基于視頻的交通參數(shù)檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、交通參數(shù)的檢測是城市交通管理系統(tǒng)的重要組成部分，視頻檢測是交通參數(shù)檢測的重要手段。相對于傳統(tǒng)的地埋式感應線圈、超聲波和激光檢測器，它綜合利用圖像處理、計算機視覺、模式識別等技術，有安裝和維護方便、價格相對低廉、檢測參數(shù)多、檢測區(qū)域廣等顯著優(yōu)點。我國在該領域的研究正在逐步展開，并展現(xiàn)出非常誘人的應用前景。
　　 文中對兩種基于視頻的交通檢測技術——基于虛擬區(qū)域檢測技術和基于運動目標檢測和跟蹤的檢測技術的介紹、分析、比較，選擇了基于

2、運動目標檢測與跟蹤算法為交通參數(shù)檢測的核心模塊。
　　 該論文主要完成以下研究工作：
　　 ①通過比較幾種運動區(qū)域檢測的方法，選擇基于視頻的3D OGHM的運動區(qū)域檢測算法。該算法較之其它幾種傳統(tǒng)的運動區(qū)域檢測算法具有良好的抗噪性，并且能檢測出更多車輛紋理等特征信息，在視頻圖像尺寸不太大的情況下具有較好的實時性。文中主要針對普遍采用的幀間差分檢測運動區(qū)域的抗噪性差、某些部位無法完全恢復、所提取的運動目標容易產(chǎn)生空洞的問題

3、，提出一種基于水平集分割的3D OGHM運動目標檢測算法。該算法在3D OGHM分離運動區(qū)域及背景的基礎上，采用一種改進的基于水平集算法進行運動目標分割。實驗結(jié)果表明，該算法抗干擾能力強，并且可以更準確、完整的檢測出運動目標。
　　 ②通過對運動目標的跟蹤進行分析，提出采用雙向匹配法對運動目標進行跟蹤。根據(jù)文中所提出的檢測算法和跟蹤方法，給出一種以基于視頻的運動目標檢測跟蹤為核心的交通參數(shù)檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)適用于固定場景下多個目標