基于視頻的交通路口車輛檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們生活水平不斷提高，各種汽車的保有量大幅增加，怎樣提高交通效率就顯得越來越重要。世界各國都投入了大量的人力和物力對(duì)智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystems，ITS)進(jìn)行研究。車輛檢測(cè)作為ITS的基礎(chǔ)部分，為整個(gè)系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在眾多車輛檢測(cè)方法中，視頻檢測(cè)具有直觀性、大范圍檢測(cè)、安裝方便和維護(hù)費(fèi)用相對(duì)較低等優(yōu)點(diǎn)，成為最有前途的采集交通信息的技術(shù)，以指導(dǎo)車輛運(yùn)行。視頻檢測(cè)也

2、是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。視頻車輛檢測(cè)系統(tǒng)的主要目標(biāo)是在不破壞路面的情況下，獲取道路車流量、車長、車速、占道率等交通信息，為道路的宏觀管理和公路規(guī)劃設(shè)計(jì)提供重要科學(xué)依據(jù)。 本文從事基于視頻的交通路口車輛檢測(cè)系統(tǒng)的研究，其目的是設(shè)計(jì)出適用于大面積、多目標(biāo)的復(fù)雜場景，能排除干擾，具備實(shí)時(shí)和自適應(yīng)能力的車輛檢測(cè)系統(tǒng)，為道路交通管理提供更為有效的依據(jù)，從而提高交通管理的自動(dòng)化、現(xiàn)代化水平。主要工作內(nèi)容如下： (1

3、)基于視頻虛擬檢測(cè)線的車輛檢測(cè)算法：該算法基于視頻虛擬檢測(cè)線，改進(jìn)了背景差法，可同時(shí)統(tǒng)計(jì)視窗內(nèi)多個(gè)車道的車輛，并且不受車輛行駛位置的影響，無論車輛是否按車道行駛均不影響計(jì)數(shù)，對(duì)于型號(hào)不同、寬窄不同的車輛都能檢測(cè)到；根據(jù)可能出現(xiàn)誤檢和漏檢的情況，該算法采用預(yù)估校正、相關(guān)性修正等多種措施進(jìn)行數(shù)據(jù)流修正，大大提高了車輛檢測(cè)和計(jì)數(shù)精度。 (2)基于多Kalman濾波的多車輛自動(dòng)跟蹤算法：該算法采用二次幀差掩模對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行分割，通過對(duì)每

4、一個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象建立相應(yīng)的Kalman濾波器，在預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)對(duì)提取的運(yùn)動(dòng)區(qū)域按視頻序列中車輛的實(shí)際尺度進(jìn)行區(qū)域融合，最后定位最大的運(yùn)動(dòng)對(duì)象掩模就可以實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤。 (3)基于跟蹤結(jié)果的車輛運(yùn)動(dòng)方向檢測(cè)算法：提出了一種對(duì)復(fù)雜交通路口下的車輛行駛方向進(jìn)行檢測(cè)的算法。首先結(jié)合改進(jìn)的幀差法，對(duì)復(fù)雜交通路口下的視頻圖像序列建立二值化的待檢測(cè)區(qū)域；然后用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行除噪，利用區(qū)域生長法找到目標(biāo)車輛。最后采用MAD(meanabsolutedif