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基于视频的车辆检测和车型识别的研究

作　者: 郭辉
导　师: 查伟雄
学　校: 华东交通大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: 车型识别 Harris角点 Hausdorff距离识别系统
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 417次
引　用: 3次
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内容摘要

获取实时的交通信息对交通管理与控制有着重要作用,但是现有的信息采集技术已不能满足日益增长的交通需求。近年来,随着计算机技术的快速发展,基于计算机的视频检测技术在交通管理与控制中得到了广泛应用。对比其它检测方式,该技术具有检测范围大、设置灵活、安装维护方便、检测参数多等优点。因此,基于视频检测中关键技术的研究,来实现运动车辆的车型检测有着重要的实际意义。为了快速、准确地进行车型识别,本文采用基于Harris角点检测的识别方法。该方法的主要步骤如下:(1)通过迭代对背景进行及时更新,并基于改进的背景差分用Otsu’s法计算最佳分割阈值,从而实现运动目标的准确提取;(2)在去噪的基础上提取目标的Harris角点,以选取小型车、中型车或大型车Harris角点作为参考的标准样本,分别计算待识别车辆与3种标准样Harris角点的Hausdorff平均距离,并以Hausdorff平均距离的较小值作为判断车型相同的标准。本文在理论分析的基础上,运用Visual C# 2005开发一个基于Windows操作系统平台的车型识别系统,实现了车型识别的算法。实验结果表明,基于Harris角点检测的识别方法是一种准确、有效且实时性较好的车型识别方法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-15
  1.1 选题背景及意义  8-9
  1.2 车型检测技术研究历史及现状  9-11
    1.2.1 国内外研究现状  9-10
    1.2.2 现有的几种识别车型的方法  10-11
  1.3 角点检测研究现状  11-12
  1.4 本文工作及内容安排  12-15
第二章视频的获取和预处理  15-23
  2.1 数据获取  15
  2.2 视频图象预处理  15-17
    2.2.1 噪声滤波  15-16
    2.2.2 图象增强  16
    2.2.3 图像恢复  16-17
  2.3 图象去噪试验  17-22
  2.4 本章小结  22-23
第三章目标车辆的分离  23-33
  3.1 车辆视频检测技术介绍  23-24
    3.1.1 基于帧间差分法的检测与分割  23
    3.1.2 基于背景差分法的检测与分割  23-24
    3.1.3 基于光流场理论的检测与分割  24
  3.2 用背景差分法分离目标车辆  24-28
    3.2.1 视频背景的提取  24-25
    3.2.2 Otsu's 阈值提取运动目标  25-26
    3.2.3 三类车型分离实例  26-28
  3.3 分离图像的后处理  28-32
    3.3.1 图象后处理的方法  28-29
    3.3.2 数学形态学滤波  29-32
  3.4 本章小结  32-33
第四章目标车辆的特征角点提取  33-43
  4.1 角点检测的步骤  33-34
  4.2 HARRIS 算子的介绍  34-38
    4.2.1 Harris 算子模型的数学表达式  34-36
    4.2.2 Harris 算子的角点判定方法  36-38
    4.2.3 Harris 算子算法总结  38
  4.3 车辆图象的角点检测  38-42
    4.3.1 目标车辆灰度化  38-39
    4.3.2 目标车辆角点提取  39-42
    4.3.3 车辆角点的处理  42
  4.4 本章小结  42-43
第五章目标车型的判定  43-50
  5.1 HAUSDORFF 距离的定义  43-45
  5.2 车辆车型的匹配  45-46
  5.3 系统界面  46-49
  5.4 本章小结  49-50
第六章结论与展望  50-52
  6.1 研究结论  50-51
    6.1.1 角点检测的优点  50
    6.1.2 存在问题  50-51
  6.2 后续工作及发展方向  51-52
致谢  52-53
参考文献  53-55
C#程序部分源代码  55-74
  1. 视频处理部分  55-58
  2. 图像处理部分  58-74
个人简历，在读期间发表论文  74

基于视频的车辆检测和车型识别的研究

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