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基于视频图像的车辆目标检测及速度测量

作　者: 王静
导　师: 保文星
学　校: 北方民族大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 视频检测技术智能交通系统运动目标检测车辆速度测量
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着数字图像处理技术和计算机视觉技术的发展,视频检测技术逐渐成为智能交通系统中求取车辆速度等交通参数的重要方法,得到越来越多人的重视和肯定。准确交通信息的获取是智能交通系统及其子系统实现其各项功能的基础,所以利用视频检测技术来检测运动车辆目标、采集车速等实时交通参数成为当前智能交通系统研究与开发的重点之一。本文根据从城市交通道路上采集的交通视频序列,参考视频检测方面现有的研究成果,提出两种运动目标检测方法,并通过对检测到的目标进行定位和跟踪,实现了车辆速度测量。论文主要工作包括:1、本文针对智能交通系统中的交通视频序列,在现有的运动目标检测技术的基础上,提出了一种基于帧间差分法、图像阈值分割和数学形态学的运动目标检测方法。并对该方法的内容和实现过程进行了详细的说明。2、本文研究了基于图像分割的目标分割方法。结合智能优化算法—人工免疫系统和遗传算法,本文提出一种改进的遗传算法—克隆选择遗传算法。该算法将克隆选择代替遗传算法中的概率选择,避免了改进后的遗传算法出现早熟收敛现象。仿真实验证明,基于克隆选择遗传算法的图像阈值分割对处理不同类型的图像具有良好的分割效果和较强的适应能力,也进一步验证了克隆选择遗传算法的有效性和实用性。3、本文采用一种亚像素定位技术—灰度重心法对运动目标进行定位,并通过匹配连续两帧中同一车辆目标的最小外接矩形来实现目标跟踪。最后,利用不同帧的车辆自身长度的比例系数来得到车辆的行驶距离,计算车速。4、在Matlab仿真实验环境下,建立了视频检测系统的实验平台,编程实现了运动目标检测过程,以及运动车辆速度的测量。仿真实验验证了本文所提方法的正确性和有效性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第1章绪论  7-15
  1.1 课题背景  7-8
  1.2 智能交通系统的国内外发展现状  8-9
  1.3 车速检测技术简介  9-11
  1.4 视频检测技术  11-13
  1.5 本文的主要内容及章节安排  13-15
第2章运动目标的检测  15-30
  2.1 常用运动目标检测方法  15-17
    2.1.1 光流法  15-16
    2.1.2 背景差分法  16
    2.1.3 帧间差分法  16-17
  2.2 基于帧间差分法的运动目标检测  17-22
    2.2.1 帧间差分  18-19
    2.2.2 差分图的分割  19-20
    2.2.3 形态学处理  20-22
  2.3 基于智能算法的运动目标检测  22-29
    2.3.1 遗传算法用于图像分割  23-25
    2.3.2 克隆选择原理  25-27
    2.3.3 基于克隆选择遗传算法的图像阈值分割  27-29
  2.4 小结  29-30
第3章车辆速度检测研究  30-34
  3.1 运动目标的定位和跟踪  30-32
  3.2 车辆速度检测  32
  3.3 小结  32-34
第4章仿真实验及结果分析  34-41
  4.1 车辆目标检测仿真实验  34-38
    4.1.1 基于帧间差分法的车辆目标检测实验  34-35
    4.1.2 基于智能算法的运动目标检测实验  35-38
  4.2 车辆目标定位及速度测量仿真  38-40
    4.2.1 车辆目标定位仿真实验  38
    4.2.2 车辆速度测量仿真实验  38-40
  4.3 小结  40-41
第5章总结与展望  41-43
  5.1 本文的主要工作  41
  5.2 展望  41-43
参考文献  43-45
攻读硕士学位期间发表的相关学术论文  45-46
致谢  46

基于视频图像的车辆目标检测及速度测量

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