本文關(guān)鍵詞：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的交通流量智能監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 多目標(biāo)跟蹤 交通流量監(jiān)測(cè) Cam-Shift 光流法 OpenCV

【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,汽車保有量增速迅猛,與之而來(lái)的是困擾各個(gè)城市的交通問(wèn)題。科學(xué)有效地規(guī)劃、管理城市交通成為城市發(fā)展的重要一環(huán)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)逐步發(fā)展的今天,如何利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)解決交通問(wèn)題成為了熱門(mén)研究方向。本文的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)智能交通流量監(jiān)測(cè)原型系統(tǒng),通過(guò)算法處理道路監(jiān)控?cái)z像頭提供的實(shí)時(shí)視頻,得到相應(yīng)路段交通流量的有關(guān)數(shù)據(jù)。這樣,交通管理部門(mén)可以依據(jù)這些數(shù)據(jù),有針對(duì)性地調(diào)控相應(yīng)路段的交通管理策略,最終達(dá)到提高道路交通的管理效率,緩解交通擁堵,減少交通事故的目的。在一段時(shí)間內(nèi),經(jīng)過(guò)道路的車輛數(shù)量反映了交通流量的大小。我們使用多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)視頻中的車輛進(jìn)行跟蹤,以達(dá)到統(tǒng)計(jì)車輛數(shù)量的目的。在實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤之前,我們首先對(duì)比了有關(guān)視頻預(yù)處理的算法和背景建模算法的試驗(yàn)效果,采用適用于本文目標(biāo)的中值濾波與混合高斯背景建模算法。通過(guò)背景建模等相關(guān)算法的處理之后,得到可以用于多目標(biāo)跟蹤的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。我們首先提出了基于Lucas-Kanade稀疏光流的多目標(biāo)跟蹤算法,該算法將一般的單一目標(biāo)的光流法跟蹤拓展到多目標(biāo)跟蹤;實(shí)現(xiàn)了基于Cam-Shift的多目標(biāo)跟蹤算法;并在以上兩種多目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上提出了基于輪廓中心的多目標(biāo)跟蹤算法,該算法在保證跟蹤成功率的同時(shí),極大地提升了算法運(yùn)算速度,該算法還能適應(yīng)夜間光照不足的情況。最后,詳細(xì)論述了智能交通流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,并給出了多種環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在不同交通狀況和不同光照條件下,我們針對(duì)跟蹤算法的執(zhí)行速度與車輛數(shù)量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確度做出詳細(xì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明在較好的實(shí)驗(yàn)條件下,本文提出的兩種算法跟蹤成功率較高且執(zhí)行速度較快。而在光照不足或交通極其擁堵的情況下,跟蹤算法的成功率都有所降低。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),多目標(biāo)跟蹤失敗的主要原因是傳統(tǒng)背景建模的算法不能有效分離粘連在一起的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并在目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間停止時(shí)將目標(biāo)認(rèn)為是背景。所以,改善跟蹤算法的性能并不能從根本上解決這些問(wèn)題,我們將在以后的工作中嘗試通過(guò)其他方式獲取前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)跟蹤 交通流量監(jiān)測(cè) Cam-Shift 光流法 OpenCV
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(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3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題的研究背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)和國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀10-14
• 1.3 論文的主要工作14
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 背景建模與車輛跟蹤綜述15-36
• 2.1 視頻預(yù)處理15-20
• 2.1.1 噪聲處理15
• 2.1.2 線性濾波15-17
• 2.1.3 非線性濾波17-20
• 2.1.4 小結(jié)20
• 2.2 背景建模20-28
• 2.2.1 幀間差分法20-22
• 2.2.2 三幀差分法22-23
• 2.2.3 背景減除法23-26
• 2.2.4 混合高斯背景建模26-28
• 2.2.5 小結(jié)28
• 2.3 輪廓提取28-30
• 2.3.1 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算28-29
• 2.3.2 陰影去除29
• 2.3.3 輪廓提取29-30
• 2.4 夜間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取30-31
• 2.5 目標(biāo)跟蹤31-36
• 2.5.1 CamShift跟蹤算法31-33
• 2.5.2 Lucas-Kanade光流法跟蹤33-36
• 第三章 交通流量智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)36-56
• 3.1 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介36
• 3.2 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)36-37
• 3.3 多目標(biāo)跟蹤算法37-41
• 3.3.1 基于Lucas-Kanade光流的多目標(biāo)跟蹤算法37-38
• 3.3.2 基于Cam-Shift的多目標(biāo)跟蹤算法38-39
• 3.3.3 基于輪廓中心的多目標(biāo)跟蹤算法39-41
• 3.4 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)相關(guān)技術(shù)架構(gòu)41-43
• 3.4.1 OpenCV41-42
• 3.4.2 QT 5.142
• 3.4.3 開(kāi)發(fā)平臺(tái)搭建42-43
• 3.5 基于Qt 5.1 的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)43-55
• 3.5.1 系統(tǒng)界面實(shí)現(xiàn)44-46
• 3.5.2 多目標(biāo)跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)46-52
• 3.5.3 多目標(biāo)跟蹤器的實(shí)現(xiàn)52-55
• 3.6 本章小結(jié)55-56
• 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-65
• 4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)56-60
• 4.1.1 跟蹤算法執(zhí)行時(shí)間56-57
• 4.1.2 監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)57-60
• 4.2 實(shí)驗(yàn)分析60-64
• 4.2.1 光照充足、道路暢通60-61
• 4.2.2 光照充足、交通流量大61-62
• 4.2.3 光照不足、交通暢通62-63
• 4.2.4 光照充足、交通擁堵63
• 4.2.5 夜間63-64
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論64-65
• 第五章 總結(jié)65-67
• 5.1 本文主要工作65
• 5.2 未來(lái)工作展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-69
• 致謝69

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本文編號(hào)：656020