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多车道的车流量统计

作　者: 李雷
导　师: 李宇成
学　校: 北方工业大学
专　业: 电力电子与电力传动
关键词: 车流量检测图像能量智能交通视频检测图像识别背景差法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

随着智能交通的快速发展,基于视频的车辆检测技术成为了世界各国的研究热点。基于视频的车辆检测具有检测范围大、能提供全面的交通信息等优点而获得了快速发展。本文在研究了现有基于视频的车辆检测算法和借鉴前人研究的经验和不足的基础上,采用了一种基于能量视频车辆检测算法。该算法在研究过程中主要用到了虚拟检测带、帧差法、背景更新等视频检测常用的处理方法,提取检测区域的能量信息作为车辆的检测特征。智能交通系统要求检测的实时性,在检测过程中为了减小计算量、提高系统的计算速度,很多算法都采用了设置检测区域的方式,即在视频图像中只对设置的检测区域内的部分进行处理,这样既保证了检测的准确性提高了系统的运算速度。帧差法简单实用,在现有的算法中应用广泛,有帧间差分和背景差分两种方式,文中采用了背景差分的方法。在背景帧差分中,背景帧更新的速度和准确度是算法准确度的基础。基于车辆能量的视频检测算法提取车辆的能量宽度作为检测特征量,车辆的能量信息可以很好的抑制车辆阴影对检测系统的影响。在车辆的能量检测算法中,先要对摄像头采集来的视频图像预处理,经过图像灰度化和去噪声后,再求图像的极值图像和对比度图像,极值图像和对比度图像是计算检测区域能量的基础,将求得的当前帧中检测区域图像的能量宽度与背景帧中检测区域图像的能量宽度差分,最后计算检测区域图像的能量宽度。能量宽度是本算法中最终提取的检测量,算法根据得到的检测区域的能量宽度来判断有没有车经过检测区域并完成车辆的流量统计。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-13
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外的发展现状  9
  1.3 交通流的几个重要参数  9-11
  1.4 论文的主要工作和内容安排  11-13
    1.4.1 论文的主要工作  11-12
    1.4.2 论文的内容安排  12-13
2 车辆检测技术研究  13-19
  2.1 传统的车辆检测流量统计方法的分析与比较  13-16
    2.1.1 环形线圈检测器  13-14
    2.1.2 超声波检测系统  14-15
    2.1.3 红外线检测系统  15
    2.1.4 激光雷达检测系统  15
    2.1.5 声学检测系统  15-16
  2.2 基于视频图像检测系统的分析  16-18
    2.2.1 立体视觉法  16
    2.2.2 基于车辆模型的检测算法  16
    2.2.3 基于光流场分析的算法  16-17
    2.2.4 基于视频的车辆检测算法  17-18
  2.3 视频检测的优缺点  18-19
3 基于视频的车辆检测  19-30
  3.1 车辆视频检测算法概述  19-20
  3.2 摄像头的架设  20-21
  3.3 背景的选取和更新  21-24
  3.4 检测区域信号产生的原理  24-26
  3.5 视频虚拟检测区域设定对特征量的影响  26-28
  3.6 目标车辆分割  28-30
4 基于能量算法的车辆检测  30-45
  4.1 能量算法的基础  30-37
    4.1.1 标准的振荡函数  30-33
    4.1.2 振荡函数的能量构造  33-37
  4.2 算法流程图  37-38
  4.3 图像的预处理  38-39
    4.3.1 噪声的消除  38
    4.3.2 图像的灰度化  38-39
    4.3.3 虚拟检测区域的选定  39
  4.4 图像能量值的提取  39-42
    4.4.1 构造极值图像和对比度图像  39-40
    4.4.2 构造图像的能量图  40-41
    4.4.3 计算能量宽度  41-42
  4.5 车流量的统计算法  42-44
  4.6 改进的背景更新法  44-45
5 实验结果分析  45-50
  5.1 系统在双向四车道的运行情况  45-48
  5.2 系统在单车道的运行情况  48-50
6 总结与展望  50-52
  6.1 本文主要工作  50-51
  6.2 展望  51-52
参考文献  52-55
申请学位期间发表的学术论文  55-56
致谢  56

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