發(fā)布時間：2021-02-06 22:02

　　隨著汽車保有量的不斷增加,交通擁堵等問題日益嚴重,人們開始著力于研究智能交通系統(tǒng),充分利用道路資源,緩解交通壓力。智能交通系統(tǒng)中對車流量的統(tǒng)計是評價交通擁堵狀況的一項核心工作,通過對交通擁堵狀況的評價來合理分配道路資源。而復雜環(huán)境下,車輛檢測的不準確會給車流統(tǒng)計帶來直接的影響,導致統(tǒng)計誤差,進而影響到整個智能交通系統(tǒng)的性能。因此對復雜環(huán)境下車輛檢測的研究具有重要理論意義和實際應用價值。復雜環(huán)境是指雨雪天、夜間及車輛遮擋情況。在雨雪天及夜間的車輛檢測目前已取得較好的效果,本文針對車輛遮擋情況進行研究。對當前遮擋檢測算法無法同時保證實時性、檢測率與多車輛遮擋處理的問題做了深入分析,采用了基于矩形模板的車輛遮擋檢測算法。該方法首先使用面積比率,快速篩選出明顯遮擋車輛。對無法判斷的車輛采用特征點的方法進行檢測,進一步提高了遮擋檢測率。檢測到遮擋時采用矩形模板特征點進行分割,通過車輛外圍的特征點,可以處理多輛車遮擋的情況。矩形模板的簡易性,使得檢測分割過程十分迅速,可以滿足實時性。此外,遮擋檢測方法依賴于前景目標輪廓的完整性,本文針對ViBe前景檢測算法查全率不高而影響前景檢測結果完整的問題,采... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．３緊密度車輛分割??Ｈ維模板提供了另一條解決的問題的思路，采用了文獻［３８］提出的三維模板，使用模板對車輛??

??圖２３給出了分割的過程示意。根據ｒ，與閩值的比較來判斷是否產生遮擋。檢測出遮擋么后，??將會進行分割。緊密度的分割方法是尋找遮擋車輛凹陷部分的最深點，即凸包圖差的兩個最深點，??如圖２．３（ａ佩示。如此可Ｗ得到車輛的分割線。據此分割線將遮擋的車輛分割開來，如圖２．３（ｂ）。在??兩輛車遮擋時這種方法效果較好，而當多輛車遮擋時則無法處理，極易產生誤分割，如圖２．３（ｃ）。??（ａ）分割點?作）車輛分割??１＾??（Ｃ）多輛車錯誤分割??圖２．３緊密度車輛分割??Ｈ維模板提供了另一條解決的問題的思路，采用了文獻［３８］提出的三維模板，使用模板對車輛??進行表征，這種模板包含了了六個項點，如圖２．４所示。??圖２．４車輛Ｈ維模板??六個頂點表示如下，Ｍ＝＾（ｖ，ＪＡ?＝化．．．，５｝。由于需要對前景目標進行模板匹配，首先進行攝像機??的標定，Ｗ便于進行３維世界坐標系和２維相機坐標系的轉換。模板貼合的過程如圖２．５所示：??１

圖２．６外圍輪廓描述??此外，由于攝像機采集圖像的位置不同，獲取到的外圍輪廓所呈現(xiàn)的特征點數也可能出現(xiàn)不同，??如圖２．７所示：??Ｂ回ｙ�。肮�??圖２．７不同角度呈現(xiàn)的形狀??由左至右分別表示了觀測到四個點，五個點Ｗ及六個點的情況。由于頂點個數和位置的不同，??上述的外圍特征邊可能被其他的面或邊遮擋，而導致不可見，因此外圍輪廓的描述也會相應的出現(xiàn)??不同，表２．１給出了送一描述的集合；??表２．１外圍輪廓描述??可見點數Ｉ乾畝類型Ｉ外??ＢａＣｂＡｃ??。，１?ａＢｃＡｂＣ??６?ａＢＣｂＡｃ??ａ目ｃｂＡ〔??為’２?ＡＢａＣｂｃ???ＳｃＡｂａＣ??ａＢＣｂＡｃ??５?Ｓ?ａＢｃｂＡＣ??己?ＢａＣｂｃＡ???ＢｅＡｂａｃ??ａＢＣｂｃＡ??ＢＣｂｃＡａ??巨ｃｂＡａＣ??ｃ?ＢｅｂＡａＣ??４?Ｓ＜?ＡａＢＣｂｃ??ＢｅｂＡａＣ??ＢＣｂｃ???Ｉ?ｂｃｂＣ??有了外圍輪廓的插述就有了檢測和分割的判斷依據。下面介紹使用外圍輪廓描述進行車輛分割??１１??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]幀間差分法與平均背景法在運動檢測中應用的研究[J]. 張秋仙.  企業(yè)科技與發(fā)展. 2010(18)



本文編號：3021163