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基于视频序列的交通流量统计算法研究与设计

作　者: 杜永峰
导　师: 张起贵
学　校: 太原理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 交通流量统计运动目标检测阴影消除多目标跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

交通流量统计是计算机视觉处理方面研究的热点和前沿课题,也是智能交通系统(ITS)的核心课题之一。交通流量统计在减少城市交通拥堵,提高路面利用率方面能起到关键作用。交通流量统计算法主要的研究内容包括运动车辆检测、阴影消除和多目标跟踪。本文算法研究的最终目的是提高交通流量统计算法的实时性、准确性、适用性。本文的主要内容有：(1)介绍了交通流量统计的常用方法,例如采用环形线圈和超声波的交通流量统计系统。与此同时,基于视频序列的交通流量统计近年来发展迅速,由于它具有检测区域大、系统设置灵活等突出的优点,已成为交通流量统计领域研究的热点。(2)在运动车辆检测方面,对背景差分法和三帧差分法进行结合,然后用OSTU动态阈值法获取分割后的二值图像。然后分析了阴影产生的机理,并且根据阴影在HSV颜色空间的特性,完成对车辆产生阴影的消除。对于运动车辆检测时经常出现的粘连问题,采用对检测出的前景车辆的二值化图像进行向x轴,y轴投影的方法,提出车辆分割方法。(3)在对车辆进行跟踪方面,采用了基于卡尔曼滤波器的方法,以运动车辆的高度、宽度、质心坐标、速度为特征向量,对该特征向量进行预测,缩小了搜索范围,减小了计算量,提高了算法的实时性。(4)分析了系统的各部分组成单元,对检测出的运动车辆进行统计,根据跟踪目标链表中运动车辆的ID信息进行计数统计。随着进入检测区域车辆的增加,统计车辆的数量也相应的增加。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-16
  1.1 课题研究的背景和意义  10
  1.2 交通流量统计的常用方法  10-12
    1.2.1 环形线圈交通流量统计系统  11
    1.2.2 超声波交通流量统计系统  11
    1.2.3 视频交通流量统计系统  11-12
  1.3 交通流量统计的应用  12
  1.4 研究现状  12-13
  1.5 本文的组织结构  13-16
第二章运动车辆检测算法研究  16-36
  2.1 引言  16
  2.2 视频序列概述  16-17
  2.3 运动车辆检测流程  17-20
    2.3.1. 运动目标检测的常用方法  17-18
    2.3.2 运动车辆检测的一般流程  18-20
  2.4 运动车辆检测的常用方法  20-28
    2.4.1 背景差分法  20-24
    2.4.2 帧间差分法  24-28
  2.5 三帧差分法和背景差分法相结合的运动车辆检测方法  28-30
  2.6 车辆阴影的检测和消除  30-33
    2.6.1 阴影产生的原因和特征分析  30-31
    2.6.2 阴影消除的常见方法  31-32
    2.6.3 基于HSV颜色空间的阴影检测和消除算法  32
    2.6.4 实验结果  32-33
  2.7 车辆在粘连情况下的分割  33-35
  2.8 本章小结  35-36
第三章多运动车辆的跟踪算法  36-48
  3.1 概述  36
  3.2 常用跟踪方法  36-38
    3.2.1 基于相关的运动目标跟踪方法  36-37
    3.2.2 基于特征匹配的跟踪方法  37
    3.2.3 基于运动估计的跟踪方法  37-38
  3.3 卡尔曼滤波基本原理  38-41
    3.3.1 卡尔曼滤波  38-39
    3.3.2 卡尔曼滤波递推方程  39-41
  3.4 基于卡尔曼滤波器的运动车辆跟踪  41-48
    3.4.1 运动车辆的特征提取  41-42
    3.4.2 多目标链表的建立  42
    3.4.3 卡尔曼目标区域的预测、搜索、模型更新  42-44
    3.4.4 车辆短暂跟踪不到时的处理  44
    3.4.5 车辆的标识  44-45
    3.4.6 判断新车辆的出现与已跟踪车辆的消失  45-46
    3.4.7 实验结果  46-48
第四章交通流量统计设计与实现  48-64
  4.1 引言  48
  4.2 OpenCV视觉库在Visual C++软件编程环境下的配置  48-49
    4.2.1 系统硬件环境  48
    4.2.2 系统软件配置  48-49
  4.3 系统设计  49-62
    4.3.1 视频采集单元  49-50
    4.3.2 检测区域设置  50-51
    4.3.3 视频序列预处理  51-53
    4.3.4 前景目标检测单元  53
    4.3.5 运动目标跟踪单元  53-57
    4.3.6 新目标检测单元  57-58
    4.3.7 轨迹处理单元  58-59
    4.3.8 统计信息显示单元  59-61
    4.4.9 系统整体架构图  61-62
  4.4 实验结果分析表  62-64
第五章总结与展望  64-66
  5.1 本文研究工作的总结  64-65
  5.2 工作展望  65-66
参考文献  66-68
致谢  68-70
攻读硕士学位期间发表的论文和科技成果  70

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