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文檔簡介
1、車輛檢測是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)核心問題,通過車輛檢測獲取準確的交通流量、車速等交通參數(shù)是實施有效的道路誘導,交通控制等交通管理的重要基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的車輛檢測方法一般都采用單類型的傳感器,但單一傳感器受其自身的制約,用于車輛檢測都有其不利的一面。而隨著無線傳感網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人們已經(jīng)注意到將載有不同傳感器的節(jié)點自組織成網(wǎng),通過多傳感器的車輛檢測數(shù)據(jù)的融合,以獲取包括車速、車流量、道路占有率等比單一傳感器更準確的交通信息,以期更大程度上減少傳統(tǒng)車輛
2、檢測系統(tǒng)的成本,提高系統(tǒng)的魯棒性。本文主要研究無線傳感網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的視頻傳感器車輛檢測及磁敏傳感器車輛檢測問題,并在此基礎(chǔ)上研究兩者的數(shù)據(jù)融合。視頻傳感器對于光線變化敏感,而磁敏傳感器不受光線的影響。因此可通過磁敏傳感器彌補視頻傳感器車輛檢測中難以解決的晝夜轉(zhuǎn)換和復雜天氣情況等問題,提高車輛檢測的準確率。針對視頻車輛檢測,本文改進了傳統(tǒng)的幀差法進行運動目標檢測的算法,利用邊緣信息增強了對視頻抖動的魯棒性,應用興趣區(qū)域面積縮減法提高了搜索與
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