基于視頻的交通流量檢測算法研究.pdf

1、隨著我國社會經濟的發(fā)展和汽車的普及,城市交通道路擁擠現(xiàn)象和交通事故發(fā)生量逐漸增多,嚴重影響了我國城市經濟的發(fā)展和人民的生活。為了減少交通事故的發(fā)生率,以計算機科學、信息處理技術和交通視頻圖像處理為基礎的智能交通系統(tǒng)應運而生。為了實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的管理,必須及時的掌握交通路面的信息,并針對路面的交通信息做出快速的反應,交通路面車流量的檢測是智能交通中非常關鍵的一環(huán)。本文主要研究了基于交通視頻的車流量檢測技術。全文圍繞運動車輛檢測、運動車輛

2、陰影去除及車流量統(tǒng)計等方面進行了深入的研究,完成的主要工作如下:
　　首先,我們通過分析比較在復雜環(huán)境下的各種常用的目標檢測方法,提出了一種自適應的混合高斯模型檢測方法。該方法具有很強的適應環(huán)境的能力,能夠適應交通場景中動態(tài)背景的影響,較好的提取出前景目標,并解決了場景光線突變以及場景中緩慢運動目標造成的車輛誤檢問題。實驗表明,本文提出的算法可以在復雜的環(huán)境中有效的提取出運動目標,同時克服了場景中光線突變造成的影響。
　　其

3、次,我們針對交通場景中運動陰影的特性,基于運動陰影的鄰域光照強度比值不變以及顏色信息不變的特性,提出了一種有效去除運動陰影的算法,避免了運動陰影對車輛檢測的影響。實驗表明,本文提出的算法可以克服已有陰影去除算法的缺陷,快速有效的去除運動陰影。
　　最后,我們設計了一種基于虛擬線圈的車流量檢測方法,實現(xiàn)了車流量的統(tǒng)計。通過采用分塊的虛擬區(qū)域進行車流量的檢測,并基于相鄰幀具有相關性的特性,修正了車流量檢測的數據流。實驗表明,本文提出的