交通視頻中的車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計算機(jī)硬件技術(shù)和計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,基于計算機(jī)視覺的交通監(jiān)控系統(tǒng)出現(xiàn)。在這類系統(tǒng)中,視頻車輛的實(shí)時檢測和跟蹤是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分。交通監(jiān)視子系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié),主要負(fù)責(zé)采集有關(guān)道路交通流量的各種參數(shù),如車流量,車速,車型,排隊(duì)時間和長度等。道路參數(shù)檢測的方法有很多,主要有超聲波檢測,紅外檢測,感應(yīng)圈檢測和基于視頻的檢測。其中,基于視頻檢測的方法隨著計算機(jī)技術(shù),圖像的處理,人工智能和模式識別等技術(shù)的不斷發(fā)展,在

2、交通檢測中得到了越來越多的廣泛應(yīng)用。目前存在的檢測和跟蹤技術(shù)在復(fù)雜場景下、大范圍、多目標(biāo)的情況下,運(yùn)動目標(biāo)的分割和跟蹤的效果不是很理想,需要進(jìn)一步的改善。本文運(yùn)用了針對運(yùn)動車輛進(jìn)行實(shí)時檢測的幀間差分和背景差分兩種基本方法,對視頻圖像進(jìn)行處理,利用提取背景圖像、背景差分、提取運(yùn)動目標(biāo)、二值化處理以及消除離散點(diǎn)等處理方法,最終檢測出路面上運(yùn)動的目標(biāo)。本方法能夠排除干擾,簡單區(qū)分車輛和行人,適用于大面積、多目標(biāo)的復(fù)雜場景,可應(yīng)用于高速公路和城