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文檔簡介
1、交通在國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中發(fā)揮著舉足輕重的作用。智能交通系統(tǒng)中,交通檢測的信息采集已經(jīng)成為計算機視覺技術(shù)應(yīng)用的一項重要課題,而運動車輛的檢測、分割與跟蹤則是其中最為基礎(chǔ)的部分。本文針對以上幾個方面的問題進行探索和研究,提出新的方法,并通過實驗證明新方法的有效性,對后續(xù)車速檢測提供基本保證。
車速檢測是交通管理系統(tǒng)中的一個重要組成部分。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展,視頻檢測技術(shù)在車速檢測中的應(yīng)用越來越廣泛,本文主要研究圖像處理在視
2、頻車速檢測中的應(yīng)用。
基于移動測速設(shè)備的測速模式,本文提出了一種視頻序列圖像的車輛測速實現(xiàn)方法,通過測定固定時間間隔的連續(xù)兩幀圖像中目標車輛的相對位移來進行車速的測定,以及通過車輛定位判別的思想提高了測速的精度。采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素進行運動目標檢測,最小協(xié)方差矩陣進行跟蹤,然后在求得車輛運動位移基礎(chǔ)上得到車輛速度。實驗結(jié)果表明,該方法能較為精確的測量出車輛的實際行駛速度,克服了傳統(tǒng)測速方法的不足,在高速公路移動測速等場合
3、具有較好的使用價值。
在運動物體檢測方面,本文在傳統(tǒng)的背景相減法和幀間相減法的基礎(chǔ)上,采用背景相減法和幀間相減法相結(jié)合的方法來檢測運動物體,并通過這種方法得到差分圖像。
對檢測得到的灰度差分圖像進行分割、跟蹤及測速時本文分為四個步驟:
(1)利用多結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子對前面獲得的灰度差分圖像進行邊緣檢測;
(2)對檢測出來的灰度差分圖像用原始OTSU法進行分割,將分割得到的
4、二值圖像與(1)得到的圖像邊緣相加,得到改進的二值圖像;
(3)應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對改進的二值圖像進行目標增強及濾波去噪處理,得到所需圖像,進而對提取出的目標圖像進行下一步的跟蹤操作;
(4)在跟蹤識別的基礎(chǔ)上對運動車輛進行檢測,求出車輛的運動距離,再根據(jù)固定時間間隔,求出車輛的速度。
在對運動物體分割的基礎(chǔ)上,依據(jù)分割出的運動目標的質(zhì)心和跟蹤窗口對場景中的車輛進行識別跟蹤。跟蹤的同時,通過運動
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