本文關(guān)鍵詞：云臺(tái)攝像機(jī)道路事件檢測(cè)方法的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在交通視頻序列中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)最重要的部分。經(jīng)過多年的研究,這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)有了很大的發(fā)展。但是,由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的復(fù)雜因素,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤仍然是研究的重要內(nèi)容。本文研究的內(nèi)容是基于云臺(tái)攝像機(jī)道路事件檢測(cè)方法。在對(duì)道路事件進(jìn)行檢測(cè)時(shí),主要研究的是車輛的檢測(cè)和跟蹤方法。針對(duì)現(xiàn)有的文獻(xiàn)及OpenCV跟蹤框架在一些天氣多變、車輛陰影較大、雨天、光照朦朧以及夜間等復(fù)雜的環(huán)境下,對(duì)于車輛的檢測(cè)和跟蹤效果不理想的問題。本文選擇了其中車輛陰影較大和夜間的兩種情況進(jìn)行研究。以及對(duì)云臺(tái)攝像機(jī)移動(dòng)后,破壞道路標(biāo)線的問題進(jìn)行解決。本文主要的工作有以下幾個(gè)方面。首先,對(duì)陰影檢測(cè)方法進(jìn)行研究,使得在車輛檢測(cè)和跟蹤時(shí),能夠不受陰影的干擾。研究實(shí)現(xiàn)一些經(jīng)典的陰影檢測(cè)方法。根據(jù)這些方法在陰影檢測(cè)方面的不足,給出了一種將基于HSV顏色空間和基于梯度相結(jié)合,并運(yùn)用團(tuán)塊思想的陰影檢測(cè)方法。其次,對(duì)夜間車輛檢測(cè)和跟蹤的方法進(jìn)行研究。在研究夜間車輛檢測(cè)方法時(shí),是基于車燈來檢測(cè)車輛。本文改進(jìn)了車燈檢測(cè)的方法,使其能準(zhǔn)確的和自適應(yīng)的對(duì)車燈進(jìn)行檢測(cè)。在研究夜間車輛跟蹤方法時(shí),給出了一種車輛跟蹤算法。該算法先是對(duì)單車燈進(jìn)行跟蹤,然后,將特征相似的單車燈進(jìn)行配對(duì),作為一輛車進(jìn)行跟蹤。再次,針對(duì)云臺(tái)攝像機(jī)移動(dòng)以后,道路線被破壞的問題。本文給出了一種道路重構(gòu)方法。使其在云臺(tái)攝像機(jī)移動(dòng)后,能夠重構(gòu)出原有的道路模型。該方法是利用現(xiàn)有的圖像拼接技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。最后,根據(jù)車輛跟蹤軌跡和車道線,來判斷車輛逆行、違章停車、超速、慢行等道路事件。然后將本文的算法用OpenCV實(shí)現(xiàn),并將其和OpenCV現(xiàn)有的跟蹤框架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證,OpenCV跟蹤框架在添加本文算法后,能夠提高車輛跟蹤的效果。
【關(guān)鍵詞】：智能監(jiān)控 陰影去除 夜間車輛跟蹤 道路重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景及意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文主要內(nèi)容和章節(jié)安排12-15
• 第2章 運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)15-33
• 2.1 陰影的形成及其產(chǎn)生的影響15
• 2.2 典型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法15-19
• 2.2.1 中值法15-16
• 2.2.2 單高斯背景模型法16
• 2.2.3 混合高斯背景模型法16-17
• 2.2.4 ViBe算法17-19
• 2.3 經(jīng)典的陰影檢測(cè)方法及其實(shí)現(xiàn)19-27
• 2.3.1 基于HSV顏色空間的陰影檢測(cè)19-23
• 2.3.2 基于LBP紋理的陰影檢測(cè)23-27
• 2.4 結(jié)合基于HSV顏色空間和基于梯度的陰影檢測(cè)方法27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-33
• 第3章 夜間車輛的檢測(cè)與跟蹤33-65
• 3.1 夜間車輛的檢測(cè)33-54
• 3.1.1 夜間車輛的特征33-45
• 3.1.2 自適應(yīng)的車燈檢測(cè)45-54
• 3.2 夜間車輛的跟蹤54-64
• 3.2.1 單個(gè)車燈的跟蹤54-59
• 3.2.2 車燈的配對(duì)59-64
• 3.3 本章小結(jié)64-65
• 第4章 道路標(biāo)記及重構(gòu)65-73
• 4.1 圖像拼接65-68
• 4.1.1 基于SURF特征的匹配66-67
• 4.1.2 圖像拼接實(shí)驗(yàn)結(jié)果67-68
• 4.2 道路的重構(gòu)68-71
• 4.3 本章小結(jié)71-73
• 第5章 道路事件檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)試73-95
• 5.1 引言73
• 5.2 基于軌跡的道路事件檢測(cè)73-80
• 5.2.1 車輛逆行和停車檢測(cè)73-77
• 5.2.2 車輛超速及慢行事件檢測(cè)77-80
• 5.3 道路事件檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)80-89
• 5.3.1 OpenCV跟蹤框架80-82
• 5.3.2 本文的跟蹤框架82-87
• 5.3.3 系統(tǒng)測(cè)試界面87-89
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析89-93
• 5.5 本章小結(jié)93-95
• 第6章 總結(jié)與展望95-97
• 6.1 本文的主要工作總結(jié)95-96
• 6.2 未來的工作展望96-97
• 參考文獻(xiàn)97-101
• 致謝101-102
• 作者簡(jiǎn)介102

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