視頻監(jiān)控檢測算法在交通路口的應(yīng)用研究.pdf

1、視頻檢測是綜合計算機技術(shù)，模式識別，圖像處理，人工智能的一門新興的學(xué)科，其應(yīng)用范圍從公安，國防到林業(yè)，電力，交通等諸多領(lǐng)域。對視頻檢測的研究，國內(nèi)外已經(jīng)取得了不少成果。隨著機動車輛數(shù)量的不斷增加，道路交通管理的難度越來越大，如何將高科技引入交通管理系統(tǒng)成了亟待解決的問題。交通道路視頻檢測系統(tǒng)將視頻檢測技術(shù)應(yīng)用到交通管理系統(tǒng)中，能實時獲取道路車輛信息，以及車輛違章情況，為交通管理提供依據(jù)。交通道路視頻檢測是近幾年逐漸發(fā)展起來的，是智能交通

2、系統(tǒng)的一個重要研究方向。 鑒于以上研究背景，本文對視頻監(jiān)控檢測算法進行了研究與探討。首先本文簡單介紹了數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識，這是視頻檢測算法的基礎(chǔ)。然后對常用的三種視頻檢測算法進行討論，重點研究了高斯混合模型的方法，經(jīng)過實驗測試取得了良好的效果。這里在區(qū)域提取的基礎(chǔ)上使用了Meanshift的跟蹤算法，其速度較快且能解決一定的遮擋問題。通過對交通路口的理解，提出了將視頻監(jiān)控檢測算法應(yīng)用于交通路口的思想，并進行了相關(guān)的算法分析，

3、為以后的研究打下基礎(chǔ)。最后，對文章進行了總結(jié)和展望。 綜上所述，本文的主要工作如下： 第一，采用背景差來對運動目標進行檢測，分析了各種不同的背景提取與更新的方法。通過實驗結(jié)果及分析比較，得出采用高斯混合模型法和陰影去除能良好的提取出運動目標。 第二，在目標檢測的基礎(chǔ)上，采用區(qū)域提取和Meanshift算法相結(jié)合，對視頻中的多目標車輛進行跟蹤，這種方法能解決部分遮擋問題。 第三，將目標檢測與跟蹤的思想應(yīng)用于