本文關(guān)鍵詞：基于交通視頻監(jiān)控的車輛檢測系統(tǒng)建模與研究　出處：《華中科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著安防產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展,視頻監(jiān)控系統(tǒng)被應(yīng)用在生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域,傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)效率低,需要大量人工操作。而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于其高效率、無人值守的特點(diǎn),受到廣泛關(guān)注。本文研究的是智能交通視頻監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)建模,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控場景中的車輛,并對進(jìn)入警戒區(qū)域的車輛發(fā)出警告,極大提高了檢測效率,在交通管理方面有很大的應(yīng)用價(jià)值。本文研究了車輛檢測跟蹤領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),提出了相應(yīng)改進(jìn)算法,并根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則,完成了軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。具體來說,本文完成了以下工作:第一,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方面,本文分析了光流法、幀間差分法和背景減除法等傳統(tǒng)算法,重點(diǎn)研究了基于混合高斯模型的背景建模算法,根據(jù)應(yīng)用場景的特點(diǎn),提出一種新的背景建模與更新算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文應(yīng)用環(huán)境下該算法具有更高的效率;第二,在陰影濾除方面,研究了陰影形成的原理以及陰影在不同顏色模型下的屬性及檢測算法,根據(jù)在戶外單一光源環(huán)境下陰影的特性,提出一種改進(jìn)的基于歸一化RGB顏色模型的陰影檢測算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示具有很高的檢測準(zhǔn)確度;第三,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位方面,本文分析了攝像機(jī)非線性畸變條件下的成像模型,研究實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典的Tsai兩步標(biāo)定法,充分利用交通場景中已有的交通標(biāo)線,提出一種快速的攝像機(jī)現(xiàn)場標(biāo)定算法,實(shí)現(xiàn)圖像坐標(biāo)到地理坐標(biāo)的快速轉(zhuǎn)換;第四,在車輛目標(biāo)識別與跟蹤方面,根據(jù)系統(tǒng)提供的位置信息,改進(jìn)了基于特征的車輛識別與匹配,并且利用Kalman濾波器實(shí)現(xiàn)了車輛的跟蹤;最后,完成了系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)后,利用性能剖析工具分析系統(tǒng)性能,并結(jié)合GPU加速消除系統(tǒng)瓶頸,使系統(tǒng)滿足實(shí)時(shí)性要求。
[Abstract]:With the rapid development of the security industry , the video surveillance system is applied in all fields of production and life , the traditional video monitoring system is low in efficiency and requires a lot of manual operation . and the bottleneck of the system is accelerated by combining the GPU , so that the system can meet the real - time requirements .

【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6;U495

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本文編號：1433251