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文檔簡(jiǎn)介
1、在社會(huì)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的今天,車輛數(shù)目急劇增長(zhǎng),交通擁堵等問題日益嚴(yán)重。20世紀(jì)90年代初期,智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)的研究給交通運(yùn)輸領(lǐng)域帶來了新的契機(jī)。本文以交通監(jiān)控視頻為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究車輛檢測(cè)與車流量統(tǒng)計(jì)算法,提出了一種基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)算法,采用 Visual Studio2008開發(fā)環(huán)境,基于OpenCV的視頻處理完成了車輛目標(biāo)的檢測(cè)和提取,搭建
2、了完整的車流量統(tǒng)計(jì)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了車流量的智能統(tǒng)計(jì)并且正確率較高。論文的關(guān)鍵內(nèi)容如下:
1、車輛檢測(cè)的視頻圖像預(yù)處理方法:主要包括圖像的灰度化、二值化以及去噪,特別是在圖像的去噪方面,先對(duì)交通視頻圖像分別添加了高斯噪聲或椒鹽噪聲,然后分別采用均值濾波、高斯濾波和中值濾波進(jìn)行去噪處理,為接下來的車輛目標(biāo)的檢測(cè)和分割做好準(zhǔn)備。
2、提出馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)算法:對(duì)現(xiàn)有的幾類車輛提取方式的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析并比較了幀
3、差法、背景差分法和光流法等幾種基于視頻的檢測(cè)算法,提出一種基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的車輛檢測(cè)方法。該檢測(cè)算法精確度較高,分割后的圖像上的車輛信息丟失情況較少,可以得到較完整的車輛目標(biāo)輪廓并且保留更多的細(xì)節(jié)信息,能夠清晰地將背景與目標(biāo)區(qū)分開,有效的解決了道路車輛圖像的低性噪比和弱邊界等問題,較好的實(shí)現(xiàn)了車輛檢測(cè)。
3、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于OpenCV的智能車流量統(tǒng)計(jì)平臺(tái):采用OpenCV函數(shù)庫(kù)在Visual Studio2008平臺(tái)上實(shí)
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