基于計算機視覺的交通流量智能監(jiān)測技術研究.pdf

1、隨著我國經濟的發(fā)展，汽車保有量增速迅猛，與之而來的是困擾各個城市的交通問題。科學有效地規(guī)劃、管理城市交通成為城市發(fā)展的重要一環(huán)。在計算機視覺逐步發(fā)展的今天，如何利用計算機視覺解決交通問題成為了熱門研究方向。本文的目標是實現(xiàn)一個智能交通流量監(jiān)測原型系統(tǒng)，通過算法處理道路監(jiān)控攝像頭提供的實時視頻，得到相應路段交通流量的有關數據。這樣，交通管理部門可以依據這些數據，有針對性地調控相應路段的交通管理策略，最終達到提高道路交通的管理效率，緩解交通

2、擁堵，減少交通事故的目的。
　　在一段時間內，經過道路的車輛數量反映了交通流量的大小。我們使用多目標跟蹤算法對視頻中的車輛進行跟蹤，以達到統(tǒng)計車輛數量的目的。在實現(xiàn)車輛跟蹤之前，我們首先對比了有關視頻預處理的算法和背景建模算法的試驗效果，采用適用于本文目標的中值濾波與混合高斯背景建模算法。通過背景建模等相關算法的處理之后，得到可以用于多目標跟蹤的前景運動目標。我們首先提出了基于Lucas-Kanade稀疏光流的多目標跟蹤算法，該算

3、法將一般的單一目標的光流法跟蹤拓展到多目標跟蹤；實現(xiàn)了基于Cam-Shift的多目標跟蹤算法；并在以上兩種多目標跟蹤算法的基礎上提出了基于輪廓中心的多目標跟蹤算法，該算法在保證跟蹤成功率的同時，極大地提升了算法運算速度，該算法還能適應夜間光照不足的情況。最后，詳細論述了智能交通流量監(jiān)測系統(tǒng)的實現(xiàn)過程，并給出了多種環(huán)境下的實驗結果。
　　在不同交通狀況和不同光照條件下，我們針對跟蹤算法的執(zhí)行速度與車輛數量統(tǒng)計的準確度做出詳細的對比實