發(fā)布時間：2022-11-05 15:48

　　最近幾年我國經(jīng)濟飛速發(fā)展,汽車使用量在逐年增加。隨之而來道路交通狀況是每況愈下,交通擁堵的問題普遍存在,給人們的生活和出行造成了很多的不便,交通事故也經(jīng)常發(fā)生,因此交通問題成為了世界上各個國家關注的焦點。目前解決交通問題的主要途徑有兩種:一種是加快完善城市交通體系,如拓寬道路,修建高架橋。這些方式都可以達到緩解交通堵塞的問題,但是,這些方式在一定程度上都需要投入大量的人力、物力以及財力,顯然不是理想的解決方案。為了從根本上解決交通問題,另一種方式是將現(xiàn)有的科學技術,如計算機技術、圖像處理技術、信息通信技術以及模式識別技術應用于日趨嚴峻的交通問題中。因此,智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System,簡稱ITS）應運而生。隨著科技的進步,智能化的應用也越來越普遍。視頻中的車輛檢測技術就是應用在交通領域的一個很好的里例子。通過車輛檢測技術得到的各種各樣的交通數(shù)據(jù)對交通的監(jiān)控和管理具有很重要的參考價值。本文針對視頻中的車輛偵測展開了深入的研究和分析。本文的主要研究分為:車輛圖像特征抽取、車輛分類模型的訓練、視頻中感興趣區(qū)域提取、視頻中車輛檢測以及實驗結論分... 

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 車輛檢測發(fā)展歷史及現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 基于視頻的運動目標分割
    2.1 幀間差分法
        2.1.1 基本原理
        2.1.2 二幀差分法
        2.1.3 三幀差分法
        2.1.4 二針和三幀之間的對比
        2.1.5 基于幀間差分法的運動目標分割
    2.2 背景消減法
        2.2.1 平均過濾器
        2.2.2 滑動高斯平均
        2.2.3 基于背景消減法的運動目標檢測
    2.3 光流法
        2.3.1 基本原理
        2.3.2 光流計算
        2.3.3 應用
        2.3.4 基于光流法的運動目標分割
    2.4 高斯混合模型
        2.4.1 基本原理
        2.4.2 計算過程
        2.4.3 基于高斯混合模型的運動目標分割
    2.5 本章小結
第3章 車輛圖像特征提取
    3.1 基于SIFT的車輛特征提取
        3.1.1 SIFT算法
        3.1.2 K-Means算法
        3.1.3 Bag-of-Words算法
        3.1.4 構建車輛特征
    3.2 基于SURF的車輛特征提取
        3.2.1 SURF算法
        3.2.2 K-Means算法
        3.2.3 Bag-of-Words算法
        3.2.4 構建車輛特征
    3.3 基于HOG的車輛特征提取
        3.3.1 基本原理
        3.3.2 算法實現(xiàn)
    3.4 本章小結
第4章 基于SVM算法的車輛分類模型
    4.1 SVM算法
        4.1.1 線性可分支持向量機
        4.1.2 線性近似可分支持向量機
        4.1.3 非線性支持向量機
    4.2 車輛分類器訓練
        4.2.1 樣本采集
        4.2.2 樣本預處理
        4.2.3 樣本標記
        4.2.4 特征提取
        4.2.5 訓練模型
    4.3 模型比較
    4.4 本章小結
第5章 視頻流中的車輛檢測
    5.1 車輛檢測流程
    5.2 獲取感興趣區(qū)域
    5.3 車輛檢測
    5.4 本章小結
第6章 結論與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號：3702887