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交通信息处理系统的研究和实现

作　者: 林盛
导　师: 龚海刚；罗建禄
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 车辆检测 图像预处理 图像处理 图像采集 背景更新
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 69次
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内容摘要


智能交通系统(ITS)作为机器视觉的车辆和车型分类技术,是发展现代化交通的必由之路。研究智能交通系统是国家发展经济的一个重要方向,它在高速公路收费系统和道路交通监控系统等方面都有着广泛的应用前景。本文依据这样的发点,对智能交通系统中的车辆检测、提取和分类技术进行了深入地研究和分析,并提出了一种精确的车辆检测分类算法,主要内容如下:首先利用现有的数字图像处理相关知识对图像进行预处理,减少噪声对结果的影响,对比分析目前现有的抑噪声算法,提出一种改进的滤波抑噪声算法。同时提出一种阀值分割算法对车辆进行检测提取,该算法采用动态调整阀值能对背景进行自动更新。接着基于视频图像方面知识,分析如何利用采集卡进行图像采集,分析。其次介绍了视频检测技术的方法和用图像处理和识别技术对目标进行检测和识别的原理,并根据智能交通控制与仿真对于交通流量、车辆速度、车辆到达率等交通检测的需求,基于视频图像进行了交通信息处理的算法研究与实现。最后,通过对图像滤波除噪、图像增强、图像分割、图像锐化、特征提取与目标识别等图像处理过程中遇到的这些关键问题分析,在此基础上确定了机动车辆违章检测系统设计和实现中所要采用的背景相减法数学模型,完成了背景自动更新。本文提出的智能交通系统适用于大面积、多目标的复杂场景,能有效排除干扰,满足自然条件下视频监控的车辆检测和车型分类要求,具有一定的理论意义和实用价值,可以推广应用到视频监控的其它领域中。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 引言  9-12
    1.1.1 ITS 的概念  9-10
    1.1.2 ITS 的意义  10
    1.1.3 目前各种交通流信息采集技术  10-12
  1.2 国内外的研究现状  12-13
    1.2.1 国内的研究现状  12
    1.2.2 国外的研究现状  12-13
  1.3 本课题研究的目的意义和主要内容  13-15
    1.3.1 研究的目的意义  13-14
    1.3.2 研究的主要内容  14-15
第2章 数字图像处理的相关知识  15-28
  2.1 数字图像处理基本概念  15-17
  2.2 数字图像预处理  17-22
    2.2.1 图像灰度化  17-18
    2.2.2 卷积运算  18-19
    2.2.3 滤波  19-22
  2.3 背景差分算法  22
  2.4 背景自动更新  22-24
  2.5 边缘检测  24-26
  2.6 阈值分割算法  26-27
  2.7 本章小结  27-28
第3章 视频图像的采集  28-43
  3.1 采集系统的原理图  28-29
  3.2 图像速率及采集的计算公式  29
  3.3 视频采集卡的使用  29-31
    3.3.1 图像采集卡的工作流程  30-31
  3.4 采集卡自带的函数  31-35
    3.4.1 宏、结构以及常量  31-32
    3.4.2 图像的采集  32
    3.4.3 采集图像到屏幕  32-33
    3.4.4 采集图像到内存  33
    3.4.5 基于VC++6.0 的图像采集  33-35
  3.5 视频图像存储的文件格式  35-39
    3.5.1 BMP（位图）文件格式  36-39
  3.6 读取256 色灰度位图  39-42
  3.7 本章小结  42-43
第4章 交通流视频图像预处理  43-55
  4.1 背景差分  44-45
  4.2 基于先锋遗传算法的阈值分割  45-52
    4.2.1 先锋遗传算法的基本原理  45-46
    4.2.2 染色体编码  46-47
    4.2.3 适应度函数和标定  47-48
    4.2.4 交叉概率、变异概率的自适应调整  48-49
    4.2.5 图像分割阈值求取  49-52
  4.3 高斯拉普拉斯边缘检测  52-53
  4.4 中值滤波  53-54
  4.5 本章小结  54-55
第5章 图像处理技术的虚拟检测器法检测交通流参数  55-73
  5.1 运动物体的检测方法  55-58
    5.1.1 光流分析法  55-56
    5.1.2 时间差分法  56-57
    5.1.3 背景减除法  57-58
  5.2 交通流参数检测的方法  58-59
  5.3 本文的方法  59-61
    5.3.1 系统三维结构  59-60
    5.3.2 处理流程  60-61
  5.4 关键技术  61-65
    5.4.1 车辆存在  61-64
    5.4.2 符号分析  64-65
  5.5 参数检测  65-71
    5.5.1 车流量统计  65-66
    5.5.2 车速度检测  66-69
    5.5.3 排队状态和排队长度检测  69
    5.5.4 其它参数计算  69-71
  5.6 检测数据的误差分析与防止  71-72
  5.7 系统其它功能  72
  5.8 本章小结  72-73
第6章 机动车辆违章检测技术的研究  73-93
  6.1 常用的车辆检测算法  73-76
    6.1.1 宏观检测法  73-74
    6.1.2 微观检测法  74-76
  6.2 基于形态学边缘检测和背景差分的车辆检测算法  76-79
  6.3 车辆违章行为检测算法  79-83
    6.3.1 车辆闯红灯检测  79-81
    6.3.2 车辆违章停车检测  81-83
  6.4 背景更新算法研究  83-88
    6.4.1 常用的背景更新算法  84-86
    6.4.2 基于统计平均的背景更新算法  86-88
  6.5 试验结果及分析  88-93
    6.5.1 实验结果  88-90
    6.5.2 实验结果分析  90-93
致谢  93-94
参考文献  94-96

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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