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基于虚拟检测器的车辆检测系统研究与实现

作　者: 魏志强
导　师: 邹金慧
学　校: 昆明理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 智能交通背景提取视频跟踪虚拟检测器
分类号: U495
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 34次
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内容摘要

智能交通系统(ITS)是未来交通系统的发展方向,它实时、准确、高效的综合利用交通信息为人们的生产和生活提供便利。通过视频检测方法实时地收集交通信息,以其方便有效等独特的优势,逐渐成为交通信息采集领域的主流技术之一。本文以视频监测系统中运动车辆为研究对象,对道路的背景提取及更新、阴影抑制、车辆跟踪及信息提取等视频检测中的难点问题进行研究,从而开发出一个视频车辆检测系统原型。在背景提取方面,比较了现有理论和算法,针对系统的特定对象(城市快速路或高速路),结合虚拟线圈的设置方式,提出了一种基于不变性的分块背景提取和更新算法,大大提高了背景提取的时间效率,为后续工作提供有力保障。在目标检测方面,采用虚拟检测器技术,在背景提取及更新的基础上,利用图像低阶和高阶统计量的特性,检测当前特定范围内是否有车辆存在,并通过阴影抑制方法消除阴影的影响。在车辆跟踪方面,重点分析了基于Kalman滤波的原理及在视频目标跟踪上的经典应用,并通过建立相应的模型进行仿真,了解到此跟踪模型步骤繁琐,而且每一步都影响跟踪和检测效果,因此,经过分析实际场景,对经典跟踪方法做了改进,提出了基于虚拟线圈的Kalman跟踪方法,通过测试表明,此方法在快速路场景下,完全满足系统要求,具有较高的实用性。文章最后利用面向对象技术,用C++语言开发了一个视频车辆检测系统原型,实现了交通参数记录和查询功能,对检测的交通参数作了进一步处理,得到更有价值的交通信息。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-15
  1.1 研究背景  7-10
    1.1.1 智能交通系统简介  7-8
    1.1.2 智能交通系统发展现状  8-10
  1.2 视频检测技术概述  10-12
  1.3 课题来源及论文研究目的  12-14
  1.4 论文组织结构  14-15
第二章视频车辆检测技术及其理论基础  15-19
  2.1 视频车辆检测技术的主要方法  15-18
    2.1.1 虚拟线圈法  15-16
    2.1.2 跟踪目标法  16-18
  2.2 本章小结  18-19
第三章背景模型及运动目标检测  19-31
  3.1 运动目标检测算法  19-21
    3.1.1 时间差分法  19-20
    3.1.2 光流法  20-21
    3.1.3 背景减除法  21
  3.2 背景模型的建立  21-30
    3.2.1 常用背景提取算法  21-23
    3.2.2 改进的背景提取及更新算法  23-30
  3.3 本章小结  30-31
第四章基于虚拟检测器的预估跟踪模型  31-48
  4.1 视频车辆跟踪模型  31-36
    4.1.1 确定目标运动模型  32-33
    4.1.2 目标状态预测  33-36
  4.2 经典视频目标跟踪方法  36-39
  4.3 基于虚拟检测器的预估跟踪模型  39-47
    4.3.1 车辆存在检测  40-42
    4.3.2 车辆预估跟踪  42-47
  4.4 本章小结  47-48
第五章基于虚拟检测器的车辆检测系统设计与实现  48-57
  5.1 软件设计开发概述  48-52
  5.2 车辆视频检测系统的构建  52-56
    5.2.1 系统设计与实现  52-55
    5.2.2 实验设备及开发平台  55
    5.2.3 交通信息的应用  55-56
  5.3 本章小结  56-57
第六章总结与展望  57-59
  6.1 论文总结  57
  6.2 后期展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-65
附录A (攻读学位期间发表论文)  65-66
附录B (常见轿车长度)  66

基于虚拟检测器的车辆检测系统研究与实现

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