基于視頻的車輛檢測跟蹤系統(tǒng)中圖像預處理算法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著現(xiàn)代交通的不斷發(fā)展,城市中車輛的數(shù)量在成幾何倍的增長,直接造成城市交通擁堵,交通事故頻頻發(fā)生。我國的智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportation System,簡稱ITS)近幾年有了很快的發(fā)展。但是由于ITS對于實時處理的要求非常高,所以如何提高系統(tǒng)中各個算法的處理速度是實現(xiàn)ITS實時性的關鍵。本課題就是在這種情況下產(chǎn)生的。
   結(jié)合當前相關的圖像處理技術與我國ITS發(fā)展的狀況,本文對基于視頻的車輛檢測

2、系統(tǒng)中一些常用的圖像預處理算法進行了研究,并提出了改進算法,在保證精確識別車輛和進行車輛跟蹤的情況下盡可能的提高系統(tǒng)的處理速度。
   為了準確及時的進行車輛識別以及車輛跟蹤,首先要確定車輛在路面上的準確坐標,以便獲取車輛在路面上的準確位置,然后需要進行車輛識別前的圖像預處理工作,為進行車輛識別奠定基礎。比如彩色圖像灰度化、噪聲的消除、視頻抖動的消除、車輛陰影的去除等。
   本文設計的系統(tǒng)主要分為兩大部分,一部分是車輛

3、識別中圖像的預處理,另一部分是車輛的跟蹤。車輛識別部分首先要對視頻進行彩色圖像的灰度化,以便加速后續(xù)預處理的速度;然后進行圖像濾波以便去除噪聲的影響;接著進行視頻圖像的防抖動,以消除視頻抖動帶來的影響;最后學習背景,進行背景差分,利用多閾值法消除陰影的影響,提取出感興趣區(qū)域(Region Of Interest,簡稱ROI)。車輛跟蹤環(huán)節(jié)中,采用基于特征的跟蹤方法,并將被跟蹤車輛的特征分為主要特征和輔助特征,按照重要程度依次作為條件匹配

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