基于視頻的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、近年來，由于城市交通擁塞現(xiàn)象及交通事故的日趨嚴(yán)重，智能交通系統(tǒng)的開發(fā)近年來引起了廣泛的關(guān)注。論文所研究的視頻交通信息檢測(cè)技術(shù)在ITS中占有很重要的地位，該技術(shù)通過對(duì)交通圖像的智能化分析和處理，檢測(cè)到所需的多種交通流參數(shù)，這些參數(shù)對(duì)于交通的智能化管理非常有意義。 本文介紹了一種基于視頻和數(shù)字圖像處理技術(shù)的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)系統(tǒng)。論文首先介紹了視頻交通流檢測(cè)系統(tǒng)的研究背景，以及國(guó)內(nèi)國(guó)外的研究、應(yīng)用現(xiàn)狀，給出了這項(xiàng)研究的重要意義和前景。然

2、后對(duì)圖像濾波除噪、增強(qiáng)等圖像預(yù)處理過程中遇到的問題進(jìn)行了分析比較，確定了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和研究中所要采用的基本算法。對(duì)預(yù)處理后的圖像，采用基于背景圖像差分檢測(cè)方法進(jìn)行車輛運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)檢測(cè)，通過對(duì)檢測(cè)到的物體進(jìn)行分割，提取出運(yùn)動(dòng)物體的邊緣信息。然后采用能夠直接檢測(cè)直線端點(diǎn)的Hough變換，提取出具有車輛垂直邊緣特征的直線段，該方法較好的解決了傳統(tǒng)Hough變換在線提取過程中多線寬、缺少端點(diǎn)信息等缺點(diǎn)。根據(jù)位置特征，從Hough變換提取的前三條峰值直

3、線段中，剔除非車輛邊緣的那條直線，而得到兩條車輛的真實(shí)邊緣。最后根據(jù)兩側(cè)邊緣完成車輛的上部邊緣最終定位、識(shí)別。結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的靜態(tài)特征，從形狀信息體態(tài)比(寬高比)上對(duì)行人、自行車、摩托車和汽車進(jìn)行分類判別，然后將汽車之外的運(yùn)動(dòng)物體濾除。介紹了TMS320DM642可編程數(shù)字媒體處理器的板上主要組成結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境CCS。最后介紹了視頻交通流檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想，利用虛擬檢測(cè)線算法實(shí)現(xiàn)了車輛判別、車流量檢測(cè)和車速檢測(cè)等重要信息。本文不