基于OpenCV的視頻道路車輛檢測與跟蹤.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是目前世界交通運輸領(lǐng)域正在研究和廣泛關(guān)注的課題。近年來，智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用給交通運輸業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟效益，對于道路設(shè)計、流量監(jiān)控和高速公路管理起到了越來越重要的作用。論文所研究的視頻車輛檢測跟蹤技術(shù)在ITS中占有很重要的地位，與傳統(tǒng)的車輛檢測方法相比，視頻車輛檢測技術(shù)不僅具有安裝維護便捷且費用較低、可監(jiān)視范圍廣等諸多優(yōu)點，同時可以對道路現(xiàn)場圖像進行智能化分析和處理，能夠采集到所需要的多種交通流參數(shù)，包括某一段時間

2、通過的車輛數(shù)，每一時刻車輛所在位置。 對視頻中車輛的檢測跟蹤是一項龐大的工程，它既要對視頻信號進行數(shù)據(jù)采集并進行處理，還要針對車輛的檢測跟蹤進行具體的應(yīng)用程序編寫和開發(fā)。如果所有底層的算法都要自己編碼實現(xiàn)，既浪費時間和精力上，又難以保證穩(wěn)定性、實用性和通用性。本文采用了Intel公司資助的一種用于數(shù)字圖像處理和計算機視覺的函數(shù)庫OpenCV，可以在圖像預(yù)處理方面省去很多底層代碼的編寫。 目前存在的視頻車輛檢測技術(shù)在天氣變

3、化、大范圍、多目標(biāo)的情況下，運動車輛的分割和檢測的效果不是很理想，需要進一步改善。就此現(xiàn)狀，論文利用一段視頻對視頻道路車輛進行檢測并統(tǒng)計車流量。本文主要做了如下研究工作： 利用OpenCV的運動物體跟蹤的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)庫，建立了一個視頻車輛分析系統(tǒng)，用于道路上車輛的檢測與跟蹤。系統(tǒng)主要包括：視頻圖像預(yù)處理、車輛的前景檢測模塊、車輛跟蹤模塊。在檢測模塊方面，提出了一種基于背景差法的自適應(yīng)車輛目標(biāo)檢測方法，可以較準(zhǔn)確地檢測出車輛目標(biāo)