基于视频的车辆计数与追踪算法研究

摘要

智能交通系统(Intelligent Transportation Systems)简称ITS，它是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。在ITS中，实现车辆计数与追踪的车辆检测技术是ITS的基础。随着科技发展和技术进步，车辆检测方式正经历着由传统的地埋线圈检测、雷达检测发展到更为先进的视频检测方式。基于视频处理的检测技术以它的信息量丰富等突出优点迅速发展，逐渐成为国内外智能交通系统领域重点研究的一个热点，有着不可限量的发展潜力。
　　本文主要研究了以下内容：
　　针对运动车辆检测，本文提出了一种基于帧间对称差分法和背景差法相结合的检测算法。该算法对提取运动车辆有较好的鲁棒性，能准确的检测出车辆目标。之后去除提取区域中的阴影并结合数学形态学方法进行去噪处理。
　　针对运动车辆追踪，通过比较几种常用的追踪方法，本文提出了一种基于质心特征的团块的追踪的方法。该算法对运动车辆有良好的追踪效果。
　　在车辆检测和追踪的基础上，本文采用目标追踪的方法进行车辆计数。实际上，车辆计数在基于质心特征的团块追踪阶段已经实现。
　　实验结果表明：本文提出的算法具有较好的实时性和鲁棒性，能够较好地实现车辆计数和追踪。

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1 引言

1.1 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 OpenCV简介

1.4 论文的主要工作和章节安排

2 车辆检测中图像处理基础

2.1 图像灰度化

2.2 噪声去除

2.3 图像的二值化

2.4 数学形态学处理

2.5 本章小结

3 视频运动车辆检测及阴影消除

3.1 运动车辆检测方法

3.2 阴影检测与去除方法

3.3 本章小结

4 运动车辆追踪

4.1 基于模型的追踪

4.2 基于区域的追踪

4.3 基于轮廓的追踪

4.4 基于特征的追踪

4.5 基于团块的追踪

4.6 基于质心特征的团块的追踪

4.7 本章小结

5 运动车辆计数

5.1 基于非视频车辆计数方法

5.2 基于视频车辆计数方法

5.3 车辆计数

5.4 车速检测

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 未来展望

参考文献

作者简历

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