高速公路大型貨車行駛狀態(tài)實(shí)時(shí)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近幾年高速公路重大交通事故頻發(fā)，由大型貨車引起的交通事故尤為嚴(yán)重，本文通過對高速公路大型貨車行駛狀態(tài)實(shí)時(shí)檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究，開發(fā)實(shí)現(xiàn)了高速公路大型貨車前端檢測子系統(tǒng)，以用于對大型貨車的行駛過程進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，為交通事故的處理提供有力證據(jù)材料。針對大型貨車行駛狀態(tài)檢測本文采用基于視頻的車輛檢測技術(shù)，對運(yùn)動(dòng)車輛的檢測、跟蹤以及大型貨車識別三個(gè)方面展開研究:
　　1)車輛檢測:根據(jù)高速公路場景的特殊性及系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，提出基于時(shí)空背景差

2、分法結(jié)合陰影消除、跟蹤種子補(bǔ)償，去除噪聲的影響，來提取清晰的前景目標(biāo)，通過該方法可以消除場景中光照變化、擾動(dòng)、空洞及陰影帶來的干擾。
　　2)車輛跟蹤:由于高速公路車速快、車流量相對穩(wěn)定、方向比較單一，主要問題在于車輛變道時(shí)車輛跟蹤存在的跟丟情況及跟蹤算法的速率。在對當(dāng)前典型跟蹤算法比較的基礎(chǔ)上，本文利用Camshift算法和卡爾曼濾波相結(jié)合的方式進(jìn)行車輛運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測，從而保證車輛變道時(shí)能被準(zhǔn)確的跟蹤。
　　3)大型貨車識

3、別:大型車輛和中小型車輛車牌顏色不同，比較容易區(qū)分。但需要進(jìn)一步細(xì)分大型車輛，可以通過提取大型車輛的特征參數(shù)識別出大型貨車。本文首先采用基于車牌顏色來識別過濾大型車輛和中小型車輛;然后采用基于Meanshift的區(qū)域分割特征提取算法，分割大型貨車與大型客車的正面圖像，并根據(jù)分割后車輛圖像區(qū)域邊界線得到大型車輛特征參數(shù)與閾值進(jìn)行對比，判斷出大型貨車和大型客車。
　　基于上述關(guān)鍵技術(shù)的研究，開發(fā)實(shí)現(xiàn)了高速公路大型貨車前端檢測子系統(tǒng)，系