視頻道路交通信息處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、實(shí)時(shí)采集道路網(wǎng)絡(luò)中的道路交通流量、車速、車流密度、車頭時(shí)距、車輛行程時(shí)間、以及占用率等宏觀和微觀的道路交通信息，可以幫助掌握道路交通流的規(guī)律，指導(dǎo)人們進(jìn)行道路交通管理與控制。道路交通信息是道路交通設(shè)施改善、道路交通規(guī)劃等必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，建立道路交通信息采集方法是一個(gè)很值得研究的課題。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)采用統(tǒng)計(jì)方法更新視頻圖像背景，同時(shí)為了適應(yīng)道路交通的復(fù)雜性，對(duì)不同道路環(huán)境下背景更新過(guò)程中相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了討論

2、和分析，并給出了參考值。在獲取道路背景后，利用鄰域、多閾值的方法對(duì)傳統(tǒng)背景差分法來(lái)進(jìn)行改進(jìn)，克服其在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中的不足。然后通過(guò)融合圖像陰影的多種特征，獲得包含視頻圖像陰影和亮度較低車輛的區(qū)域，再構(gòu)建一組向量消除視頻圖像陰影的影響。通過(guò)詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證采用改進(jìn)的背景差分法和本文提出的陰影消除方法對(duì)車輛檢測(cè)結(jié)果的可靠性。
　　(2)為消除視頻圖像中車輛之間相互遮擋的影響，提高道路交通信息檢測(cè)的準(zhǔn)確性，提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)

3、學(xué)的方法對(duì)視頻圖像中車輛之間相互遮擋的圖像進(jìn)行分割。計(jì)算視頻圖像中的車輛實(shí)體面積與最小外接多邊形的面積差，以及視頻圖像中單個(gè)連通區(qū)域內(nèi)車輛面積來(lái)智能識(shí)別遮擋是否存在。存在遮擋時(shí)，通過(guò)鄰域特征搜索到凹包的頂點(diǎn)，然后利用凹包的頂點(diǎn)，作為腐蝕起點(diǎn)的判斷依據(jù)，再腐蝕掉在距離變換過(guò)程中受凹包頂點(diǎn)影響的像素點(diǎn)。在完成對(duì)目標(biāo)車輛遮擋識(shí)別和相關(guān)處理后，本文融合基于特征匹配的追蹤方法和基于灰色系統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤，先利用特征匹配追蹤方法對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛