本文關鍵詞：基于機器視覺的公交站點識別算法研究

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【摘要】：隨著機器視覺和多媒體技術的迅速發(fā)展,機器視覺和多媒體技術被廣泛應用于解決生產生活中的現(xiàn)實問題。城市人口和私家車數(shù)量的增加,給城市交通帶來一系列嚴重的問題。發(fā)展智能交通,提高城市交通的智能化和信息化是解決交通問題的新方案。改善公交服務質量,推進公交車的發(fā)展,也是解決城市城市交通問題的一個重要出路。把機器視覺和視頻信息處理技術應用到公交報站系統(tǒng)中,不僅可以實現(xiàn)公交報站系統(tǒng)的信息化和智能化,而且符合“智慧交通”的主題,具有很大的實踐意義。本文主要以公交自動報站系統(tǒng)為背景,研究基于機器視覺的公交站點識別的算法。通過攝像頭實時采集公交路線沿途的視頻,使用關鍵幀提取技術提取出公交站點前的多幅視頻關鍵幀,在此之前建立公交站點前的圖像數(shù)據(jù)庫,將關鍵幀與圖像數(shù)據(jù)庫中的對應的圖像進行匹配,匹配成功后驅動報站系統(tǒng)進行報站。整個系統(tǒng)中用機器視覺的相關技術和視頻圖像處理技術對采集到的視頻進行實時處理。提取視頻關鍵幀時,采用時間信息剔除大片的冗余片段,然后采用基于內容的關鍵幀提取方法對公交路線沿途的關鍵幀進行粗提取,當其中有一幀圖像匹配成功后,每隔10s采用幀差聚類的關鍵幀提取方式進行細提取,提取出需要的關鍵幀圖像。提取出關鍵幀圖像后,需要對關鍵幀圖像和圖像數(shù)據(jù)庫中圖像進行特征提取和匹配。結合公交站點的特殊情況,文中提出了圖像輪廓上的Harris-SIFT算法,首先提取關鍵幀和數(shù)據(jù)庫中圖像的輪廓,在輪廓圖像上進行極值點的檢測,并采用Harris角點篩選出圖像的特征點,即將Harris算法與SIFT算法相結合,得到圖像輪廓上的特征點,同時改進特征點的描述子,計算描述子之間的歐式距離進行圖像的匹配,并采用引導互匹配法和投票過濾法提高匹配的準確度。文中根據(jù)視覺公交自動報站系統(tǒng)的特征,針對人眼的的視覺特性,提出了公交路線上的感興趣區(qū)域識別,針對公交路線中感興趣的文字區(qū)域和交通標志進行了圖像的提取和識別,這種感興趣區(qū)域的提取也可以輔助公交站點的判斷,提高公交報站的智能性和準確性。
【關鍵詞】：關鍵幀提取 圖像匹配 特征提取 輪廓提取 角點檢測
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-14
• 第1章 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景及意義14
• 1.2 機器視覺的概述與發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 機器視覺的概述14-15
• 1.2.2 機器視覺的國內外研究及發(fā)展趨勢15-16
• 1.3 公交站點識別在國內外發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.4 本文的主要研究內容和論文安排17-20
• 1.4.1 論文的主要研究內容17-18
• 1.4.2 論文的各章內容安排18-20
• 第2章 機器視覺站點識別系統(tǒng)概述20-24
• 2.1 引言20
• 2.2 系統(tǒng)框架及工作原理20-21
• 2.2.1 系統(tǒng)實現(xiàn)功能20
• 2.2.2 系統(tǒng)架框及工作原理20-21
• 2.3 機器視覺站點識別系統(tǒng)硬件設計21-22
• 2.4 站點圖像數(shù)據(jù)庫建立22-23
• 2.5 本章小結23-24
• 第3章 視覺公交報站系統(tǒng)中關鍵幀提取方法研究24-33
• 3.1 引言24
• 3.2 視頻關鍵幀提取方法24-27
• 3.2.1 特定幀法24-25
• 3.2.2 基于內容分析的方法25-26
• 3.2.3 基于光流運動分析的關鍵幀提取方法26
• 3.2.4 幀差聚類的視頻關鍵幀的提取方法26-27
• 3.3 關鍵幀提取方法的實驗結果分析27-31
• 3.4 關鍵幀提取方法的改進31-32
• 3.5 本章小結32-33
• 第4章 視覺報站系統(tǒng)中圖像的特征提取33-54
• 4.1 引言33
• 4.2 圖像的邊緣檢測和輪廓提取33-41
• 4.2.1 邊緣檢測33-38
• 4.2.2 輪廓提取38-39
• 4.2.3 圖像銳化39-41
• 4.3 圖像特征點的提取41-51
• 4.3.1 圖像特征點提取概述41
• 4.3.2 基于灰度的圖像特征點的提取41-47
• 4.3.3 多尺度空間上的圖像特征點的提取47-51
• 4.4 圖像特征點的描述51-53
• 4.4.1 關鍵點方向分配51-52
• 4.4.2 特征點描述子生成52-53
• 4.5 本章小結53-54
• 第5章 圖像匹配54-65
• 5.1 引言54
• 5.2 圖像匹配的方法分類54-60
• 5.2.1 基于灰度的匹配54-57
• 5.2.2 基于特征的匹配57-60
• 5.3 視覺公交報站系統(tǒng)中改進的圖像匹配算法60-64
• 5.3.1 圖像輪廓上的Harris—SIFT匹配60-62
• 5.3.2 SIFT特征描述子的改進62-63
• 5.3.3 算法匹配效果分析63-64
• 5.4 本章小結64-65
• 第6章 公交路線上感興趣區(qū)域的圖像識別65-72
• 6.1 引言65
• 6.2 公交路線上感興趣文字區(qū)域的識別65-68
• 6.2.1 圖像的預處理65-66
• 6.2.2 灰度閾值分割66
• 6.2.3 圖像中文字區(qū)域的定位和提取66-68
• 6.3 公交路線上感興趣交通標志的識別68-71
• 6.3.1 HSV彩色空間的分割68-70
• 6.3.2 彩色閾值分割后圖像的形態(tài)學處理70-71
• 6.4 本章小結71-72
• 總結與展望72-74
• 參考文獻74-79
• 致謝79-80
• 附錄 攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文目錄80

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本文編號：816955