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1、隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的持續(xù)快速發(fā)展,汽車保有量和道路通車?yán)锍虜?shù)源源不斷地增加,交通事故頻發(fā)、道路車輛擁擠、環(huán)境污染加重等新問題日益突出。發(fā)展智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)對(duì)緩解這些問題有著良好的作用,而交通參數(shù)是智能交通系統(tǒng)中重要的基礎(chǔ)研究?jī)?nèi)容之一。傳統(tǒng)安裝在道路上的交通參數(shù)檢測(cè)器,其存在成本較高、檢測(cè)范圍小、采集參數(shù)單一等缺點(diǎn)。基于視頻的交通參數(shù)提取方法以其系統(tǒng)設(shè)置靈活、信息量豐富
2、、檢測(cè)范圍大等優(yōu)點(diǎn)發(fā)展迅速,成為智能交通領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),有著廣闊的應(yīng)用前景。
本文重點(diǎn)對(duì)視頻圖像去霧算法和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了研究,通過實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證,改進(jìn)了相關(guān)算法。并在此基礎(chǔ)上完成了適合霧霾天氣下的基于視頻檢測(cè)技術(shù)的交通參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制。論文主要工作如下:
(1)提出了一種改進(jìn)的基于導(dǎo)向?yàn)V波的快速圖像去霧算法。在使用導(dǎo)向?yàn)V波前,對(duì)透射率和導(dǎo)向圖像采用最近鄰插值進(jìn)行下采樣,以縮小輸入導(dǎo)向?yàn)V波的圖像,來降低導(dǎo)
3、向?yàn)V波的處理時(shí)間;對(duì)導(dǎo)向?yàn)V波輸出結(jié)果,采用雙線性插值進(jìn)行上采樣得到校正后的透射率,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該去霧算法的有效性與實(shí)時(shí)性。
(2)在深入分析了各種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了背景差分法的目標(biāo)檢測(cè)方法。最后經(jīng)過比較各種背景提取方法,采用了自適應(yīng)較強(qiáng)的基于像素自適應(yīng)分割的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效性。
(3)在學(xué)習(xí)理解交通參數(shù)物理含義的基礎(chǔ)上,對(duì)道路
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