行人與非機(jī)動(dòng)車交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行交通狀況檢測(cè)與交通流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是智能交通系統(tǒng)（ITS）領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題。而對(duì)交叉路口的行人和非機(jī)動(dòng)車進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤是其中最基礎(chǔ)的部分，本文對(duì)此問題進(jìn)行了較為系統(tǒng)的應(yīng)用性研究，對(duì)城市交叉路口的行人和非機(jī)動(dòng)車進(jìn)行跟蹤與統(tǒng)計(jì)的若干關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行了探討和改進(jìn)。
　　本文所進(jìn)行的應(yīng)用性研究主要包括以下方面：
　　（1）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的完善與改進(jìn)。在圖像差分法的基礎(chǔ)上，本文研究了新的檢測(cè)算法，正負(fù)差算法。差

2、圖像法是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中一種非常簡(jiǎn)單有效的方法。但現(xiàn)有的差圖像法僅利用絕對(duì)值差圖像，在差圖像上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)易受噪聲干擾，而新算法首先分別計(jì)算正差圖像與負(fù)差圖像，然后利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域在正差圖像與負(fù)差圖像中幅值、形狀以及運(yùn)動(dòng)等信息的對(duì)稱性對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，可極大提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的可靠性與效率。
　?。?）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征提取算法的比較和選用。為了從目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)區(qū)域里，把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)完整地分割提取出來，從而獲得關(guān)于各運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特

3、征描述，本文依據(jù)目標(biāo)的空間連續(xù)性，研究了連通區(qū)域檢測(cè)算法，以及去除噪聲和填補(bǔ)孔洞的算法，在兼顧減少噪聲和保持目標(biāo)完整的前提下，通過實(shí)驗(yàn)選用了合理的閾值，從而獲得了理想的二值化運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　?。?）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的改進(jìn)。在目標(biāo)檢測(cè)和特征提取的基礎(chǔ)上，本文依據(jù)人體目標(biāo)的位置和面積大小等特征，提出了一種基于特征的新的目標(biāo)跟蹤算法。根據(jù)目標(biāo)在相鄰幀間運(yùn)動(dòng)具有連續(xù)性，并且包圍窗口、灰度變化不大的特點(diǎn)，本算法改進(jìn)了傳統(tǒng)的代價(jià)函數(shù)，在跟蹤的匹