基于視頻的車輛檢測算法研究與框架設(shè)計(jì).pdf

1、隨著汽車的普及，城市交通系統(tǒng)的負(fù)荷日益加重。智能交通系統(tǒng)是采用計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)等手段對傳統(tǒng)的交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行改造，從而達(dá)到提高交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率、可靠性和安全性的目的。近40年來，智能交通技術(shù)在很多國家得到了長足的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，但是傳統(tǒng)的智能交通系統(tǒng)存在著數(shù)據(jù)采集模式單一、傳感器數(shù)量少、難以準(zhǔn)確和全面的獲取道路現(xiàn)場信息、由于缺乏相關(guān)設(shè)施的支持從而難以在市郊得到應(yīng)用等問題。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是近10年來出現(xiàn)的新興技術(shù)，每個(gè)網(wǎng)

2、絡(luò)節(jié)點(diǎn)集能量供給、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、無線通信四個(gè)功能為一體，通過在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)大量散布網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，從而對區(qū)域內(nèi)發(fā)生的事件或現(xiàn)象進(jìn)行全面的觀測。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)行多模式的數(shù)據(jù)采集、傳感器數(shù)量眾多、對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的事件或現(xiàn)象有深入和全面的了解、不需要額外的電源和通信設(shè)施，這些特點(diǎn)正好可以解決傳統(tǒng)智能交通中存在的問題。因此，把無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)，將給智能交通的發(fā)展帶來新的突破。 使用攝像機(jī)對城市道路交

3、通狀況進(jìn)行監(jiān)視已經(jīng)成為傳統(tǒng)智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，基于視頻的車輛檢測系統(tǒng)性能的好壞關(guān)鍵在于視頻檢測算法的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性。本文的主要內(nèi)容就是在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用背景下，面向全天候的視頻車輛檢測算法體系研究及其框架設(shè)計(jì)。虛擬線圈檢測法是一種成熟的視頻車輛檢測方法，由于虛擬線圈的輸出信號與傳統(tǒng)的感應(yīng)線圈傳感器相似，從而有利于與其他無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作。在光照條件良好的情況下，本文所設(shè)計(jì)系統(tǒng)以該方法為基礎(chǔ)，將虛擬線圈內(nèi)的視頻處

4、理分為背景重構(gòu)、動(dòng)態(tài)投射陰影檢測、車輛檢測、交通參數(shù)測量四個(gè)階段，并主要對背景重構(gòu)、車輛檢測、交通參數(shù)測量三個(gè)階段的具體算法進(jìn)行研究，其中提出的自適應(yīng)高斯混合模型背景重構(gòu)算法、雙線圈車道平均速度算法對整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行具有重要且積極的作用。 結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用背景設(shè)計(jì)全天候工作的視頻車輛檢測系統(tǒng)、較為深入的討論了視頻背景重構(gòu)、實(shí)現(xiàn)了一套靈活的仿真試驗(yàn)平臺是本文的主要貢獻(xiàn)。如何進(jìn)一步增強(qiáng)視頻車輛檢測系統(tǒng)的魯棒性、如何進(jìn)一步提高交