交通流量统计运动目标检测阴影消除多目标跟踪硕士论文

1、基于视频序列的交通流量统计算法研究与设计通信与信息系统， 2011， 硕士【摘要】 交通流量统计是计算机视觉处理方面研究的热点和前沿课题,也是智能交通系统(ITS)的核心课题之一。交通流量统计在减少城市交通拥堵,提高路面利用率方面能起到关键作用。交通流量统计算法主要的研究内容包括运动车辆检测、阴影消除和多目标跟踪。本文算法研究的最终目的是提高交通流量统计算法的实时性、准确性、适用性。本文的主要内容有：(1)介绍了交通流量统计的常用方法,例如采用环形线圈和超声波的交通流量统计系统。与此同时,基于视频序列的交通流量统计近年来发展迅速,由于它具有检测区域大、系统设置灵活等突出的优点,已成为交通流量统

2、计领域研究的热点。(2)在运动车辆检测方面,对背景差分法和三帧差分法进行结合,然后用OSTU动态阈值法获取分割后的二值图像。然后分析了阴影产生的机理,并且根据阴影在HSV颜色空间的特性,完成对车辆产生阴影的消除。对于运动车辆检测时经常出现的粘连问题,采用对检测出的前景车辆的二值化图像进行向x轴,y轴投影的方法,提出车辆分割方法。(3)在对车辆进行跟踪方面,采用了基于卡尔曼滤波器的方法,以运动车辆的高度、宽度、质心坐标、速度为特征向量,对该特征向量进行预测,缩小了搜索范围,减小了计. 更多还原【Abstract】 Traffic flow statistic is one hot an

3、d advanced topic in computer vision processing research, and also one core issues in intelligent transportation system (ITS). Traffic flow statistic can play a key role in reducing the urban traffic congestion and improving the utilization of the road.The main research contents of the traffic flow s

4、tatistic are vehicle detection, shadow elimination and multi-object tracking. The ultimate goal of this algorithm is to improve real-time, accuracy and applicabilit. 更多还原 【关键词】 交通流量统计； 运动目标检测； 阴影消除； 多目标跟踪； 【Key words】 traffic flow statistic； moving vehicles detection； shadow elimination； multi-

5、object tracking；【索购全文】Q联系Q：138113721 Q联系Q: 139938848付费即发摘要 3-5 ABSTRACT 5-6 第一章 绪论 10-16 1.1 课题研究的背景和意义 10 1.2 交通流量统计的常用方法 10-12 环形线圈交通流量统计系统 11 超声波交通流量统计系统 11 视频交通流量统计系统 11-12 1.3 交通流量统计的应用 12 1.4 研究现状 12-13 1.5 本文的组织结构 13-16 第二章 运动车辆检测算法研究 16-36 2.1 引言 16 2.2 视频序列概述 16-17 2.3 运动车辆检测流程 17-20 . 运动目标

6、检测的常用方法 17-18 运动车辆检测的一般流程 18-20 2.4 运动车辆检测的常用方法 20-28 背景差分法 20-24 帧间差分法 24-28 2.5 三帧差分法和背景差分法相结合的运动车辆检测方法 28-30 2.6 车辆阴影的检测和消除 30-33 阴影产生的原因和特征分析 30-31 阴影消除的常见方法 31-32 基于HSV颜色空间的阴影检测和消除算法 32 实验结果 32-33 2.7 车辆在粘连情况下的分割 33-35 2.8 本章小结 35-36 第三章 多运动车辆的跟踪算法 36-48 3.1 概述 36 3.2 常用跟踪方法 36-38 基于相关的运动目标跟踪方法

7、 36-37 基于特征匹配的跟踪方法 37 基于运动估计的跟踪方法 37-38 3.3 卡尔曼滤波基本原理 38-41 卡尔曼滤波 38-39 卡尔曼滤波递推方程 39-41 3.4 基于卡尔曼滤波器的运动车辆跟踪 41-48 运动车辆的特征提取 41-42 多目标链表的建立 42 卡尔曼目标区域的预测、搜索、模型更新 42-44 车辆短暂跟踪不到时的处理 44 车辆的标识 44-45 判断新车辆的出现与已跟踪车辆的消失 45-46 实验结果 46-48 第四章 交通流量统计设计与实现 48-64 4.1 引言 48 4.2 OpenCV视觉库在Visual C+软件编程环境下的配置 48-49 系统硬件环境 48 系统软件配置 48-49 4.3 系统设计 49-62 视频采集单元 49-50 检测区域设置 50-51 视频序列预处理 51-53 前景目标检测单元 53 运动目标跟踪单元 53-57 新目标检测单元 57-58