基于視頻的車流量檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，綜合國力不斷的提升，道路運輸業(yè)得到前所未有的發(fā)展，基于計算機視覺的智能交通系統(tǒng)也備受關(guān)注。本論文針對智能交通系統(tǒng)中的基于視頻的道路車流量檢測技術(shù)，重點研究了視頻圖像的預(yù)處理，在不同的天氣，時間的環(huán)境下車輛的檢測、跟蹤以及統(tǒng)計，實現(xiàn)了全天候的基于視頻的車流量檢測系統(tǒng)。本文闡述了在VS2010集成開發(fā)環(huán)境下采用C++和OpenCV混合開發(fā)出基于視頻的車流量檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括三個主功能模塊，分別是:視頻預(yù)處理模

2、塊，車輛檢測模塊，車輛跟蹤統(tǒng)計模塊。
　　本論文的主要內(nèi)容如下:
　　1.交通視頻采集后的圖像預(yù)處理。由于環(huán)境和硬件的影響，視頻的質(zhì)量會受到不同程度的失真。首先要對實際采集到的視頻序列進行圖像的預(yù)處理以及形態(tài)學(xué)處理。在對目標(biāo)檢測時采用了背景減除和對稱幀差法相結(jié)合的方法，并且利用在HSV空間中H、S、V三個分量，完成了對車輛所產(chǎn)生的“鬼影”進行消除處理。
　　2.感興趣區(qū)域內(nèi)車輛的檢測、跟蹤以及統(tǒng)計。采用了基于外接矩型框

3、的車輛跟蹤算法，根據(jù)質(zhì)心偏移的原理，按照同一輛車在兩個相鄰幀中的面積和運動的距離相近的特點，實現(xiàn)對同一輛車的識別以及跟蹤。鑒于白天和黑夜的條件，對車輛識別的方法的不同，分為白天、黑夜兩種檢測模式，在夜間采用基于夜間的車尾燈檢測算法，通過將圖像轉(zhuǎn)換到HSV模型空間的H、S、V分量的特性分析完成對夜間車燈的檢測以及跟蹤。
　　3.常見天氣的車流量統(tǒng)計。包括晴天、陰天、夜間雨天、霧天的車流量檢測。通過對不同天氣下視頻圖像的顏色信息不同的