基于視頻的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)算法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、車輛檢測(cè)和車流統(tǒng)計(jì)是智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，ITS）中最重要的研究?jī)?nèi)容之一。在研究分析了現(xiàn)有的車輛檢測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)上，本文研究了數(shù)字圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)以及基于視頻的車輛檢測(cè)的相關(guān)算法，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于視頻的車輛檢測(cè)系統(tǒng)。在本文中，針對(duì)目前采用單一方法進(jìn)行車流檢測(cè)的缺陷與不足，提出了自動(dòng)判斷道路擁堵?tīng)顟B(tài)的算法，以及適合于不同擁堵?tīng)顟B(tài)下的基于檢測(cè)線與基于虛擬線圈的車流檢測(cè)算法，大大提高

2、了系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。本文的研究還涉及到了運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)、車輛陰影去除、夜晚車燈去除、擁堵檢測(cè)和不同檢測(cè)方式之間的切換等。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）關(guān)于運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)的研究
　　在分析了多種車輛檢測(cè)算法之后，本文采用了基于背景差分的車輛檢測(cè)方法。為了滿足實(shí)時(shí)性的需要，本文提出了一種基于采樣點(diǎn)多幀累計(jì)幀差的分區(qū)塊的自動(dòng)背景更新方法，相比傳統(tǒng)的方法，此方法計(jì)算量小，大大提高了計(jì)算速度與背景更新速率，保障了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　　

3、（2）關(guān)于夜晚車燈去除的研究
　　在夜晚，車燈燈光會(huì)在運(yùn)動(dòng)車輛的前方路面照射出高亮度的光斑，如果不加以去除會(huì)對(duì)車輛檢測(cè)識(shí)別造成極大的干擾，本文在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于梯度差異的燈光濾除算法，取得了良好的效果。
　?。?）關(guān)于擁堵檢測(cè)和計(jì)數(shù)方式切換的研究
　　本文共提出了兩種車輛檢測(cè)、計(jì)數(shù)的方法，分別適用于擁堵的交通狀況和非擁堵的交通狀況，這樣不管交通狀況如何，均能取得良好的效果。非擁堵?tīng)顩r下，本文采用背景差分檢測(cè)

4、出車輛目標(biāo)，采用基于檢測(cè)線的方式進(jìn)行車流計(jì)數(shù)，即使車輛出現(xiàn)變道的情況也不發(fā)生檢測(cè)計(jì)數(shù)錯(cuò)誤，且背景的實(shí)時(shí)更新使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割更加準(zhǔn)確。在擁堵?tīng)顩r下，停止背景更新而采用備用背景，避免了擁堵?tīng)顩r下前景融合到背景中去，繼而采用基于虛擬線圈的計(jì)數(shù)方式進(jìn)行檢測(cè)、計(jì)數(shù)，避免了基于檢測(cè)線的檢測(cè)方式在交通擁堵時(shí)由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)黏連而導(dǎo)致的錯(cuò)誤分割。根據(jù)檢測(cè)計(jì)數(shù)方式的不同，本文相應(yīng)解決了如何在兩種檢測(cè)計(jì)數(shù)方式間實(shí)現(xiàn)自動(dòng)切換的問(wèn)題。為了保證系統(tǒng)的準(zhǔn)確運(yùn)行，如何準(zhǔn)