基于视频的车辆排队长度检测技术研究

摘要

智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。

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第一章绪论

1.1研究背景意义

1.2国内外研究状况

1.2.1交通视频检测技术研究现状

1.2.2基于视频的车辆排队长度检测技术研究现状

1.3应用前景

1.4论文研究内容和结构安排

第二章视频成像变换研究

2.1摄像机的安装

2.2坐标系定义

2.3成像变换

2.4结果与误差分析

2.4.1实验结果

2.4.2精度提高的方法

2.5本章小结

第三章图像预处理

3.1视频图像颜色空间变换

3.2图像平滑滤波

3.2.1常用平滑滤波算法

3.2.2图像平滑滤波实验分析

3.3图像分割

3.3.1二值化方法概述

3.3.2边缘检测技术

3.4本章小结

第四章视频图像抖动消除技术研究

4.1抖动消除技术

4.2图像配准

4.2.1基于灰度信息的图像配准算法

4.2.2基于特征的图像配准方法

4.2.3小结

4.3基于图像配准的抖动消除算法

4.4抖动消除算法实验及分析

4.5本章小结

第五章车辆排队长度检测

5.1虚拟线圈的设置

5.2车辆运动检测

5.2.1光流法

5.2.2邻帧差法

5.2.3小结

5.3车辆存在检测

5.3.1背景差法检测

5.3.2边缘检测

5.3.3小结

5.4.基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法

5.5车辆排队长度提取

5.6实验与误差分析

5.6.1现场测试环境及结果

5.6.2检测数据的误差分析

5.7本章小结

第六章总结与展望

6.1全文总结

6.2进一步研究工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文

致谢