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基于交通视频的车辆行为检测研究与仿真实现

作　者: 魏新宽
导　师: 申永军
学　校: 兰州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 智能监控行为检测轨迹分析背景建模直方图均衡
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 25次
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内容摘要

近年来,随着机动车数量迅速攀升和交通事故的高发率,给人们的正常生活带来很大的影响。我国目前的车辆行为监控主要通过人工查看监控视频的方式进行检测,只能是事后查看,无法预防事故发生。而且人工查看监控视频不能做到万无一失。为了进一步规范车辆按章行驶,车辆智能检测成为目前一项讨论和研究热门课题。本文针对基于交通视频的车辆行为检测进行了深入研究,根据车辆行为检测现实需求,对比分析视频图像预处理中关于图像滤波,图像增强、阴影分割等方法,并进行算法优化；通过仿真实验对几种常见背景建模方法优缺点进行分析,提出了基于混合高斯背景建模的改进算法；对Cam shift运动目标跟踪算法进行改进,提出基于Cam shift改进算法的交通多目标跟踪算法；通过提取视频中运动车辆中心坐标,提出了基于运动轨迹的车辆行为检测方法,并针对常见车辆行为提出了具体可行的判断方法。在此基础之上,搭建车辆行为检测系统整体框架,利用Matlab开发平台进行仿真实验,实现了车辆的跟踪检测和行为分析,通过实验验证了基于混合高斯背景建模改进算法和基于Cam shift改进算法的可行性和实用性,并对目前比较热门的酒驾行为判断进行了分析和探索。

全文目录

中文摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-10
  1.1 课题研究的目的和意义  7
  1.2 研究现状  7-8
    1.2.1 国外研究现状  7-8
    1.2.2 国内研究现状  8
  1.3 主要研究内容  8-9
  1.4 结构安排  9-10
第二章图像预处理  10-21
  2.1 图像灰度化  10-11
  2.2 灰度图像滤波  11-12
  2.3 灰度图像二值化  12-14
  2.4 图像增强算法  14-15
  2.5 图像增强算法改进  15-17
  2.6 数学形态学降噪  17-18
  2.7 车辆阴影检测及去除  18-20
  2.8 小结  20-21
第三章基于高斯混合背景建模改进算法的运动物体检测  21-29
  3.1 常见背景建模方法分析  21-22
  3.2 混合高斯背景建模法  22-25
  3.3 混合高斯背景建模算法改进  25-27
  3.4 实验结果分析  27-28
  3.7 小结  28-29
第四章：基于卡尔曼滤波改进算法的运动车辆跟踪  29-40
  4.1 卡尔曼滤波算法基本原理  29-32
  4.2 基于CAM SHIFT改进算法的交通多目标跟踪  32-38
    4.2.1 车辆轮廓的获取  33-35
    4.2.2 基于CAM SHIFT改进算法的车辆轮廓提取实验验证  35-37
    4.2.3 车辆轮廓的判定  37-38
  4.3 运动车辆重心坐标提取  38-39
  4.4 小结  39-40
第五章基于运动轨迹的车辆行为分析  40-45
  5.1 概述  40
  5.2 车辆运动轨迹分析  40-41
  5.3 直线拟合  41-42
  5.4 车辆运动方向判析  42-43
  5.5 车辆行为检测  43-44
    5.5.1 车辆掉头、变更车道、压线行驶检测  43-44
    5.5.2 违章停车检测  44
    5.5.3 超速检测  44
  5.6 小结  44-45
第六章：车辆行为检测系统实现及仿真实验  45-55
  6.1 车辆行为检测系统框架分析  45
  6.2 系统实现  45-48
  6.3 仿真实验  48-52
    6.3.1 单目标实验验证  48-52
    6.3.2 多目标实验验证  52
  6.4 实验结果分析  52-54
  6.5 进一步探索  54-55
第七章总结与展望  55-57
  7.1 研究总结  55
  7.2 未来展望  55-57
参考文献  57-59
在学期间的研究成果和主要工作  59-60
致谢  60

基于交通视频的车辆行为检测研究与仿真实现

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