基于嵌入式的車輛監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、目前，智能交通系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向和熱點(diǎn)。隨著計(jì)算機(jī)視覺的不斷發(fā)展，智能監(jiān)控技術(shù)也在不斷的走向成熟，其中主要包括車輛目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤、行為理解和車牌識(shí)別等方面，這也是車輛監(jiān)控系統(tǒng)自動(dòng)化、智能化的關(guān)鍵。探索能夠面對(duì)海量交通視頻數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取出感興趣的信息，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控視頻的智能化是當(dāng)前急需解決的問題。
　　 近年來(lái)，隨著嵌入式技術(shù)的飛速發(fā)展，基于ARM核的RISC處理器性能的逐漸提高，可以滿足交通視頻數(shù)據(jù)的處理、傳送

2、，實(shí)現(xiàn)在線車輛監(jiān)控。本文首先分析了常用的車輛目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，并根據(jù)嵌入式系統(tǒng)特點(diǎn)，選擇背景差法作為目標(biāo)檢測(cè)的算法。對(duì)于目標(biāo)跟蹤部分，本文重點(diǎn)研究了基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，通過目標(biāo)特征的匹配，來(lái)確定其運(yùn)動(dòng)軌跡。
　　 在車牌識(shí)別方面，本文根據(jù)嵌入式的需求提出了一種基于區(qū)域特征的車牌定位算法，該算法充分考慮了車牌的邊緣與區(qū)域特征，通過實(shí)驗(yàn)得到了滿意的定位效果，且在嵌入式環(huán)境下影響識(shí)別率不大的基礎(chǔ)上，得到了較好的實(shí)時(shí)性。在字符分割