基于機(jī)器視覺的高速公路車輛測速研究.pdf

1、國家物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的提出給智能交通行業(yè)的發(fā)展帶來了契機(jī)。隨著傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,使現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)能夠代替人眼實(shí)現(xiàn)對交通場景的監(jiān)管。本文主要研究利用機(jī)器視覺技術(shù)對高速公路場景圖像進(jìn)行分析和處理,從而實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動車輛進(jìn)行測速(以下簡稱視覺測速),為智能交通系統(tǒng)(ITS)提供必要的交通監(jiān)管數(shù)據(jù)。
　　視覺測速的核心是如何從實(shí)時監(jiān)控圖像中準(zhǔn)確、快速地提取出指定時間段內(nèi)車輛實(shí)際位移信息。由于同一場

2、景內(nèi)可能包含多輛運(yùn)動車輛,因而視覺測速的關(guān)鍵問題轉(zhuǎn)化為如何對運(yùn)動目標(biāo)(車輛)進(jìn)行檢測、鎖定跟蹤、并基于圖像定位計(jì)算出指定時間段內(nèi)車輛的實(shí)際位移。針對以上問題,本論文的主要工作和取得的成果如下:
　　(一)建立了運(yùn)動目標(biāo)的精確檢測算法。分析比較了三種常用的運(yùn)動檢測方法,并將基于背景差的目標(biāo)檢測方法作為本文的目標(biāo)檢測方法;應(yīng)用高斯混合模型對背景進(jìn)行自適應(yīng)重建和更新,并提出了合理的改進(jìn);開發(fā)了基于過渡區(qū)提取的目標(biāo)檢測改進(jìn)算法,能夠更準(zhǔn)確

3、地獲得運(yùn)動目標(biāo)的區(qū)域;針對高速公路經(jīng)常出現(xiàn)的霧天情況,開發(fā)了適用于高速公路的圖像自動去霧算法;
　　(二)改進(jìn)了適合于高速公路場景的目標(biāo)跟蹤算法。在目標(biāo)跟蹤步驟中針對目標(biāo)尺度和運(yùn)動方向的變化分別提出了帶寬向下調(diào)節(jié)策略和目標(biāo)向前搜索策略,使目標(biāo)跟蹤算法能夠?qū)Ω咚俟诽囟▓鼍暗倪\(yùn)動目標(biāo)實(shí)現(xiàn)快速自適應(yīng)跟蹤。
　　(三)實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)了圖像定位算法。研究并實(shí)現(xiàn)了基于標(biāo)定的圖像定位方法,同時提出了基于測量的幾何定位方法和完全幾何定位方法,

4、并提出了一種可行的硬件安裝方案,豐富了圖像定位理論,使得圖像定位方法更全面適應(yīng)性更強(qiáng)。
　　(四)通過模擬實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場實(shí)驗(yàn),對本文提出的目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和圖像定位算法進(jìn)行了驗(yàn)證。根據(jù)目標(biāo)檢測與跟蹤的結(jié)果獲得運(yùn)動目標(biāo)每一時刻的空間位置,得到目標(biāo)在監(jiān)控時段內(nèi)的運(yùn)動軌跡,結(jié)合圖像定位計(jì)算得到車輛在公路場景中真實(shí)的運(yùn)動距離,通過幀計(jì)時法獲得車輛的運(yùn)動時間,從而計(jì)算出車輛在相應(yīng)時間內(nèi)的速度。最后提出了一種可行的基于機(jī)器視覺的高速公路車輛測速