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《基于視頻交通狀態(tài)的分析的研究》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、西華大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明作者鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文,是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行研究工作所取得的成果。盡我所知,除文中已經(jīng)注明引用內(nèi)容和致謝的地方外,本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果,也不包含其他已申請學(xué)位或其他用途使用過的成果。與我一同工作的同志對本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。若有不實(shí)之處,本人愿意承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。學(xué)位論文作者簽名:日期.州\16弋指導(dǎo)教師鮐\形吻哼日期7/"I/,多.f/I西華大學(xué)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學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)
2、位論文的規(guī)定,在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于西華大學(xué),同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版,允許論文被查閱和借閱,西華大學(xué)可以將本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,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)印手段保存和匯編本學(xué)位論文。(保密的論文在解密后遵守此規(guī)定)學(xué)位論文作者簽名:日期.圳l’6弋、指導(dǎo)教師張、-伊哆嘭日期易I/.多.11f西華大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要為了適應(yīng)和解決地面交通快速發(fā)展所帶來的各種交通問題,交通情況的綜合分析即智能交通系統(tǒng)的研發(fā)被提到了重要的位置。遠(yuǎn)動(dòng)車輛
3、的檢測及跟蹤被作為智能交通管理系統(tǒng)(ITS—Intelligenttransportationsystems)中重要的組成部分,成為眾多科研機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)。本文針對ITS中的關(guān)鍵技術(shù),對基于視頻的地面交通情況中的車輛跟蹤和檢測的相關(guān)問題進(jìn)行研究,并在此基礎(chǔ)之上對交通狀態(tài)進(jìn)行判定。本文是在對視頻中運(yùn)動(dòng)車輛檢測和跟蹤的基礎(chǔ)上,討論交通狀態(tài)的判定方法,分析并研究了交通狀態(tài)的判定條件,并根據(jù)參考文獻(xiàn)提出了具體判定方法,并給出相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果。本文所進(jìn)行的研究包括以下幾個(gè)主要方面:首先是根據(jù)先驗(yàn)知識對視頻中感興趣
4、區(qū)域進(jìn)行劃分,在車輛運(yùn)動(dòng)檢測算法中,本文采用混合高斯模型對背景進(jìn)行重構(gòu),研究了文獻(xiàn)【35】中的基于高斯模型的陰影檢測和去除算法,并把該算法應(yīng)用于本文中的陰影去除,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果效果比較理想。在對運(yùn)動(dòng)車輛檢測后,利用形態(tài)學(xué)處理在檢測過程中檢測圖片出現(xiàn)的噪聲;再次利用最小矩形對檢測結(jié)果進(jìn)行標(biāo)記。在對運(yùn)動(dòng)車輛的跟蹤算法中,本文采用基于kalman濾波的跟蹤算法。在建立跟蹤模板時(shí)使用Kalman濾波器對模板中的每一個(gè)像素值進(jìn)行修正,從而得到一個(gè)更加柔和、合理的模板。基于Kalman濾波器的跟蹤對光照變化和目標(biāo)姿態(tài)、遮
5、擋都表現(xiàn)出良好的魯棒性。在對車輛檢測和跟蹤的基礎(chǔ)上,分析并研究了該道路在某個(gè)時(shí)刻運(yùn)動(dòng)車輛的具體情況,來判斷交通狀況,比如擁堵、暢行、以及車流量大小等。同時(shí)本文中也提出具體的檢測和跟蹤的方法,并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,說明上文中用于運(yùn)動(dòng)車輛檢測和跟蹤的算法奪交通狀態(tài)分析中具有可行性。關(guān)鍵詞:車輛跟蹤;混合高斯模型;陰影消除;卡爾曼濾波基于視頻的交通狀;奄汾析應(yīng)用研究AbstractGro咖1dtransportationinordertomeettherapiddevelopmentandresolv
6、ea11trafficproblemscausedbytrafficofacomprehensiveanalysisthatthedevelopmentofintelligenttransportationsystemisreferredtotheimportantposition.Remotevehicledetectionandtrackingsystemintheintelligenttrafficmanagementsystemisusedas(ITS)intheimportantpart,豁the
7、researchfocusofmanyresearchinstitutions.Inthispaper,thekeyITStechnology,researchandground-basedvideotrafficinthevehicletrackinganddetectionofrelatedissues.Thisarticleisinthevideoonthebasisofvehicledetection,vehicletrackingresultsarediscussedbasedonthetraff
8、icsituationdetection,analysisandresearchtodeterminethestateoftrafficconditionsandproposedspecificresearchmethods,andthecorrespondingexperimentalprocessandresults.Researchconductedinthispaperincludethefollowin