基于視頻的高速公路車流量檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、國(guó)民經(jīng)濟(jì)的大力發(fā)展和科學(xué)技術(shù)進(jìn)步給人類生活帶來(lái)方便的同時(shí)，也給交通運(yùn)輸帶來(lái)極大負(fù)面效應(yīng)，在此背景下，分析和指導(dǎo)交通管理的智能交通系統(tǒng)(ITS)便應(yīng)運(yùn)而生了。智能交通系統(tǒng)是指利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對(duì)設(shè)備采集的視頻圖像進(jìn)行分析，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)及其運(yùn)動(dòng)軌跡，分析目標(biāo)物體的行為，從而為交通管理智能化提供依據(jù)。前景車輛目標(biāo)檢測(cè)與車輛跟蹤是智能交通系統(tǒng)中最關(guān)鍵的技術(shù)，是智能交通信息獲取的基礎(chǔ)，決定了系統(tǒng)的整體性能和實(shí)用價(jià)值。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能交

2、通系統(tǒng)的應(yīng)用范圍也將越來(lái)越廣泛。
　　 本文闡述了基于視頻的高速公路車流量檢測(cè)技術(shù)，主要包括圖像預(yù)處理、背景提取及背景更新、陰影抑制、目標(biāo)檢測(cè)、車流量統(tǒng)計(jì)和車輛跟蹤，經(jīng)過(guò)上述一系列步驟，最終開(kāi)發(fā)出一個(gè)基于視頻的車流量檢測(cè)系統(tǒng)。本人承擔(dān)的主要工作如下:
　　 圖像預(yù)處理方面，圖像在采集、轉(zhuǎn)換和傳輸過(guò)程中，會(huì)不同程度地引入噪聲，而噪聲對(duì)圖像處理、分析和識(shí)別具有很大負(fù)面效應(yīng)，因此，本系統(tǒng)運(yùn)用圖像平滑方法削弱噪聲，并用形態(tài)學(xué)增強(qiáng)

3、方法使圖像細(xì)節(jié)信息更突出顯示出來(lái)，為后期處理奠定基礎(chǔ)。在背景提取與更新方面，通過(guò)分析比較幾種常用背景提取和更新方法，提出一種分塊背景提取和更新算法，使背景提取的時(shí)間效率得到提高，為后續(xù)工作提供有力保障。目標(biāo)檢測(cè)方面，通過(guò)對(duì)比幾種檢測(cè)方法，提出一種基于幀差的背景減除目標(biāo)檢測(cè)方法，背景提取采用混合高斯模型方式，考慮到車輛陰影對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的不良影響，本文采用HSV彩色空間方法消除陰影。試驗(yàn)表明，本文改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)方法可以準(zhǔn)確的消除車輛陰影，并能

4、夠完整保留目標(biāo)車輛信息。目標(biāo)跟蹤方面，通過(guò)目標(biāo)輪廓提取、質(zhì)心點(diǎn)搜索等步驟，跟蹤車輛目標(biāo)軌跡，并且實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)車輛跟蹤。
　　 實(shí)現(xiàn)了基于虛擬檢測(cè)線圈的車流量統(tǒng)計(jì)方法，針對(duì)圖像中感興趣區(qū)域使用改進(jìn)的背景減除算法，并結(jié)合使用形態(tài)學(xué)腐蝕、膨脹運(yùn)算與陰影抑制方法，以實(shí)現(xiàn)基于視頻的實(shí)時(shí)車輛數(shù)目統(tǒng)計(jì)。該方法對(duì)于環(huán)境光線變化具有較好的適應(yīng)性，不受車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與車道數(shù)目變化的限制，而且算法計(jì)算復(fù)雜度低，計(jì)算量小，檢測(cè)精度高、能夠?qū)崟r(shí)獲得車流量交