基于視頻檢測的行人交通參數(shù)提取研究碩士學位論文

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1、碩士學位論文基于視頻檢測的行人交通參數(shù)提取技術(shù)研究ExtractionTechnologyofPedestrianTrafficParametersBasedonVideoDetection學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學位論文作者完全了解北京交通大學有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定。特授權(quán)北京交通大學可以將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，提供閱覽服務(wù),并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學校向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學位論文在解密后適用本授權(quán)

2、說明）學位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日中圖分類號：學校代碼：10004UDC：密級：公開北京交通大學學位論文基于視頻檢測的行人交通參數(shù)提取技術(shù)研究ExtractionTechnologyofPedestrianTrafficParametersBasedonVideoDetection作者姓名：學號：導(dǎo)師姓名：職稱：學位類別：工學學位級別：碩士學科專業(yè)：交通運輸規(guī)劃與管理研究方向：城市交通規(guī)劃與管理北京交通大學2021年6月63北京交通大學碩士學位論文ABSTRACT中文摘

3、要摘要：目前交通監(jiān)控的主要方式是兩種：人工觀察；攝像機記錄，人工統(tǒng)計。這兩種方式都需要投入大量的人力和物力資源，并且人工統(tǒng)計的準確性有限，可能會出現(xiàn)疏漏，對異常情況不能及時做出反應(yīng)。為此需要建立一種不需人工干預(yù)、或者只需要很少人工操作的智能交通管理系統(tǒng)，通過安裝在固定位置的攝像機拍攝視頻，實現(xiàn)對目標的定位、識別和跟蹤及交通參數(shù)的提取和分析，并在此基礎(chǔ)上進一步實現(xiàn)目標（例如行人、車輛等）行為的分析與判斷。目前，針對車輛的目標檢測、跟蹤、識別研究已經(jīng)比較成熟，但針對行人的目標檢測、跟蹤、識別研究則相對滯后

4、，而且具體情況異常復(fù)雜，例如行人為非剛體，在視頻中的面積小，行動較為隨機，速度并不連貫，而且行人之間的間距有可能較小，這些都給相關(guān)技術(shù)造成了很大的挑戰(zhàn)。本文對上述難點進行了研究，通過提取交叉口的行人流量、速度、步行方向等參數(shù)，給行人的交通管理與控制以及仿真系統(tǒng)模擬現(xiàn)實提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文的主要研究內(nèi)容包括：（1）分析了智能交通監(jiān)控視頻中的降質(zhì)因素，并研究了各種噪聲的數(shù)學模型，針對交通視頻中最常見的椒鹽噪聲和高斯噪聲實現(xiàn)了經(jīng)典濾波算法的去噪，并設(shè)計了一種改進算法，將加入圖像像素點是否為噪聲的判決預(yù)處理，只

5、針對可能為噪聲點的區(qū)域進行去噪，而對于非噪聲點不進行去噪，更好地保持了圖像的細節(jié)信息。（2）對于行人檢測和識別問題，針對各種具體難點設(shè)計了具體的解決方案和步驟。比較了常用目標檢測算法，并根據(jù)交叉口智能交通監(jiān)控視頻的特點選用了合適的行人檢測算法。由于檢測算法可能造成區(qū)域的不完整和空洞，采用形態(tài)學操作對行人目標區(qū)域的斷裂區(qū)域?qū)崿F(xiàn)連接，并對目標區(qū)域內(nèi)的空洞進行填充。對可能存在噪聲的區(qū)域采用區(qū)域面積統(tǒng)計的方法計算面積，并去除小面積的噪聲斑塊。對陰影采用幾何形狀的方法予以去除。對交叉路口復(fù)雜環(huán)境中的各種運動目標

6、進行建模，并總結(jié)了行人目標的特點，實現(xiàn)了基于視頻檢測的行人目標識別。（3）實現(xiàn)了交通視頻中交叉口行人目標的跟蹤。通過對攝像機視場的標定，完成了攝像機空間拍攝的視頻數(shù)字圖像中的坐標到實際物理世界空間坐標系的映射換算，提取了包括行人目標的質(zhì)心、位移、速度、加速度和流量等交通參數(shù)，為仿真系統(tǒng)模擬現(xiàn)實提供實際狀況提供了翔實的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。綜上所述，本文的研究成果能夠為仿真系統(tǒng)模擬現(xiàn)實提供實際狀況，并分析所在路口的交通狀況，為交通管理與控制提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：交通參數(shù)提取；行人檢測；行人識別；行人跟蹤；視場標定63北

7、京交通大學碩士學位論文ABSTRACTABSTRACTABSTRACT:Currently,mostmonitoringoftrafficsceneismainlyachievedthroughmanualsupervisorycontrolorartificialobservationofvideoaftertheevent.Thesemethodsneedalotofmanpower,materialresources;furthermore,omissionsmayoccurabnormalsi

8、tuationscan’tberespondedduetothelimitationofhuman'senergyandattention.Thusthereisneedtoestablishintelligenttrafficmanagementsystemthatiswithouthumaninterventionorrequiresverylittlemanualoperation.Inthesystem,installingcamerasaref