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文檔簡介
1、隨著汽車保有量的不斷增加,交通擁堵等問題日益嚴重,人們開始著力于研究智能交通系統(tǒng),充分利用道路資源,緩解交通壓力。智能交通系統(tǒng)中對車流量的統(tǒng)計是評價交通擁堵狀況的一項核心工作,通過對交通擁堵狀況的評價來合理分配道路資源。而復雜環(huán)境下,車輛檢測的不準確會給車流統(tǒng)計帶來直接的影響,導致統(tǒng)計誤差,進而影響到整個智能交通系統(tǒng)的性能。因此對復雜環(huán)境下車輛檢測的研究具有重要理論意義和實際應用價值。
復雜環(huán)境是指雨雪天、夜間及車輛遮擋情況。
2、在雨雪天及夜間的車輛檢測目前已取得較好的效果,本文針對車輛遮擋情況進行研究。對當前遮擋檢測算法無法同時保證實時性、檢測率與多車輛遮擋處理的問題做了深入分析,采用了基于矩形模板的車輛遮擋檢測算法。該方法首先使用面積比率,快速篩選出明顯遮擋車輛。對無法判斷的車輛采用特征點的方法進行檢測,進一步提高了遮擋檢測率。檢測到遮擋時采用矩形模板特征點進行分割,通過車輛外圍的特征點,可以處理多輛車遮擋的情況。矩形模板的簡易性,使得檢測分割過程十分迅速,
3、可以滿足實時性。此外,遮擋檢測方法依賴予前景目標輪廓的完整性,本文針對ViBe前景檢測算法查全率不高而影響前景檢測結(jié)果完整的問題,采用了一種改進的算法,該算法通過將灰度背景模型與顏色空間背景模型相結(jié)合,并使用了像素級與幀級相結(jié)合的背景模型更新算法,大幅提升了前景車輛的檢測效果。
實驗結(jié)果表明本文的遮擋檢測算法可達到91.02%的檢測率,且可處理多車遮擋,系統(tǒng)實時性測試結(jié)果在Core2GHz處理器上,320×240分辨率的監(jiān)控視
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