基于視頻的車(chē)流量及車(chē)輛闖紅燈檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System）是我國(guó)未來(lái)交通發(fā)展的趨勢(shì)，車(chē)流量統(tǒng)計(jì)與車(chē)輛闖紅燈檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，傳統(tǒng)的基于地感應(yīng)線圈的系統(tǒng)需要破壞已經(jīng)建好的路面，影響道路的使用壽命，而近年來(lái)應(yīng)用越來(lái)越廣泛的基于虛擬線圈的系統(tǒng)不能對(duì)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行跟蹤，因此，本文旨在設(shè)計(jì)一個(gè)基于視頻的車(chē)流量及車(chē)輛闖紅燈檢測(cè)系統(tǒng)，此系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車(chē)輛的位置并繪出車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，系統(tǒng)有較好的視頻處理速度

2、和車(chē)輛檢測(cè)的準(zhǔn)確度。本文的主要工作有以下三個(gè)方面：
　　1、研究了車(chē)輛檢測(cè)的前期工作，包括圖像平滑、背景建模、目標(biāo)提取及閾值分割幾個(gè)步驟，并對(duì)每個(gè)步驟所選用的算法進(jìn)行研究和仿真對(duì)比它們的處理速度和實(shí)際效果，最終確定采用中值濾波對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、采用混合高斯法進(jìn)行背景建模、采用背景差分法進(jìn)行目標(biāo)提取以及最大類間反差法進(jìn)行閾值分割。
　　2、在選定算法后，結(jié)合算法所需要的運(yùn)算量及系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，選用三星S5P6818處理器，攝像