智能交通系統(tǒng)復(fù)雜場景下車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)可以緩解車多路少的矛盾，而且可以保障交通運(yùn)輸?shù)陌踩院陀行?，因而越來越受到人們的關(guān)注。傳統(tǒng)智能交通系統(tǒng)的研究主要針對(duì)環(huán)境較好的場景，而在實(shí)際應(yīng)用中存在各種復(fù)雜的環(huán)境條件，比如夜間、雨天、霧天等，增加了車輛檢測和跟蹤的難度。所以如何解決不良環(huán)境引起的車輛檢測和跟蹤的困難，是現(xiàn)在智能交通領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)。
　　 論文以夜間交通場景視頻作為研究對(duì)象，主要針對(duì)車輛的檢測和跟蹤展開研究，主要完成了以下工作:
　　

2、(1)對(duì)常用的檢測算法進(jìn)行了分析研究，論文采用背景差分法和貝葉斯決策相結(jié)合的方法對(duì)夜間運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行檢測。首先使用背景差分對(duì)當(dāng)前圖像像素進(jìn)行初分類-分為背景像素和變化像素，然后根據(jù)貝葉斯決策將變化像素進(jìn)一步分為前景像素和背景像素，最后對(duì)圖像做形態(tài)學(xué)處理和區(qū)域分割，檢測出車輛輪廓。
　　 (2)對(duì)常用的車輛跟蹤算法進(jìn)行了分析研究，論文采用基于區(qū)域特征和卡爾曼濾波相結(jié)合的方法對(duì)已檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。其中選取運(yùn)動(dòng)區(qū)域的中心和面積作