基于视频的违章车辆自动检测系统

摘要

交通运输是国民经济的命脉。智能交通系统ITS(IntelligentTransportSystem)研究采用各种信息化智能化技术对现代交通运输进行管理，对交通运输的参与者提供服务。近年由于车辆和道路的飞速发展，ITS受到了国内外的高度重视。本文的研究工作是国家电子信息发展基金资助项目：《基于视频的车辆检测和识别》的主要内容之一，主要研究利用数字图像系统自动检测移动车辆的位置和速度等重要参数，在智能交通系统中具有重要的应用前景 本文第一章概述智能交通的意义和发展，讨论开发车辆自动检测技术的意义。比较几种常见超速检测技术的优缺点。描述本人参与工作已及所提出的新方法，创新点。 第二章讨论系统的组成，对图像采集的前端设备，镜头，CCD传感器及图像采集卡等做了详细分析介绍。 第三章介绍图像采集过程中的自动控制，分析了几个影响图像质量的因素，并相应给出解决办法。对自动聚焦问题，分析了焦距变化的原因，给出了计算机控制的自动聚焦算法。为了在各种不同情况下都获得较好的图像亮度，给出了一个由计算机控制的亮度自动调整算法用来确保获得较高质量的图像。 第四章图像预处理，讨论在进行图像检测运算以前，对图像进行灰度变换，噪声去除，和边缘增强等预处理算法。 第五章讨论如何检测运动车辆，特别是基于多帧图像序列的运动检测，在多帧运动车辆检测中重点又比较了基于帧差和基于扣除背景的检测算法。 给出了一个利用图像配准技术来解决摄像机轻微晃动带来的检测困难的方1法。 第六章讨论运动车辆的跟踪和速度检测，用跟踪门的办法处理视频图像序列中的车辆跟踪问题，同时提出一个简易快速跟踪办法，用连续帧差图像获得车辆运动轨迹。 最后给出全文的总结和今后研究的方向。

目录

文摘

英文文摘

1概述

1.1智能交通(ITS)的意义和发展

1.2违章车辆自动监测的意义

1.3现有车辆超速监测技术

1.3.1雷达测速

1.3.2激光测速

1.3.3视频测速

1.3.4线圈测速

1.4本人工作及论文安排

1.4.1主要贡献

1.4.2论文安排

2系统组成

2.1摄像机

2.1.1镜头

2.1.2 CCD传感器

2.1.3控制部件

2.2图像采集卡

3图像采集的智能化自动控制

3.1自动聚焦

3.1.1焦距变化的原因分析

3.1.2自适应焦距调整

3.2强光抑制

3.2.1影响图像亮度相关参数分析

3.2.2自适应亮度调整算法

4图像预处理

4.1直方图技术

4.1.1灰度变换

4.1.2直方图均衡

4.2平滑去噪

4.2.1直接去噪

4.2.2平均滤噪

4.2.3中值滤波

4.3锐化

4.3.1梯度运算

4.3.2拉普拉斯运算

5运动车辆检测

5.1基于单帧图像的车辆检测

5.2基于帧差图像的运动车辆检测

5.3利用图像配准解决摄像机轻微晃动带来的困难

5.3.1配准模型

5.3.2配准算法

5.4基于背景扣除的车辆检测

6运动车辆速度检测

6.1虚拟线圈测速

6.2运动车辆跟踪

6.3跟踪门设计

6.3.1跟踪门形状设计

6.3.2跟踪门的大小选择

6.4跟踪门算法

6.4.1均匀空间内的车辆跟踪算法

6.4.2非均匀空间的跟踪门算法

6.5快速跟踪

6.6车辆测速

6.6.1具体实现

6.6.2测速误差分析

结论

参考文献

本人在读期间科研成果介绍

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致谢