基于視頻的高速公路車速檢測和車輛跟蹤系統(tǒng).pdf

1、隨著智能交通控制系統(tǒng)的發(fā)展，視頻監(jiān)控在交通管理中的應(yīng)用越來越多。高速公路作為事故多發(fā)路段，傳統(tǒng)的人工檢測方法日益不能滿足實際需求。通過對道路監(jiān)控攝像機視頻進行視頻分析，獲取交通信息是未來的發(fā)展方向。交通信息中車輛速度是一個很重要的信息，準(zhǔn)確有效地提取車輛速度是目前研究的一個熱點。
　　 論文首先介紹了當(dāng)前幾種經(jīng)典的視頻車速檢測方法，并對各種視頻測速方法的優(yōu)缺點進行分析。針對高速公路車速檢測的要求，在原有角點特征匹配車速檢測方法的

2、基礎(chǔ)上，基于高速公路視頻提出一種改進的角點特征匹配車速檢測方法進行車速檢測。本文方法基于高速公路視頻圖像，通過混合高斯模型檢測方法提取運動車輛目標(biāo)，利用Harris算法檢測車輛目標(biāo)的角點特征。對傳統(tǒng)的歸一化互相關(guān)匹配方法進行改進，將運動位置估計和NCC匹配相結(jié)合，優(yōu)化匹配區(qū)域搜索策略來對車輛目標(biāo)角點實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的角點粗匹配，進一步通過RANSAC算法進行角點精匹配獲得正確的匹配角點。最后利用單視測量方法進行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換實現(xiàn)多目標(biāo)車速檢測。實

3、驗結(jié)果證明本文提出的方法在改進NCC匹配后相比原有方法，角點粗匹配速度提高400％，角點精匹配速度提高200%，測速準(zhǔn)確性可達90%以上。相比原有角點特征匹配車速檢測方法，實時性和準(zhǔn)確性得到有效提高，能滿足實際高速公路車速檢測系統(tǒng)的要求，可以用于高速公路車速異常、違章停車的檢測。
　　 論文對典型的運動目標(biāo)跟蹤算法進行介紹和分析，重點研究了Mean Shift算法的原理，提出基于顏色和邊緣特征的Mean Shift車輛目標(biāo)跟蹤方