復(fù)雜環(huán)境下的夜間車輛檢測(cè)與交通視頻晝夜亮度變化模型研究

1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文復(fù)雜環(huán)境下的夜間車輛檢測(cè)與交通視頻晝夜亮度變化模型研究姓名：吳海濤申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：方濤20070101后配對(duì)（HLTP）方法為輔，兩者相結(jié)合的策略，即先配對(duì)，并跟蹤車燈對(duì)，后利用車燈對(duì)，排除其附近光源，剩下的車燈分別跟蹤、軌跡配對(duì)；由車燈軌跡計(jì)算各種交通參數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，HLEPT算法復(fù)雜度低，具有良好的實(shí)時(shí)性、魯棒性，良好環(huán)境下其檢測(cè)率達(dá)96%以上；即使在雨夜路面有車燈倒影和存

2、在大型車輛的交通擁擠路段，檢測(cè)率也能達(dá)到88%。HELPT算法對(duì)于車燈特征的假設(shè)和配對(duì)跟蹤規(guī)則同樣適用于高架路、城鄉(xiāng)道路等路段的夜間交通信息采集。由于道路晝夜照明條件迥異，視頻車輛檢測(cè)系統(tǒng)通常采用兩種不同的算法來完成晝夜檢測(cè)任務(wù)。那么晝夜檢測(cè)算法什么時(shí)候切換，如何切換呢？本文提出了一種獨(dú)立于攝像機(jī)硬件，從圖像序列中分析亮度變化的方法。本文觀察了交通視頻晝夜亮度變化的規(guī)律；提出了用四參數(shù)Logistic模型來刻畫亮度變化；在分析實(shí)際路面亮