智能交通系統(tǒng)中視頻處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、當(dāng)今社會城市化道路交通發(fā)展迅速，交通監(jiān)管方面的壓力也隨之而來。智能交通系統(tǒng)是可以提高通行效率、減少人力成本的信息化手段，能夠有效保障所監(jiān)管路段車輛行駛安全，因此對其的研究也引起了人們的重視。在智能交通系統(tǒng)中，智能監(jiān)管的范圍和效率是研究的熱點(diǎn)之一，本文主要針對效率更高、監(jiān)管范圍更大的智能交通系統(tǒng)中的視頻處理關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。
　　本文研究的智能交通系統(tǒng)采用基于圖像處理的方法來檢測車輛目標(biāo)。主要利用圖像處理技術(shù)中顏色空間、圖像灰度化以

2、及二值化等方面的基本原理來處理視頻數(shù)據(jù);通過均值背景提取法獲得視頻背景，從而可以用視頻幀序列與背景相減來提取圖像中的前景目標(biāo)，最后采用圖像形態(tài)學(xué)處理法優(yōu)化所提取的前景。
　　監(jiān)管更大范圍意味著每幀圖像處理計算量的增加，本文針對如何高效且準(zhǔn)確跟蹤上移動車輛目標(biāo)展開了研究。給出了一種中值濾波與抽取相結(jié)合的圖像預(yù)處理優(yōu)化方法，降噪的同時減少了每幀圖像處理的計算量;采用基于灰度圖像塊配準(zhǔn)的運(yùn)動補(bǔ)償抖動消除算法，有效抑制了圖像抖動噪聲;針對

3、視頻圖像中的前景車輛目標(biāo)，采用基于幀間目標(biāo)最大重疊面積的方法跟蹤車輛目標(biāo)，從而準(zhǔn)確獲得了行駛車輛目標(biāo)的運(yùn)動軌跡信息。
　　本文提出了一種運(yùn)動目標(biāo)在視頻圖像中的像素坐標(biāo)軌跡預(yù)測方法，該方法便捷實用，無需任何實際路面及攝像機(jī)參數(shù)信息，同時所采用的分式預(yù)測模型源于相機(jī)成像原理，在需要變焦抓拍移動目標(biāo)時，該方法可以準(zhǔn)確預(yù)測到最佳的抓拍位置。在此基礎(chǔ)之上研究了智能交通系統(tǒng)中的違章變焦抓拍方法，采用多項式最小二乘法來擬合道路邊界，存儲所提取的

4、道路數(shù)據(jù)以便程序多次運(yùn)行讀取;結(jié)合所獲取的道路數(shù)據(jù)給出了一套針對車輛違法行為的智能違章判定方法，可以有效識別出車輛壓線、逆向、占用應(yīng)急車道等交通違法行為。
　　本文最后提出了一種交通違法車輛智能跟蹤抓拍系統(tǒng)的構(gòu)建方法，采用球型攝像機(jī)、工業(yè)控制計算機(jī)以及通信設(shè)備等硬件設(shè)備，通過系統(tǒng)軟件包括球機(jī)控制、圖像處理、智能研判、違章取證、數(shù)據(jù)上傳等模塊，實現(xiàn)自動控制球型攝像機(jī)的云臺及鏡頭狀態(tài)來動態(tài)跟蹤車輛目標(biāo)并進(jìn)行行為分析。本系統(tǒng)在交通事故易