基于視頻的車輛檢測(cè)研究.pdf

1、在智能交通系統(tǒng)中，對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛實(shí)現(xiàn)無(wú)人監(jiān)控是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，它涉及到計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信息采集、視頻圖像處理等各方面的技術(shù)。運(yùn)動(dòng)車輛的有效檢測(cè)和準(zhǔn)確跟蹤是現(xiàn)代智能交通研究的核心部分。本文對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了一些研究，給出了一種在自然道路背景下運(yùn)動(dòng)車輛自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤的方法，并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的軟件系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)車輛的自動(dòng)跟蹤。 本文實(shí)現(xiàn)了基于幀差法的運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)，并對(duì)圖像的平滑處理、增強(qiáng)、邊界檢測(cè)、噪聲去除等方面做了分析和研究。在連通區(qū)域

2、上，提出一種新的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)探測(cè)標(biāo)記法，實(shí)現(xiàn)了公路交通中運(yùn)動(dòng)車輛的有效檢測(cè)和提取。在車輛檢測(cè)的基礎(chǔ)上，本文采用匹配—修正—預(yù)測(cè)的循環(huán)策略對(duì)車輛跟蹤進(jìn)行了研究。根據(jù)運(yùn)動(dòng)車輛在相鄰兩幀中移動(dòng)距離不大，從而在圖像中面積的變化也不大的特點(diǎn)，采用運(yùn)動(dòng)車輛的中心和面積兩個(gè)參數(shù)在相鄰圖中進(jìn)行匹配。利用卡爾曼濾波理論建立運(yùn)動(dòng)模型，通過(guò)車輛特征如中心位置和面積大小進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和當(dāng)前幀中的目標(biāo)進(jìn)行匹配，尋找運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像序列中各幀中的對(duì)應(yīng)關(guān)系