基于DSP的車流量統(tǒng)計(jì)方法的研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是目前世界各國交通運(yùn)輸領(lǐng)域競相研究和開發(fā)的熱點(diǎn)，而車流量統(tǒng)計(jì)是智能交通系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域，也是智能監(jiān)控系統(tǒng)的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向，車流量統(tǒng)計(jì)主要基于車輛檢測技術(shù)，目前車輛檢測技術(shù)主要是在特定約束條件或某種應(yīng)用背景下提出的，還有很多問題有待解決。
　　 本文在深入研究前人的基礎(chǔ)上，對(duì)車流量統(tǒng)計(jì)背景更新、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、遮擋檢測、陰影抑制等方面進(jìn)行了研究，主要的工作和創(chuàng)新如下：
　　 (1)背景

2、更新階段。本文主要采用背景減法提取運(yùn)動(dòng)車輛，為了提高車流量統(tǒng)計(jì)精度，采用背景差法和幀差法提取背景掩碼mask，利用mask來更新背景，從而獲得準(zhǔn)確的背景圖像。
　　 (2)圖像分割階段。本文提出了基于連通域的兩輪掃描法，該方法能夠在復(fù)雜環(huán)境下有效分割各個(gè)連通域，準(zhǔn)確提取各個(gè)運(yùn)動(dòng)車輛的特征信息(大小、位置、矩特征、輪廓等)。
　　 (3)遮擋檢測階段。傳統(tǒng)視頻檢測車流量統(tǒng)計(jì)利用車輛跟蹤解決遮擋問題，算法復(fù)雜且容易受到外界干

3、擾影響，本文針對(duì)常見的車輛遮擋情況，建立若干車輛遮擋模型，利用分層輪廓匹配法將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與車輛遮擋模型進(jìn)行輪廓匹配識(shí)別出遮擋車輛。
　　 (4)陰影檢測階段。本文考慮到實(shí)時(shí)性和實(shí)際情況，利用YUV的色差分量U、V和HSV空間的色度以及飽和度分量存在一定聯(lián)系的性質(zhì)，提出基于YUV彩色空間檢測并去除出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影像素。
　　 (5)本文在背景更新、圖像分割、遮擋檢測、陰影檢測等模塊的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)基于DSP的車流量統(tǒng)計(jì)系