基于視頻圖像處理技術(shù)的運動車輛檢測算法研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機硬件技術(shù)和計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，ITS也得到快速的發(fā)展。社會的進步，經(jīng)濟的發(fā)展，也要求智能交通系統(tǒng)越來越完善。自動交通事件檢測系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)重要的一部分，越來越受到廣大學(xué)者們的關(guān)注。 一個好的自動交通事件檢測系統(tǒng)，車輛檢測是關(guān)鍵。傳統(tǒng)的車輛檢測方法很多，但其魯棒性都不夠好，視頻圖像的檢測以其檢測范圍大、工程量小、安裝簡單、成本低、信息豐富而逐步取代傳統(tǒng)的檢測方法。隨著計算機硬件的發(fā)展，利用視頻圖像對車輛進行檢測及

2、跟蹤越來越受到人們的關(guān)注。 本文以靜止的單孔攝像機獲取的高速公路交通場景視頻作為研究對象，以檢測出場景內(nèi)的運動車輛為目的，對所涉及到的背景提取及自適應(yīng)更新、陰影檢測、車輛分割等關(guān)鍵技術(shù)問題進行了較深入的研究和分析，并在這些關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一個視頻車輛檢測系統(tǒng)。本文的研究內(nèi)容主要分為三大部分： 1、在傳統(tǒng)的背景差分的基礎(chǔ)上，提出一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及小波變換的車輛檢測算法。首先采用統(tǒng)計學(xué)的方法一快速序列均值法，建立

3、背景模型，由于背景受光線變換的影響比較明顯，所以本文采用了相應(yīng)的簡單快速的背景更新算法。利用建好的背景對視頻圖像做背景差分，然后結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及小波變換對圖像中的車輛進行精確的檢測。 2、提出一種基于改進OTSU方法的運動車輛分割算法。 3、設(shè)計并實現(xiàn)了一個視頻車輛檢測系統(tǒng)。本文采用VisualC++6.0和OPENCV圖像開發(fā)包開發(fā)了一個視頻車輛檢測系統(tǒng)，本系統(tǒng)主要實現(xiàn)了背景提取，圖像濾波，圖像二值化，形態(tài)學(xué)變換，車輛