基于視頻的道路黃線違章算法研究及DSP實現(xiàn).pdf

1、為了提高公路交通行車安全,對公路上車輛違章行為的及時檢測是非常重要的。而違章行為監(jiān)控系統(tǒng)是交通部門用于監(jiān)管違章車輛的一個重要手段,隨著計算機視覺和DSP不斷的發(fā)展壯大,使違章行為監(jiān)控系統(tǒng)的研究有了質(zhì)的飛躍。對監(jiān)控視頻中車輛的實時檢測和跟蹤是監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分。其主要功能為檢測監(jiān)控場景中的運動目標,實時跟蹤分析其運動軌跡,為后期的違章行為判斷提供必要的信息。
　　 本文的主要工作為三個部分:運動車輛檢測,運動車輛跟蹤,黃線違章行為

2、判定。
　　 (1)車輛檢測部分:對三種運動車輛檢測的方法:光流法、幀間差分法和背景差分法,分析每一種方法的可行性,指出其優(yōu)缺點。將幀間差分法和背景差分法進行了比較,采用了基于背景差分法提取運動目標。通過對差分圖像的統(tǒng)計特性的分析,對其進行閾值化、二值化,突出了我們所關注的車輛目標,再結合中值濾波和面積閾值等方法減少了外界帶來的干擾噪聲,然后采用連通域分析的方法,區(qū)分出不同運動目標,為后續(xù)提取目標特征做準備。
　　 (2

3、)車輛跟蹤部分:本文采用了基于卡爾曼濾波的跟蹤算法和基于特征的匹配算法對目標進行實時跟蹤。在跟蹤過程中,利用卡爾曼濾波器其預測功能減少對車輛的搜索范圍,根據(jù)提取的目標車輛形心和外接矩形作為匹配參數(shù)。進行目標匹配。此方法減少了搜索范圍,降低了計算的復雜度,跟蹤準確性較高。
　　 (3)確定了黃線違章行為的判斷標準:目標外接矩形的坐標與黃線區(qū)域坐標的偏離程度。
　　 本文以TMS320DM642為核心搭建了實時運動目標檢測系