基于機(jī)器視覺的高速公路車輛測(cè)速研究.pdf

1、國(guó)家物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的提出給智能交通行業(yè)的發(fā)展帶來了契機(jī)。隨著傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,使現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)能夠代替人眼實(shí)現(xiàn)對(duì)交通場(chǎng)景的監(jiān)管。本文主要研究利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)高速公路場(chǎng)景圖像進(jìn)行分析和處理,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行測(cè)速(以下簡(jiǎn)稱視覺測(cè)速),為智能交通系統(tǒng)(ITS)提供必要的交通監(jiān)管數(shù)據(jù)。
　　視覺測(cè)速的核心是如何從實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像中準(zhǔn)確、快速地提取出指定時(shí)間段內(nèi)車輛實(shí)際位移信息。由于同一場(chǎng)

2、景內(nèi)可能包含多輛運(yùn)動(dòng)車輛,因而視覺測(cè)速的關(guān)鍵問題轉(zhuǎn)化為如何對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(車輛)進(jìn)行檢測(cè)、鎖定跟蹤、并基于圖像定位計(jì)算出指定時(shí)間段內(nèi)車輛的實(shí)際位移。針對(duì)以上問題,本論文的主要工作和取得的成果如下:
　　(一)建立了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精確檢測(cè)算法。分析比較了三種常用的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法,并將基于背景差的目標(biāo)檢測(cè)方法作為本文的目標(biāo)檢測(cè)方法;應(yīng)用高斯混合模型對(duì)背景進(jìn)行自適應(yīng)重建和更新,并提出了合理的改進(jìn);開發(fā)了基于過渡區(qū)提取的目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)算法,能夠更準(zhǔn)確

3、地獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域;針對(duì)高速公路經(jīng)常出現(xiàn)的霧天情況,開發(fā)了適用于高速公路的圖像自動(dòng)去霧算法;
　　(二)改進(jìn)了適合于高速公路場(chǎng)景的目標(biāo)跟蹤算法。在目標(biāo)跟蹤步驟中針對(duì)目標(biāo)尺度和運(yùn)動(dòng)方向的變化分別提出了帶寬向下調(diào)節(jié)策略和目標(biāo)向前搜索策略,使目標(biāo)跟蹤算法能夠?qū)Ω咚俟诽囟▓?chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)快速自適應(yīng)跟蹤。
　　(三)實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)了圖像定位算法。研究并實(shí)現(xiàn)了基于標(biāo)定的圖像定位方法,同時(shí)提出了基于測(cè)量的幾何定位方法和完全幾何定位方法,

4、并提出了一種可行的硬件安裝方案,豐富了圖像定位理論,使得圖像定位方法更全面適應(yīng)性更強(qiáng)。
　　(四)通過模擬實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn),對(duì)本文提出的目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和圖像定位算法進(jìn)行了驗(yàn)證。根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的結(jié)果獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)每一時(shí)刻的空間位置,得到目標(biāo)在監(jiān)控時(shí)段內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡,結(jié)合圖像定位計(jì)算得到車輛在公路場(chǎng)景中真實(shí)的運(yùn)動(dòng)距離,通過幀計(jì)時(shí)法獲得車輛的運(yùn)動(dòng)時(shí)間,從而計(jì)算出車輛在相應(yīng)時(shí)間內(nèi)的速度。最后提出了一種可行的基于機(jī)器視覺的高速公路車輛測(cè)速