經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展加快了我國城市化的進(jìn)程,但城市中機(jī)動車數(shù)量增加造成的交通擁堵問題已成為國內(nèi)外各大城市共同面臨的難題。城市交通擁堵現(xiàn)象的加劇使得人們把解決交通問題的重點轉(zhuǎn)向了交通管理領(lǐng)域,提出了智能交通系統(tǒng)的概念。車流量統(tǒng)計是智能交通系統(tǒng)的重要基礎(chǔ),也是交通管理的重要依據(jù)。通過監(jiān)測道路上的車流量數(shù)據(jù),獲取交通運行的實時狀況,及時做出交通引導(dǎo),降低車輛擁堵,達(dá)到智能運輸?shù)哪康�。本文的主要研究�?nèi)容是根據(jù)道路上的監(jiān)控視頻信息對行駛的車輛進(jìn)行車流量檢測、跟蹤,并進(jìn)行車流量統(tǒng)計。本論文首先對常見的車流量檢測技術(shù)作對比,針對Vibe算法在檢測過程中容易出現(xiàn)的“鬼影”現(xiàn)象提出了改進(jìn)。在背景模型初始化時選取像素點的14鄰域,并將Vibe算法與幀間差分法相結(jié)合,在一定程度上改善了Vibe算法的“鬼影”現(xiàn)象。檢測出運動的車輛目標(biāo)后,采用基于HSV的陰影消除算法消除圖像中的陰影,濾除噪聲并提取出運動車輛目標(biāo)的輪廓。其次采用基于運動目標(biāo)特征和運動歷史圖像更新的方法對運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。最后將車輛輪廓跟蹤與虛擬線檢測相結(jié)合,為每一個車道劃分檢測區(qū)域,使每條車道都能統(tǒng)計到相應(yīng)的車流量。通過對晴天、陰雨天氣、夜晚三種環(huán)境... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

交通圖像中值濾波效果圖

╝）原始圖（b）開運算效果圖 （c）閉運算效果圖圖 2.3 交通圖像形態(tài)學(xué)濾波效果圖2.3 圖像增強(qiáng)城市交通流視頻的使用范圍在室外，視頻的背景隨時間、天氣等不斷變化。不同時間段、不同天氣狀態(tài)會對圖像背景產(chǎn)生影響，使圖像質(zhì)量下降、圖像特性被削弱，為后期圖像處理帶來影響。改良圖像的處理效果、方便對圖像進(jìn)行分析及突出圖像特征都是圖像增強(qiáng)的任務(wù)。圖像增強(qiáng)主要是通過圖像銳化使圖像的目標(biāo)區(qū)域更加明顯，包括增強(qiáng)圖像的邊緣線條和補(bǔ)償圖像的輪廓等方式。本文采用的圖像銳化方法是拉普拉斯銳化。在圖像中，一個連續(xù)函數(shù) f ( x , y )在點( x , y )處的拉普拉斯算子計算公式如下：2 222 2( , ) f ff x yx y（2.12）離散函數(shù) 在點 處的拉普拉斯算子可以定義為式（2.13）�？梢杂媚０鍒D2.4（a）表示。2( , ) [ ( 1, ) ( 1, ) ( , 1)( , 1)] 4 ( , )f x y f x y f x y f x yf x y f x y （2.13）將對角線上的像素點加入到拉普拉斯變換中，式（2.13）擴(kuò)展為式（2.14）�？梢杂脠D 2.4（b）模板表示。圖 2.5 展示了交通圖像經(jīng)過拉普拉斯銳化的效果圖。

（2.14）（a）拉普拉斯算子 （b）擴(kuò)展模板圖 2.4 拉普拉斯銳化模板（a）原圖 （b）拉普拉斯銳化效果圖圖 2.5 交通圖像拉普拉斯銳化效果圖2.4 本章小結(jié)本章介紹了本文中應(yīng)用到的視頻圖像預(yù)處理方法，包括 RGB 圖像、灰度圖像、二值圖像以及不同圖像類型之間相互轉(zhuǎn)換的理論方法，還有圖像濾波中常用的中值濾波和形態(tài)學(xué)濾波的基本理論，最后介紹了本文采用的拉普拉斯銳化圖像增強(qiáng)方法。


本文編號：2969933