運(yùn)動(dòng)車輛視頻檢測(cè)與車流量檢測(cè)方法的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)車輛視頻檢測(cè)在智能交通系統(tǒng)(ITS)中起著非常重要的作用，而攝像機(jī)的抖動(dòng)、光線明暗度的不同和背景的復(fù)雜性等等都給實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確檢測(cè)帶來很大挑戰(zhàn);道路交通信息如車流量、車型、車速等基本交通參數(shù)的獲取是ITS發(fā)揮作用的前提和基礎(chǔ)。對(duì)交通視頻檢測(cè)中的電子穩(wěn)像算法、基于背景差分的碼本算法以及車流量參數(shù)檢測(cè)方法的深入研究，是解決這些問題的關(guān)鍵點(diǎn)。
　　 研究了交通監(jiān)控視頻中圖像處理技術(shù)。對(duì)采集到的視頻車輛監(jiān)控圖像進(jìn)行預(yù)處理和形態(tài)學(xué)操作，并

2、通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了目前常用算法在視頻處理效果中的優(yōu)劣。針對(duì)室外大風(fēng)或載重車輛經(jīng)過造成攝像機(jī)抖動(dòng)的情況，研究了電子穩(wěn)像算法中灰度投影法，編程實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)人惴ㄋ枷?。通過對(duì)抖動(dòng)視頻測(cè)試，可以看出，該算法在一定程度上解決了視頻抖動(dòng)的問題，達(dá)到了穩(wěn)像的目的。
　　 研究了基于背景差分技術(shù)的碼本算法，用于解決車輛檢測(cè)中背景模型難以處理問題。首先建立基于亮度YUV空間的碼本模型，并結(jié)合幀差法，改進(jìn)了基于局部更新的分層碼本算法。該

3、算法在減少檢測(cè)時(shí)間的同時(shí)，適應(yīng)了背景亮度的變化。探討局部二值模式(LBP)紋理目標(biāo)檢測(cè)方法和LBP算子，實(shí)現(xiàn)了基于塊的均勻模式LBP運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)算法。綜合碼本算法誤檢率較低和均勻模式LBP算法計(jì)算簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，先對(duì)車輛進(jìn)行塊級(jí)的LBP檢測(cè)，再進(jìn)行像素級(jí)的碼本檢測(cè)，車輛檢測(cè)時(shí)間和準(zhǔn)確性得到很大提高。
　　 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了車道流量和不同車型的車流量信息采集系統(tǒng)。系統(tǒng)中采用虛擬線圈法進(jìn)行車流量統(tǒng)計(jì)和車型判斷。通過統(tǒng)計(jì)虛擬線圈中像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的