本文關(guān)鍵詞：交通事故現(xiàn)場(chǎng)散落物特征識(shí)別及提取技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 交通事故 散落物 圖像處理 特征識(shí)別 比例轉(zhuǎn)換

【摘要】：散落物包含了交通事故現(xiàn)場(chǎng)眾多重要信息,識(shí)別及提取事故現(xiàn)場(chǎng)散落物相關(guān)特征值可以為求解事故車輛的碰撞速度提供重要的依據(jù),為交通事故的處理提供一定佐證。本論文以交通事故現(xiàn)場(chǎng)散落物為研究對(duì)象,依據(jù)相機(jī)成像的理論模型與事故現(xiàn)場(chǎng)散落物的特點(diǎn),結(jié)合MATALB軟件提出了一種相機(jī)標(biāo)定系統(tǒng),以減小標(biāo)定過程中背景環(huán)境造成的誤差,設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)尺寸已知的紅色標(biāo)定物,獲取含有標(biāo)定物的俯視攝影圖像,應(yīng)用MATLAB軟件編程對(duì)圖像中的標(biāo)定物進(jìn)行提取,建立標(biāo)定物實(shí)際值與圖像值之間的關(guān)系模型。為進(jìn)一步減少特征識(shí)別過程中的誤差因素,對(duì)散落物圖像進(jìn)行灰度變換、直方圖均衡化、去噪、圖像銳化預(yù)處理操作；分別應(yīng)用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、高斯-拉普拉斯算子、Canny算子對(duì)兩種不同背景環(huán)境下的散落物圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),根據(jù)圖像處理結(jié)果的對(duì)比分析,本文對(duì)散落物的圖像進(jìn)行維納濾波去噪、拉普拉斯銳化、Canny算法邊緣檢測(cè)的處理來提高圖像處理的精度。以圓形和不規(guī)則散落物為例,設(shè)計(jì)模擬試驗(yàn),應(yīng)用提出的標(biāo)定方法與圖像處理方法進(jìn)行散落物特征識(shí)別,計(jì)算識(shí)別結(jié)果并與實(shí)際測(cè)量結(jié)果比較,驗(yàn)證提出的方法的準(zhǔn)確性。根據(jù)相似原理及實(shí)際條件,設(shè)計(jì)汽車模擬碰撞試驗(yàn),進(jìn)行了汽車碰撞固定障礙壁的試驗(yàn)和兩車以一定車速相碰的試驗(yàn),應(yīng)用提出的標(biāo)定系統(tǒng)獲取事故現(xiàn)場(chǎng)散落物圖像,依據(jù)分析的最優(yōu)圖像預(yù)處理及邊緣檢測(cè)算法編寫圖像處理程序,將MATLAB計(jì)算結(jié)果與實(shí)際測(cè)量結(jié)果比較,誤差范圍集中在0.53%～10.31%,僅有一個(gè)散落物尺寸誤差為13.59%,分析原因,該物體比較小,相機(jī)在拍攝時(shí)的高度比較高,產(chǎn)生了一定的深度誤差,其次由于是單目拍攝的方法,實(shí)際背景環(huán)境不理想,可能會(huì)導(dǎo)致誤差較大。通過驗(yàn)證知：通過提出的標(biāo)定系統(tǒng),對(duì)交通事故現(xiàn)場(chǎng)中散落物圖像特征識(shí)別,識(shí)別后的參數(shù)計(jì)算結(jié)果可信,且操作簡(jiǎn)單,可以向交警部門推廣應(yīng)用,拓展散落物的應(yīng)用范圍,為事故現(xiàn)場(chǎng)處理提供一定佐證。
【關(guān)鍵詞】：交通事故 散落物 圖像處理 特征識(shí)別 比例轉(zhuǎn)換
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;U491.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究的背景與意義8-10
• 1.1.1 研究的背景8-9
• 1.1.2 研究的目的意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 2 散落物圖像處理標(biāo)定系統(tǒng)的設(shè)計(jì)13-20
• 2.1 相機(jī)成像的理論模型和圖像三維重建原理13-15
• 2.2 相機(jī)標(biāo)定方法的分類15-16
• 2.2.1 傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定方法15
• 2.2.2 相機(jī)自標(biāo)定方法15-16
• 2.2.3 基于主動(dòng)視覺的相機(jī)標(biāo)定方法16
• 2.3 相機(jī)標(biāo)定在散落物圖像采集中的實(shí)現(xiàn)16-17
• 2.4 散落物圖像處理標(biāo)定系統(tǒng)17-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 3 事故現(xiàn)場(chǎng)散落物圖像預(yù)處理20-34
• 3.1 散落物圖像灰度變換20-25
• 3.1.1 散落物圖像灰度變換函數(shù)21-23
• 3.1.2 散落物圖像直方圖均衡化23-25
• 3.2 散落物圖像平滑25-30
• 3.2.1 噪聲25-27
• 3.2.2 中值濾波去噪27-29
• 3.2.3 維納濾波去噪29-30
• 3.3 圖像銳化30-33
• 3.3.1 Roberts梯度銳化30-31
• 3.3.2 高通濾波銳化31
• 3.3.3 Laplacian拉普拉斯銳化31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 散落物圖像特征識(shí)別34-57
• 4.1 閾值分割算法34-36
• 4.1.1 迭代分割算法34-35
• 4.1.2 直方圖分割算法35-36
• 4.2 散落物圖像邊緣檢測(cè)36-51
• 4.2.1 圖像邊緣檢測(cè)分類37-43
• 4.2.2 散落物圖像邊緣檢測(cè)43-51
• 4.3 散落物特征識(shí)別試驗(yàn)驗(yàn)證51-55
• 4.3.1 理論引例51-52
• 4.3.2 圓形散落物的特征識(shí)別52-54
• 4.3.3 矩形等規(guī)則多邊形物體的特征提取54
• 4.3.4 不規(guī)則物體的特征提取54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-57
• 5 散落物特征識(shí)別案例驗(yàn)證與分析57-64
• 5.1 汽車碰撞散落物模擬試驗(yàn)裝置57-58
• 5.2 模擬碰撞試驗(yàn)中散落物特征識(shí)別試驗(yàn)驗(yàn)證58-62
• 5.3 散落物圖像特征識(shí)別結(jié)果分析62-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文68-69
• 致謝69-70

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：581848