智能交通車流量檢測系統(tǒng).pdf

1、智能交通系統(tǒng)（ITS:IntelligentTransportationSystems）是一個基于現(xiàn)代電子信息技術(shù)面向交通運輸?shù)姆?wù)系統(tǒng)。它是綜合運用信息技術(shù)、人工智能、電子控制、地理信息、全球定位、影像處理、有線無線通信等多種技術(shù)，所構(gòu)建的一個由交通信號控制系統(tǒng)、交通違法處理系統(tǒng)、交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)和綜合管理控制平臺等有機集成，具有快速準確的交通信息采集、處理、決策、指揮調(diào)度能力的管理系統(tǒng)。智能交通使交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮出最大的效能，提高交

2、通管理服務(wù)質(zhì)量，從而獲得巨大的社會經(jīng)濟效益。
　　 而基于視頻的車流量檢測系統(tǒng)，是智能交通系統(tǒng)中重要的一環(huán)，其技術(shù)也是后續(xù)很多技術(shù)和處理手段的基礎(chǔ)。因此本文以準確提取車流量信息為研究目的，以圖像序列中的運動目標識別，移動陰影的檢測與消除等技術(shù)為核心，做了詳細研究。主要內(nèi)容如下:
　　 1.對運動目標識別算法進行了分析研究。首先分析比較了幾種常用的運動目標識別方法，本文采用了基于混合高斯背景模型的運動目標識別方法，并針對當

3、場景環(huán)境突變時傳統(tǒng)混合高斯模型的缺陷與不足進行了改進。同時通過引入狄利克雷先驗概率偏置來提高傳統(tǒng)算法更新公式的更新效率，有效剔除已經(jīng)失效的背景模型;在進行運動目標的陰影檢測與消除時，采用了一種基于顏色失真和亮度失真模型的算法;本文通過對上述方法的融合，提出了一種改進的基于混合高斯模型的運動目標識別算法，提高了運動目標識別系統(tǒng)的實用性和精確度。
　　 2.對現(xiàn)有的智能交通車流量檢測系統(tǒng)架構(gòu)進行了研究，現(xiàn)有系統(tǒng)由于所有圖像處理操作均

4、在監(jiān)控中心PC平臺完成，造成監(jiān)控中心計算量過于龐大，無法完成大量監(jiān)控數(shù)據(jù)的實時處理。為此，本文提出了利用DM642平臺搭建檢測系統(tǒng)的解決方案。由DSP平臺完成車輛檢測和交通信息提取，再將車流量的數(shù)據(jù)信息反饋到PC端，提升了系統(tǒng)整體性能。
　　 3.采用TI公司的DM642芯片完成了DSP車流量檢測平臺的設(shè)計。利用RF5參考框架完成了DSP軟件程序的設(shè)計和開發(fā)。實現(xiàn)了DSP平臺上的車輛識別算法。
　　 實驗結(jié)果證明，本文實