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基于机器视觉的交通路口车流量检测方法研究

作　者: 王吉
导　师: 苑玮琦
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 智能交通 运动车辆检测 混合高斯背景建模 车辆个数识别
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


智能交通系统(Intelligent Transport System,简称ITS)是未来城市交通管理系统的主要研究方向,与传统的交通管理方法比较起来,智能交通系统能够在一个城市内部,以及不同城市之间实现对交通的监测、调度和控制,实现了大范围地区的交通管理。智能交通系统主要由交通信息采集系统、交通信息处理分析系统和信息发布系统组成。其中,交通信息采集,处理是系统的关键组成部分,是智能交通系统做出准确分析判断的重要依据。在近几十年的发展过程中,交通信息采集主要有地感线圈,超声波,雷达,微波,红外线和视频等采集方式。在这些交通信息采集方式中,视频采集方式不但能够重现的道路场景中的交通信息,而且同时记录了场景中每个运动车辆的信息,所以在实际中被广泛的应用。本文以交通视频为研究对象,设计出运动车辆个数的检测算法。具体的研究内容如下:首先,介绍了常用的运动目标的检测算法,帧间差法,光流法,背景差法等,分析了每种方法在检测车辆时的优缺点。然后,在检测运动车辆时,为了提取交通视频图像的背景图像,分理出前景信息,提出用混合高斯混合模型的方法进行车辆检测。本文中,观测视频图像上的每个像素点的均值和方差,建立3个背景模型,对采集到的视频图像中的每个像素点进行判断,符合某个模型的,将像素点归入此模型中;如果没有模型符合,把权值最小的模型舍去,需要重新建立模型;不符合背景模型的像素点为前景信息。由于前景图像中含有噪声和车辆信息丢失,所以对前景图像进行了滤波和数学形态学操作,实现了前景信息图像和背景信息图像的分离。在车辆进行计数时,根据车辆的内部特征,对每个车辆内部进行填充相同的数据,不同的车辆在填充数据后依次加一,统计出每帧图像中的车辆个数。最后,使用Matlab软件对算法仿真,实验证明,该算法可以检测不同速度的运动车辆,统计出车辆的个数。另外,文本采用的背景图像与前景图像的分离方法是自适应的,可以适应不同光照条件下的车辆检测,具有很好的鲁棒性。

全文目录


摘要  5-7
Abstract  7-11
第一章 绪论  11-20
  1.1 智能交通系统的简介和研究意义  11-12
  1.2 交通车辆传感器的简介与特点  12-16
    1.2.1 地埋式传感器的概述  12-13
    1.2.2 非地埋式传感器的概述  13-16
  1.3 国内外交通视频处理的研究现状  16-18
    1.3.1 国外研究现状  16-17
    1.3.2 国内研究现状  17-18
  1.4 本文的主要研究内容  18
  1.5 本文的结构安排  18-20
第二章 运动车辆检测算法  20-37
  2.1 基于阈值的车辆图像分割  20-23
    2.1.1 基于迭代法的车辆图像分割  21-22
    2.1.2 基于局部阈值的车辆图像分割  22-23
  2.2 基于区域的车辆图像分割  23-27
    2.2.1 区域生长分割法  23-25
    2.2.2 分裂-合并分割法  25-27
  2.3 基于边缘检测的车辆图像分割  27-31
    2.3.1 一阶导数的车辆边缘检测算子  27-29
    2.3.2 二阶导数的车辆边缘检测算子  29-30
    2.3.3 Canny 车辆边缘检测算子  30-31
  2.4 基于分水岭的车辆图像分割  31-32
  2.5 视频图像中的车辆分割算法  32-35
    2.5.1 帧间差法  32-33
    2.5.2 光流法  33-34
    2.5.3 背景差法  34-35
  2.6 本章小结  35-37
第三章 基于高斯混合模型的车辆检测算法  37-44
  3.1 交通图像的提取前景算法概述  37-38
  3.2 单高斯模型的算法原理  38-39
  3.3 高斯混合模型算法  39-41
  3.4 高斯混合模型算法实验结果与分析  41-43
  3.5 本章小结  43-44
第四章 交通视频的数字图像处理技术  44-52
  4.1 图像空间域上的滤波  44-46
  4.2 图像频域上的滤波  46-48
  4.3 同态滤波器  48
  4.4 交通视频图像滤波结果与实验分析  48-50
  4.5 本章小结  50-52
第五章 车辆数目识别的算法  52-60
  5.1 问题描述  52
  5.2 常用的车辆特征提取  52-54
    5.2.1 颜色特征提取  52-53
    5.2.2 纹理特征提取  53
    5.2.3 形状特征提取  53-54
    5.2.4 结构特征提取  54
  5.3 车辆信息的提取和数目识别算法  54-59
    5.3.1 算法过程  54-56
    5.3.2 实验结果与分析  56-59
  5.4 本章小结  59-60
第六章 运动车辆数目识别模拟系统的实现  60-62
  6.1 模拟系统的组成及软件流程设计  60-61
  6.2 模拟系统的软件流程图  61
  6.3 本章小结  61-62
第七章 结论与展望  62-64
参考文献  64-67
在学研究成果  67-68
致谢  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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