基于視頻的行駛路況識(shí)別方法研究.pdf

1、近年來(lái),交通擁堵、交通事故頻發(fā)以及交通環(huán)境惡化等已成為人們共同關(guān)注的問(wèn)題。導(dǎo)致這個(gè)問(wèn)題的主要因素是汽車行駛路況極其復(fù)雜,行駛路況是一個(gè)包括行駛車輛、道路和行人的一個(gè)復(fù)雜交通系統(tǒng)。為了克服人為因素造成的影響,提高汽車行駛的安全性,本文立足于視頻圖像處理技術(shù),探索一個(gè)適用于行駛道路上的汽車行駛路況識(shí)別的有效方法。
　　當(dāng)前在對(duì)于汽車行駛路況的識(shí)別研究中,圍繞道路和行人研究較為成熟,但對(duì)于道路上運(yùn)動(dòng)車輛識(shí)別研究一直是難點(diǎn),本文的研究重點(diǎn)

2、就是對(duì)行駛路況中運(yùn)動(dòng)車輛的識(shí)別。
　　目前國(guó)內(nèi)外對(duì)行駛路況識(shí)別研究還存在一些不足之處,如:未能找到在行駛路況下高準(zhǔn)確率和魯棒性的運(yùn)行車輛識(shí)別算法;車輛行駛路況復(fù)雜,包含視頻圖像信息豐富,未能解決大量實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)問(wèn)題;整個(gè)行駛路況識(shí)別硬件系統(tǒng)體積龐大、功耗較高和價(jià)格昂貴。
　　本文研究了傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)車輛識(shí)別算法(背景差分法、幀間差分法和光流法),分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)合。針對(duì)本文研究的是在行駛路況下對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行識(shí)別,