本文關鍵詞：高速公路大型貨車行駛狀態(tài)實時檢測關鍵技術研究

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【摘要】：近幾年高速公路重大交通事故頻發(fā),由大型貨車引起的交通事故尤為嚴重,本文通過對高速公路大型貨車行駛狀態(tài)實時檢測關鍵技術的研究,開發(fā)實現(xiàn)了高速公路大型貨車前端檢測子系統(tǒng),以用于對大型貨車的行駛過程進行實時檢測,為交通事故的處理提供有力證據(jù)材料。針對大型貨車行駛狀態(tài)檢測本文采用基于視頻的車輛檢測技術,對運動車輛的檢測、跟蹤以及大型貨車識別三個方面展開研究:1)車輛檢測:根據(jù)高速公路場景的特殊性及系統(tǒng)實時性的要求,提出基于時空背景差分法結合陰影消除、跟蹤種子補償,去除噪聲的影響,來提取清晰的前景目標,通過該方法可以消除場景中光照變化、擾動、空洞及陰影帶來的干擾。2)車輛跟蹤:由于高速公路車速快、車流量相對穩(wěn)定、方向比較單一,主要問題在于車輛變道時車輛跟蹤存在的跟丟情況及跟蹤算法的速率。在對當前典型跟蹤算法比較的基礎上,本文利用Camshift算法和卡爾曼濾波相結合的方式進行車輛運動軌跡的預測,從而保證車輛變道時能被準確的跟蹤。3)大型貨車識別:大型車輛和中小型車輛車牌顏色不同,比較容易區(qū)分。但需要進一步細分大型車輛,可以通過提取大型車輛的特征參數(shù)識別出大型貨車。本文首先采用基于車牌顏色來識別過濾大型車輛和中小型車輛;然后采用基于Meanshift的區(qū)域分割特征提取算法,分割大型貨車與大型客車的正面圖像,并根據(jù)分割后車輛圖像區(qū)域邊界線得到大型車輛特征參數(shù)與閾值進行對比,判斷出大型貨車和大型客車�；谏鲜鲫P鍵技術的研究,開發(fā)實現(xiàn)了高速公路大型貨車前端檢測子系統(tǒng),系統(tǒng)采用MFC技術、C++語言和OpenCV函數(shù)庫完成。系統(tǒng)主要包括前端設備通信控制、車輛檢測與識別、LED違法警示管理及違法數(shù)據(jù)傳輸管理等功能。通過大量實驗證明所采用的車輛檢測、跟蹤及識別技術能較好的應用于高速公路大型貨車行駛狀態(tài)實時檢測,為大型貨車違法行駛造成的交通事故責任認定提供有力的證據(jù)支撐。
【關鍵詞】：智能交通系統(tǒng) 卡爾曼濾波 Meanshift分割 HSV顏色模型
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 智能交通系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 智能交通系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 視頻車輛檢測技術的發(fā)展歷程12-13
• 1.2.3 智能交通系統(tǒng)檢測算法研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3 論文的研究內容17
• 1.4 論文的結構安排17-18
• 1.5 本章小結18-19
• 2 高速公路車輛檢測算法19-27
• 2.1 高速公路車輛檢測難點19
• 2.2 帶種子補償?shù)臅r空差分車輛檢測算法19-23
• 2.2.1 基于時空背景差分的車輛檢測算法20-22
• 2.2.2 陰影消除22-23
• 2.2.3 種子補償23
• 2.3 實驗結果與分析23-26
• 2.3.1 實驗結果23-25
• 2.3.2 實驗分析25-26
• 2.4 本章小結26-27
• 3 高速公路車輛跟蹤算法27-33
• 3.1 高速公路車輛跟蹤分析27
• 3.2 Camshift與卡爾曼濾波器相結合的跟蹤算法27-29
• 3.2.1 基于Camshift的跟蹤算法28-29
• 3.2.2 Camshift與卡爾曼濾波器相結合的跟蹤算法29
• 3.3 實驗結果與分析29-31
• 3.3.1 實驗結果29-30
• 3.3.2 實驗分析30-31
• 3.4 本章小結31-33
• 4 高速公路大型貨車識別算法33-42
• 4.1 大型貨車識別難點33-34
• 4.2 大型貨車識別算法34-39
• 4.2.1 大型車輛與中小型車輛的分類35
• 4.2.2 基于Meanshift的區(qū)域分割特征提取35-39
• 4.2.3 車型的分類39
• 4.3 實驗結果與分析39-41
• 4.3.1 實驗結果39-40
• 4.3.2 實驗分析40-41
• 4.4 本章小結41-42
• 5 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)42-55
• 5.1 系統(tǒng)目標和主要解決問題42-43
• 5.2 系統(tǒng)功能需求分析43-44
• 5.3 系統(tǒng)設計44-47
• 5.3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境44-45
• 5.3.2 系統(tǒng)總體流程45-46
• 5.3.3 系統(tǒng)功能模塊46-47
• 5.4 系統(tǒng)實現(xiàn)47-49
• 5.4.1 前端設備通信控制模塊實現(xiàn)47-48
• 5.4.2 車輛檢測與識別模塊實現(xiàn)48-49
• 5.4.3 LED違法警示管理模塊實現(xiàn)49
• 5.4.4 違法數(shù)據(jù)傳輸管理模塊實現(xiàn)49
• 5.5 系統(tǒng)測試與分析49-54
• 5.5.1 系統(tǒng)整體測試與分析49-50
• 5.5.2 系統(tǒng)車輛檢測測試與分析50-52
• 5.5.3 系統(tǒng)車輛跟蹤測試與分析52-53
• 5.5.4 系統(tǒng)車型識別測試與分析53-54
• 5.6 本章小結54-55
• 6 總結與展望55-57
• 6.1 論文工作總結55
• 6.2 論文不足與改進55-56
• 6.3 本章小結56-57
• 參考文獻57-61
• 致謝61-62
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文及參與科研項目62

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本文編號：1096511