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基于视频的车辆检测

作　者: 彭仁明
导　师: 张玲
学　校: 重庆大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 邻域比较动态开窗相关性修正帧差法预估校正
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

随着社会经济的快速发展,人们生活水平不断提高,各种汽车的保有量大幅度增加,怎样提高交通效率就显得越来越重要,目前世界各国都投入了大量的人力和物力对智能交通系统(ITS)进行研究。基于视觉的车辆检测系统作为ITS的基础部分,为其智能控制提供重要依据。目前基于视频的车辆检测算法主要有:一是背景差法检测技术,它是将检测到的图像与图像背景进行差分,从而获得车辆的信息;二是边缘检测技术,它是利用边缘检测技术对图像中的图像边缘进行检测,再根据灰度的变化确定车辆信息;三是帧差法检测技术,它是利用连续图像的差分来提取运动目标,从而检测出车辆信息。通过对这些方法的分析比较,提出了一种基于CCD图像处理技术的综合检测算法。主要工作如下: 在车辆信息检测中,为了克服传统的帧差法中背景噪声的残留,本文改进了邻域比较的方法,从而有效地去除背景和噪声;针对目前视频检测系统中普遍采用固定开窗的缺点,提出动态开窗的方法,可同时统计视窗内多个车道的车辆,并且不受车辆行驶位置的影响,无论车辆是否按车道行驶均不影响计数,对于型号不同、宽窄不同的车辆都能检测到;根据可能出现误检和漏检的情况,该算法采用预估校正、相关性修正等多种措施进行数据流修正,大大提高了车辆检测和计数精度;将边缘检测法与改进帧差法进行有机结合,有效地实现了运动和静止车辆的同时检测。实验表明,基于CCD图像处理技术的综合检测算法,具有环境自适应能力强,计算量小,检测精度高,可靠实用的优点,能够获取有无车辆信息,车流量统计,平均车速估计等实时有效的交通参数,为智能交通系统提供重要的依据。

基于视频的车辆检测

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