交通路口車輛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法研究及其應(yīng)用.pdf

1、車輛監(jiān)測(cè)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路口交通狀態(tài)、動(dòng)態(tài)檢測(cè)交通事件、提取交通參數(shù)。目前車輛監(jiān)測(cè)在各種環(huán)境下背景建模方法通用性差、難以適應(yīng)天氣變化和陰影干擾、車型識(shí)別難度大。針對(duì)這些問題，本文圍繞城市道路交叉口的車輛檢測(cè)與跟蹤方法展開研究，主要涉及背景建模方法、車輛檢測(cè)與車型識(shí)別、陰影去除和車輛跟蹤，并把方法運(yùn)用在闖紅燈抓拍系統(tǒng)中。包括以下四個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容：
　　（1）二級(jí)選取策略的背景建模方法
　　針對(duì)車輛擁

2、堵時(shí)難以得到背景圖像的問題，構(gòu)建二級(jí)選取策略的背景建模方法。根據(jù)視頻幀方差值衡量車輛擁堵情況，對(duì)視頻幀進(jìn)行第一級(jí)別的選??；用幀差法剔除入選幀內(nèi)的運(yùn)動(dòng)像素，實(shí)現(xiàn)第二級(jí)別的像素選取；最后采用中值法估計(jì)每個(gè)像素點(diǎn)的背景值。該方法在路口車輛擁堵時(shí)，仍能在短時(shí)間內(nèi)得到較理想的背景圖像。
　　（2）車輛檢測(cè)與車型識(shí)別
　　針對(duì)車輛檢測(cè)中的陰影干擾、投影成像的幾何變形等問題，提出復(fù)雜交通場(chǎng)景中的車輛檢測(cè)與車型識(shí)別方法。采用自適應(yīng)閾值檢測(cè)前

3、景區(qū)域；建立交通場(chǎng)景車輛光照模型，在RGB顏色空間內(nèi)去除前景區(qū)域內(nèi)的陰影；根據(jù)車輛駛向人為劃定檢測(cè)區(qū)域，通過反向透射投影映射消除車輛成像的幾何變形影響，并把車輛分為大型車、中型車和小型車三種。檢測(cè)方法能快速判斷車輛到達(dá)情況，準(zhǔn)確識(shí)別車輛類型。
　?。?）基于均值偏移的車輛跟蹤技術(shù)
　　在均值偏移算法車輛跟蹤的基礎(chǔ)上，結(jié)合背景減法消除背景像素對(duì)目標(biāo)車輛顏色概率密度的影響，加快迭代速度、提高迭代精度。首先在車輛檢測(cè)階段建立車輛跟