智能交通系統(tǒng)中運動目標檢測技術的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，智能交通系統(tǒng)中的運動目標檢測技術是計算機視覺領域的一個很受關注的前沿課題，在城市交通構建方面得到了廣泛的應用。智能交通系統(tǒng)中運動目標的檢測是實現(xiàn)交通系統(tǒng)自動化和實時應用的關鍵，也是視頻場景分析、行為理解等諸多后續(xù)處理的基礎。目前由于實際環(huán)境中目標運動的復雜性，以及視頻數(shù)據(jù)所具有的特殊性，使得智能交通系統(tǒng)中運動目標檢測存在著各種各樣的困難，本文重點研究了在比較復雜背景下采用雙模型運動目標檢測算法及其在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的實現(xiàn)，以及

2、對運動目標進行陰影抑制的算法研究。本文對智能交通系統(tǒng)中監(jiān)控終端進行了設計。本文的主要研究內(nèi)容有:
　　 首先，本文研究和分析了智能交通系統(tǒng)、運動目標檢測技術國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及所存在的問題。對圖像預處理、圖像分割、特征提取、判決分類等理論基礎知識進行了比較系統(tǒng)的學習與研究。
　　 其次，分析了目前常用的檢測算法:光流法，幀間差分法，背景差減法。重點對高斯混合模型算法進行了研究，同時針對當前很多檢測算法的精度不夠與計算復雜

3、，本文提出了一種改進的雙模型運動目標檢測算法。由于檢測過程中，陰影對目標的正確檢測存在很大干擾，提出了一種改進的高斯混合模型陰影抑制算法。
　　 最后，以ADSP-BF561為主芯片，設計了智能交通系統(tǒng)中視頻監(jiān)控終端的整體硬件結(jié)構，并對ADSP-BF561處理器模塊、采集視頻模塊、存儲視頻數(shù)據(jù)模塊和網(wǎng)絡傳輸模塊進行了詳細的設計;設計了系統(tǒng)的軟件整體框圖，并將系統(tǒng)應用在了道路交通中車流量的統(tǒng)計。
　　 實驗結(jié)果表明，本文提