城市道路智能視覺監(jiān)控研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、為滿足城市交通智能化管理的需要,該文就如何實(shí)現(xiàn)城市道路交通的智能化視覺監(jiān)控進(jìn)行研究.該文首先對城市道路的雙實(shí)線識別進(jìn)行研究.在指出雙實(shí)線智能圖像識別的難點(diǎn)之后,根據(jù)雙實(shí)線在圖像中的形態(tài)特征,提出了用一種變形的Sobel算子對道路圖像進(jìn)行邊緣模板運(yùn)算,從而產(chǎn)生雙實(shí)線區(qū)域的紋理圖像,運(yùn)用紋理分割可得到雙實(shí)線區(qū)域粗略位置信息,再經(jīng)過二值化處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算、統(tǒng)計多幅結(jié)果圖像優(yōu)化之后,采集二值圖像雙實(shí)線位置處外側(cè)邊緣點(diǎn)位置坐標(biāo),用兩條直線進(jìn)行

2、擬合,就可以得到雙實(shí)線區(qū)域的準(zhǔn)確位置.為對城市道路進(jìn)行智能化監(jiān)控,往往需要從視頻圖像序列中自動地分割出運(yùn)動車輛等物體的信息.該文接下來對序列圖像中的運(yùn)動物體分割進(jìn)行研究.先分析了當(dāng)今常用的解決方案,然后詳細(xì)介紹了我們所采用的方法.連續(xù)的三幀圖像作幀間差分運(yùn)算之后,用一種基于網(wǎng)格的二值化方法獲得差分二值圖像,二值化結(jié)果圖像經(jīng)過或運(yùn)算,馬爾可夫隨機(jī)場分析、區(qū)域運(yùn)算,活動輪廓模型收縮初始區(qū)域之后,就會得到最后的運(yùn)動物體輪廓精確位置.文章最后對