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文檔簡介
1、在國內(nèi)交通狀況日益復(fù)雜的背景下，智能交通系統(tǒng)成為亟待發(fā)展的研究方向。本課題為應(yīng)用于ITS領(lǐng)域的交通檢測系統(tǒng)的一個分支。根據(jù)車輛跟蹤、車輛識別和交通系數(shù)檢測等后續(xù)模塊的開發(fā)需求，本文著重研究和討論背景提取與運動目標(biāo)檢測的各種算法。
在背景提取的算法中，目前研究比較多的為灰度背景。論文首先討論了圖像時間平均法算法的實現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上，重點研究了對圖像分割更有利且適應(yīng)性更強(qiáng)的彩色背景的提取，這一研究內(nèi)容分別在RGB和HSV色彩空間
2、進(jìn)行，并對兩者進(jìn)行了理論分析和算法實現(xiàn)的比較。論文給出了背景提取的實驗結(jié)果，同時也討論了各種常見的運動檢測算法，并對運動目標(biāo)檢測與陰影檢測的算法進(jìn)行了研究與實現(xiàn)，最后通過后處理等方法對結(jié)果進(jìn)行了改善。實驗證明，與灰度背景提取相比，彩色背景有更好的適應(yīng)性，且彩色空間的車輛檢測較單通道的灰度圖像更顯優(yōu)勢，有效性與可靠性更高。
論文中實現(xiàn)的算法首先在VC++6.0的軟件環(huán)境下進(jìn)行了模擬仿真，最終移植到TMS320DM642 EV
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