本文關(guān)鍵詞：基于視頻檢測(cè)技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 圖像去霧 背景建模 目標(biāo)檢測(cè) 交通參數(shù)

【摘要】：隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的持續(xù)快速發(fā)展,汽車保有量和道路通車?yán)锍虜?shù)源源不斷地增加,交通事故頻發(fā)、道路車輛擁擠、環(huán)境污染加重等新問題日益突出。發(fā)展智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System, ITS)對(duì)緩解這些問題有著良好的作用,而交通參數(shù)是智能交通系統(tǒng)中重要的基礎(chǔ)研究?jī)?nèi)容之一。傳統(tǒng)安裝在道路上的交通參數(shù)檢測(cè)器,其存在成本較高、檢測(cè)范圍小、采集參數(shù)單一等缺點(diǎn)�；谝曨l的交通參數(shù)提取方法以其系統(tǒng)設(shè)置靈活、信息量豐富、檢測(cè)范圍大等優(yōu)點(diǎn)發(fā)展迅速,成為智能交通領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),有著廣闊的應(yīng)用前景。本文重點(diǎn)對(duì)視頻圖像去霧算法和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了研究,通過實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證,改進(jìn)了相關(guān)算法。并在此基礎(chǔ)上完成了適合霧霾天氣下的基于視頻檢測(cè)技術(shù)的交通參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制。論文主要工作如下：(1)提出了一種改進(jìn)的基于導(dǎo)向?yàn)V波的快速圖像去霧算法。在使用導(dǎo)向?yàn)V波前,對(duì)透射率和導(dǎo)向圖像采用最近鄰插值進(jìn)行下采樣,以縮小輸入導(dǎo)向?yàn)V波的圖像,來降低導(dǎo)向?yàn)V波的處理時(shí)間；對(duì)導(dǎo)向?yàn)V波輸出結(jié)果,采用雙線性插值進(jìn)行上采樣得到校正后的透射率,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該去霧算法的有效性與實(shí)時(shí)性。(2)在深入分析了各種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了背景差分法的目標(biāo)檢測(cè)方法。最后經(jīng)過比較各種背景提取方法,采用了自適應(yīng)較強(qiáng)的基于像素自適應(yīng)分割的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效性。(3)在學(xué)習(xí)理解交通參數(shù)物理含義的基礎(chǔ)上,對(duì)道路交通參數(shù)的提取方法進(jìn)行了深入研究,并構(gòu)建了提取道路交通參數(shù)的流程。(4)在掌握了視頻圖像去霧算法,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法以及交通參數(shù)提取流程的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于視頻檢測(cè)技術(shù)的交通參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。完成了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的視頻圖像采集、視頻圖像去霧、運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)、交通參數(shù)提取和交通參數(shù)存儲(chǔ)的功能。并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)能有效地監(jiān)測(cè)道路交通參數(shù),符合預(yù)期效果。
【關(guān)鍵詞】：圖像去霧 背景建模 目標(biāo)檢測(cè) 交通參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題背景和意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要工作14-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 第2章 圖像處理相關(guān)算法介紹16-30
• 2.1 數(shù)字圖像簡(jiǎn)介16
• 2.2 圖像表色系16-19
• 2.3 圖像預(yù)處理技術(shù)19-29
• 2.3.1 灰度變換20-21
• 2.3.2 濾波去噪21-23
• 2.3.3 二值化23-26
• 2.3.4 邊緣檢測(cè)26-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 視頻圖像去霧算法研究30-45
• 3.1 圖像去霧算法概述30-31
• 3.2 霧霾圖像成像模型31-32
• 3.3 暗原色先驗(yàn)規(guī)律32-34
• 3.4 改進(jìn)的基于導(dǎo)向?yàn)V波的圖像去霧算法34-37
• 3.4.1 提取大氣光常數(shù)35
• 3.4.2 估計(jì)透射率35-36
• 3.4.3 校正透射率36-37
• 3.4.4 復(fù)原無霧圖像37
• 3.5 去霧實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-44
• 3.5.1 圖像去霧實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-42
• 3.5.2 視頻去霧實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究45-55
• 4.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法概述45-48
• 4.2 常用背景提取方法概述48-50
• 4.3 基于像素自適應(yīng)分割的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法50-52
• 4.3.1 背景模型建立51
• 4.3.2 前景目標(biāo)檢測(cè)51
• 4.3.3 背景模型更新51-52
• 4.3.4 前景目標(biāo)后處理52
• 4.4 目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 第5章 道路交通參數(shù)提取方法55-61
• 5.1 路面參數(shù)提取55-57
• 5.1.1 車流量參數(shù)提取55-56
• 5.1.2 道路占有率參數(shù)提取56-57
• 5.2 車輛參數(shù)提取57-60
• 5.2.1 車速參數(shù)提取57-58
• 5.2.2 車型參數(shù)提取58-59
• 5.2.3 車身顏色參數(shù)提取59
• 5.2.4 車牌參數(shù)提取59-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 第6章 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)61-68
• 6.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)61-65
• 6.1.1 視頻圖像采集模塊61-62
• 6.1.2 視頻圖像去霧模塊62
• 6.1.3 運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)模塊62
• 6.1.4 交通參數(shù)提取模塊62-64
• 6.1.5 交通參數(shù)存儲(chǔ)模塊64-65
• 6.2 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)65-67
• 6.2.1 系統(tǒng)界面介紹65
• 6.2.2 系統(tǒng)菜單介紹65-67
• 6.3 本章小結(jié)67-68
• 第7章 總結(jié)與展望68-70
• 7.1 總結(jié)68
• 7.2 展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 作者簡(jiǎn)歷74

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本文編號(hào)：661965