基于視頻的車輛匹配技術(shù)的研究.pdf

1、隨著改革開放不斷深入到我們的日常生活中,國(guó)民經(jīng)濟(jì)一直在穩(wěn)定提高,城市道路不斷進(jìn)行整改、擴(kuò)建,這就迫切需要對(duì)交通管理能有更高效、更全面的管理。為了全面監(jiān)視、管理和控制交通就需要開發(fā)由一系列法規(guī)、工作人員、硬件與軟件共同組合而成的交通管理系統(tǒng)。交通管理系統(tǒng)是信息采集、分析處理的過程,是以進(jìn)行有效的交通控制和管理為前提,利用先進(jìn)的信號(hào)檢測(cè)手段來(lái)獲取交通狀況信息,以達(dá)到最大限度地發(fā)揮整個(gè)交通系統(tǒng)的運(yùn)輸和管理效率。
　　 在交通管理過程中

2、,對(duì)交通視頻的管理、處理越來(lái)越成為交通管理中對(duì)車輛進(jìn)行監(jiān)控的重要手段。在視頻圖像對(duì)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)車輛實(shí)時(shí)精確定位,目標(biāo)的識(shí)別、分類及跟蹤在交通管理系統(tǒng)中有著非常廣泛的應(yīng)用前景。同時(shí)運(yùn)動(dòng)車輛的視頻跟蹤是對(duì)車輛識(shí)別、交通流和車輛計(jì)數(shù)等控制的必要前提,也是公路智能管理系統(tǒng)的核心部分。在整個(gè)交通中,運(yùn)動(dòng)中的車輛檢測(cè)和跟蹤是一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域,追蹤的過程也就是在視頻圖像中進(jìn)行目標(biāo)匹配的過程,但是由于諸多因素的影響使得對(duì)目標(biāo)車輛的檢測(cè)變得非常復(fù)雜,

3、像背景圖像的動(dòng)態(tài)變化、天氣和光照等干擾因素的影響。當(dāng)然對(duì)此很多學(xué)者和專家做出了大量的研究,也提出了許多對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的方法。圖像進(jìn)行預(yù)處理的就是對(duì)視頻圖像進(jìn)行采集、背景處理后,然后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的過程。
　　 本文解決的問題就是在對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理中,通過對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、背景的提取和適當(dāng)?shù)娜ピ胩幚砗笕绾胃行У膶?duì)車輛進(jìn)行目標(biāo)匹配算法的應(yīng)用。提出的基于特征匹配的車輛目標(biāo)檢測(cè)算法和基于SIFT(Scale invariant fe