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文檔簡介
1、在我國的許多大中城市都在大力建設(shè)城市公路隧道來緩解城市交通壓力,而現(xiàn)在作為城市公路隧道重要安全保障的城市公路隧道視頻監(jiān)控系統(tǒng)并不完善,對進入隧道里的車輛僅僅依靠感應(yīng)線圈來統(tǒng)計車速車流量,而感應(yīng)線圈有著很大的局限性,比如檢測維護困難、不能識別跟蹤車輛、車速無法與車輛對應(yīng)等等。如何在城市公路隧道中建立起基于視頻的車輛監(jiān)控系統(tǒng)是未來城市公路隧道視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展方向,也是建立起城市智能交通控制系統(tǒng)的關(guān)鍵。
隨著圖像處理技術(shù)、計算
2、機視覺技術(shù)以及計算機相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,使基于視頻的車輛監(jiān)控成為可能;同時,與傳統(tǒng)的感應(yīng)線圈對車輛進行監(jiān)控相比,基于視頻的車輛監(jiān)控具有維護簡單、實時性強、采集的數(shù)據(jù)多等巨大優(yōu)勢。
本輪文首先研究了圖像質(zhì)量增強技術(shù),并在此基礎(chǔ)上提出了一種視頻圖像預(yù)處理方案,通過該方案對視頻圖像進行處理來保證后續(xù)車輛檢測和車輛跟蹤的圖像質(zhì)量。
然后本文重點研究了運動車輛檢測技術(shù)和運動車輛跟蹤技術(shù)。在運動車輛檢測技術(shù)上,針對城市公路隧
3、道中的特殊行車環(huán)境,并通過比較分析幾種車輛檢測方法后選用背景差分法進行車輛檢測;為了提高背景差分法的準(zhǔn)確度,本文在前人研究的基礎(chǔ)上提出了一種新的背景更新模型,該模型最大程度上保證了背景圖像的實時性和真實性;但由于光線照射問題,檢測出的車輛往往存在陰影,本文采用基于HSV顏色空間特征對陰影進行檢測和消除,并利用形態(tài)學(xué)完善提取的運動車輛。在運動車輛跟蹤技術(shù)上,研究并提出了基于卡爾曼濾波模型與車輛多特征相結(jié)合的跟蹤模型算法,先通過卡爾曼濾波模
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