基于DSP的车流量统计方法的研究

摘要

智能交通系统(ITS)是目前世界各国交通运输领域竞相研究和开发的热点，而车流量统计是智能交通系统的主要研究领域，也是智能监控系统的一个热点研究方向，车流量统计主要基于车辆检测技术，目前车辆检测技术主要是在特定约束条件或某种应用背景下提出的，还有很多问题有待解决。
　　 本文在深入研究前人的基础上，对车流量统计背景更新、运动目标分割、运动目标检测、遮挡检测、阴影抑制等方面进行了研究，主要的工作和创新如下：
　　 (1)背景更新阶段。本文主要采用背景减法提取运动车辆，为了提高车流量统计精度，采用背景差法和帧差法提取背景掩码mask，利用mask来更新背景，从而获得准确的背景图像。
　　 (2)图像分割阶段。本文提出了基于连通域的两轮扫描法，该方法能够在复杂环境下有效分割各个连通域，准确提取各个运动车辆的特征信息(大小、位置、矩特征、轮廓等)。
　　 (3)遮挡检测阶段。传统视频检测车流量统计利用车辆跟踪解决遮挡问题，算法复杂且容易受到外界干扰影响，本文针对常见的车辆遮挡情况，建立若干车辆遮挡模型，利用分层轮廓匹配法将运动目标与车辆遮挡模型进行轮廓匹配识别出遮挡车辆。
　　 (4)阴影检测阶段。本文考虑到实时性和实际情况，利用YUV的色差分量U、V和HSV空间的色度以及饱和度分量存在一定联系的性质，提出基于YUV彩色空间检测并去除出运动目标的阴影像素。
　　 (5)本文在背景更新、图像分割、遮挡检测、阴影检测等模块的基础上，构建了一个基于DSP的车流量统计系统，并对部分程序结合DSP特点进行了优化，对通过摄像头获取的图像进行实时处理，获得车流量信息。

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致谢

第一章 绪论

1.1课题的背景与意义

1.1.1智能交通系统(ITS)概述

1.1.2视频车辆检测在ITS的应用和意义

1.2视频车辆检测系统的国内外研究状况

1.3车辆检测算法以及一些难点问题

1.3.1视频车辆检测算法概述

1.3.2视频车辆检测算法的一些难点问题

1.4本文主要研究内容及安排

第二章 背景更新及运动目标分割

2.1背景的更新

2.1.1背景更新算法综述

2.1.2基于背景掩码的背景更新算法

2.2运动目标分割

2.2.1常见的运动目标分割算法

2.2.2本文的两轮扫描分割算法

2.2.3实验结果分析

2.3本章小结

第三章 遮挡与运动阴影的检测

3.1运动车辆遮挡问题的研究

3.1.1遮挡问题分析

3.1.2基于跟踪的遮挡处理算法

3.1.3本文的基于遮挡模型的遮挡处理算法

3.1.4实验结果分析

3.2运动目标阴影的检测

3.2.1阴影分析

3.2.2颜色模型介绍

3.2.3常见的阴影检测算法

3.2.4本文的基于YUV色彩空间的阴影检测算法

3.1.5实验结果分析

3.3本章小结

第四章 基于检测线的车流量统计及DSP实现

4.1本文基于检测线的车流量统计系统

4.1.1本文整个车流量统计算法流程

4.1.2车流量统计算法性能分析

4.2系统硬件的组成

4.2.1 DSP处理器

4.2.2系统软件开发平台CCS

4.3算法的DSP移植与优化

4.3.1算法移植

4.3.2算法优化

4.4本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文