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文檔簡介
1、車輛監(jiān)測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,系統(tǒng)實時監(jiān)測路口交通狀態(tài)、動態(tài)檢測交通事件、提取交通參數(shù)。目前車輛監(jiān)測在各種環(huán)境下背景建模方法通用性差、難以適應(yīng)天氣變化和陰影干擾、車型識別難度大。針對這些問題,本文圍繞城市道路交叉口的車輛檢測與跟蹤方法展開研究,主要涉及背景建模方法、車輛檢測與車型識別、陰影去除和車輛跟蹤,并把方法運用在闖紅燈抓拍系統(tǒng)中。包括以下四個方面的研究內(nèi)容:
(1)二級選取策略的背景建模方法
針對車輛擁
2、堵時難以得到背景圖像的問題,構(gòu)建二級選取策略的背景建模方法。根據(jù)視頻幀方差值衡量車輛擁堵情況,對視頻幀進行第一級別的選取;用幀差法剔除入選幀內(nèi)的運動像素,實現(xiàn)第二級別的像素選??;最后采用中值法估計每個像素點的背景值。該方法在路口車輛擁堵時,仍能在短時間內(nèi)得到較理想的背景圖像。
?。?)車輛檢測與車型識別
針對車輛檢測中的陰影干擾、投影成像的幾何變形等問題,提出復(fù)雜交通場景中的車輛檢測與車型識別方法。采用自適應(yīng)閾值檢測前
3、景區(qū)域;建立交通場景車輛光照模型,在RGB顏色空間內(nèi)去除前景區(qū)域內(nèi)的陰影;根據(jù)車輛駛向人為劃定檢測區(qū)域,通過反向透射投影映射消除車輛成像的幾何變形影響,并把車輛分為大型車、中型車和小型車三種。檢測方法能快速判斷車輛到達情況,準確識別車輛類型。
?。?)基于均值偏移的車輛跟蹤技術(shù)
在均值偏移算法車輛跟蹤的基礎(chǔ)上,結(jié)合背景減法消除背景像素對目標車輛顏色概率密度的影響,加快迭代速度、提高迭代精度。首先在車輛檢測階段建立車輛跟
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