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1、碩士學(xué)位論文基于視頻檢測(cè)的行人交通參數(shù)提取技術(shù)研究ExtractionTechnologyofPedestrianTrafficParametersBasedonVideoDetection學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解北京交通大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)北京交通大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)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(xué)校向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽
2、字日期：年月日簽字日期：年月日中圖分類號(hào)：學(xué)校代碼：10004UDC：密級(jí)：公開北京交通大學(xué)學(xué)位論文基于視頻檢測(cè)的行人交通參數(shù)提取技術(shù)研究ExtractionTechnologyofPedestrianTrafficParametersBasedonVideoDetection作者姓名：學(xué)號(hào)：導(dǎo)師姓名：職稱：學(xué)位類別：工學(xué)學(xué)位級(jí)別：碩士學(xué)科專業(yè)：交通運(yùn)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(xué)2021年10月63北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACT中文摘要摘要：目前交通監(jiān)控的主要方式是兩種：人工觀察；攝像機(jī)記錄，人工統(tǒng)計(jì)。
3、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(jì)的準(zhǔn)確性有限，可能會(huì)出現(xiàn)疏漏，對(duì)異常情況不能及時(shí)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(jī)拍攝視頻，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位、識(shí)別和跟蹤及交通參數(shù)的提取和分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)目標(biāo)（例如行人、車輛等）行為的分析與判斷。目前，針對(duì)車輛的目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別研究已經(jīng)比較成熟，但針對(duì)行人的目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別研究則相對(duì)滯后，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(dòng)較為隨機(jī)，速度并不連貫，而且行人之間的間距
4、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(duì)上述難點(diǎn)進(jìn)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(shí)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文的主要研究?jī)?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(xué)模型，針對(duì)交通視頻中最常見的椒鹽噪聲和高斯噪聲實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典濾波算法的去噪，并設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)算法，將加入圖像像素點(diǎn)是否為噪聲的判決預(yù)處理，只針對(duì)可能為噪聲點(diǎn)的區(qū)域進(jìn)行去噪，而對(duì)于非噪聲點(diǎn)不進(jìn)行去噪，更好地保持了圖像的細(xì)節(jié)信息。（2）對(duì)于行人檢測(cè)和識(shí)別問題，針對(duì)各種具體難點(diǎn)設(shè)計(jì)了具體
5、的解決方案和步驟。比較了常用目標(biāo)檢測(cè)算法，并根據(jù)交叉口智能交通監(jiān)控視頻的特點(diǎn)選用了合適的行人檢測(cè)算法。由于檢測(cè)算法可能造成區(qū)域的不完整和空洞，采用形態(tài)學(xué)操作對(duì)行人目標(biāo)區(qū)域的斷裂區(qū)域?qū)崿F(xiàn)連接，并對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的空洞進(jìn)行填充。對(duì)可能存在噪聲的區(qū)域采用區(qū)域面積統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算面積，并去除小面積的噪聲斑塊。對(duì)陰影采用幾何形狀的方法予以去除。對(duì)交叉路口復(fù)雜環(huán)境中的各種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行建模，并總結(jié)了行人目標(biāo)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了基于視頻檢測(cè)的行人目標(biāo)識(shí)別。（3）實(shí)現(xiàn)了交通視頻中交叉口行人目標(biāo)的跟蹤。通過對(duì)攝像機(jī)視場(chǎng)的標(biāo)定，完成了攝像機(jī)空間拍攝的視頻數(shù)字圖像中的坐標(biāo)
6、到實(shí)際物理世界空間坐標(biāo)系的映射換算，提取了包括行人目標(biāo)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(shí)提供實(shí)際狀況提供了翔實(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。綜上所述，本文的研究成果能夠?yàn)榉抡嫦到y(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)提供實(shí)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??；行人檢測(cè)；行人識(shí)別；行人跟蹤；視場(chǎng)標(biāo)定63北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTABSTRACTABSTRACT:Currently,mostmonitoringoftrafficsceneismainlyachievedthroughmanualsupe
7、rvisorycontrolorartificialobservationofvideoaftertheevent.Thesemethodsneedalotofmanpower,materialresources;furthermore,omissionsmayoccurabnormalsituationscan’tberespondedduetothelimitationofhuman'senergyandattention.Thusthereisneedtoestablishintelligenttrafficmanagements
8、ystemthatiswithouthumaninterventionorrequiresverylittlemanualoperation.Inthesystem,installingcamerasare
