智能視頻監(jiān)控中的車(chē)流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,智能視頻處理技術(shù)被更多地應(yīng)用到實(shí)際生活中?；谝曨l監(jiān)控的智能交通系統(tǒng)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的熱門(mén)研究領(lǐng)域。它可以分析視頻圖像數(shù)據(jù)獲取有關(guān)道路車(chē)流狀況的實(shí)時(shí)信息。本文針對(duì)智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)和車(chē)輛目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了深入的研究,提出了基于AdaBoost分類(lèi)器判別的視頻車(chē)輛自動(dòng)檢測(cè)方法和基于Lucas-Kanade金字塔光流算法的車(chē)輛跟蹤方法。
　　道路交通監(jiān)控系統(tǒng)為了能對(duì)車(chē)輛進(jìn)行管制和約

2、束,攝像頭的安裝視角都能清楚地看到行駛車(chē)輛的車(chē)牌區(qū)域。不同車(chē)輛在車(chē)型、顏色上有較大的差異,但是車(chē)牌區(qū)域的局部特征具有相似性。本文利用這一特點(diǎn),提出了基于車(chē)牌信息的車(chē)輛檢測(cè)方法,通過(guò)離線學(xué)習(xí)訓(xùn)練了檢測(cè)車(chē)牌區(qū)域的AdaBoost分類(lèi)器。監(jiān)控視頻車(chē)輛自動(dòng)檢測(cè)方法首先進(jìn)行運(yùn)動(dòng)建模提取運(yùn)動(dòng)的感興趣區(qū)域,再使用AdaBoost分類(lèi)器在感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行滑動(dòng)檢測(cè)出車(chē)牌區(qū)域目標(biāo),最后用聚類(lèi)的方法將車(chē)牌區(qū)域信息合并成為車(chē)輛目標(biāo)位置信息。
　　車(chē)輛在行

3、駛過(guò)程中是剛性運(yùn)動(dòng),這一特征符合光流特征匹配算法的約束條件。基于Lucas-Kanade金字塔光流算法的車(chē)輛跟蹤方法首先在車(chē)輛目標(biāo)區(qū)域內(nèi)選取一組特征點(diǎn),使用金字塔光流算法求取這一組特征點(diǎn)在前后兩幀間的光流量,再使用匹配誤差判別條件和正方向錯(cuò)誤檢測(cè)法排除了誤差大的特征點(diǎn),從而得到了目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量。對(duì)連續(xù)的視頻序列進(jìn)行跟蹤處理獲得車(chē)輛目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。
　　本文對(duì)車(chē)輛檢測(cè)跟蹤算法得到的車(chē)輛運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行了分析,利用車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行誤差校