動目標檢測、目標陰影去除和目標特征提取三部分。 本文主要從交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛特征提取和處理數據傳輸的實時性保證兩個方面進行研究：第一，在系統(tǒng)高魯棒性、高實時性和高準確性的要求下，對交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測、目標陰影去除和目標特征提取進行了研究。第二，在數據傳輸實時性保證方面，結合軟件系統(tǒng)的要求，進行實時性測試和影響實時性的因素分析。具體如下： 運動目標檢測：將運動的車輛目標從交通視頻序列中分離出來，是整

3、個車輛特征提取的基礎。本文通過設計基于改進Surandra算法的雙重背景更新算法，提高了背景更新的質量和速度，同時還解決了車輛靜止后再運動的識別問題，取得了很好的實驗效果。 目標陰影去除：運動車輛提取后一般都有不同程度的陰影出現(xiàn)在前景圖像中，對目標物體的正確定位、測量和跟蹤都有很大影響。因此，陰影去除已經成為了交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中不可或缺的一部分。本文在研究多種陰影去除算法的基礎上，改進了基于“光強無關圖”陰影去除算法，并且采用了

4、交通視頻監(jiān)控的圖像序列與原算法進行了實驗比較。 目標特征提?。簩﹃幱叭コ蟮能囕v目標進行特征抽取，是進行特征匹配完成車輛監(jiān)控的前提。由于單獨采取某種特征提取算法明顯具有實時性或魯棒性等不同的缺陷，因此，綜合多種算法，提出在交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中有效實用的算法是本文的主要研究方向。 數據傳輸實時性保證：根據交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要傳輸的數據類型和特點，進行了實時系統(tǒng)的選擇。確定了在基于RTAI的開源的硬實時網絡協(xié)議棧RTnet上進