基于機載攝像機的高速公路車輛檢測與跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、基于機載攝像機的高速公路車輛檢測與跟蹤技術(shù)在當代高速公路監(jiān)控管理上具有廣闊的應(yīng)用前景，可以實現(xiàn)高速公路大范圍的交通監(jiān)控，具有極大的研究意義。本文基于無人機航拍的高速公路視頻進行研究，實現(xiàn)車輛檢測與跟蹤。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
　　(1)高速公路識別技術(shù)研究。針對高速公路邊界是兩條近似平行的長直線，道路寬度基本保持穩(wěn)定的特點，本文采用閾值分割、邊界檢測和直線檢測算法檢測出高速公路邊界，提取出感興趣區(qū)域，為后續(xù)車輛檢測與

2、跟蹤做準備。
　　(2)車輛檢測技術(shù)的研究。針對背景運動的難題，首先研究了Vibe背景更新算法，針對Vibe背景更新算法固定閾值的缺點，提出了一種Vibe閾值自適應(yīng)背景更新算法，距離閾值隨著背景模型中樣本值的變化自適應(yīng)更新，背景學習率隨著噪聲的變化可以自適應(yīng)調(diào)整背景更新的速度，使得二值掩碼圖像中噪聲大幅減少，并對前景背景分割掩碼圖像進行優(yōu)化處理，分割出車輛輪廓。
　　(3)車輛跟蹤技術(shù)的研究。針對車輛的顯著特征，首先研究了基

3、于顏色信息跟蹤的Camshift算法，由于顏色信息對車輛特征的描述具有局限性，車輛除了顏色特征外，還可以通過輪廓特征和紋理特征來描述。本文提出了顏色特征、輪廓特征和紋理特征自適應(yīng)融合的特征跟蹤算法，實現(xiàn)不同顏色、不同形狀的車輛持久穩(wěn)定跟蹤。
　　(4)軟件設(shè)計與實現(xiàn)。通過對以上關(guān)鍵算法的研究，本文設(shè)計一個航拍視頻下運動車輛檢測與跟蹤的軟件系統(tǒng)，主要實現(xiàn)視頻讀入進行高速公路檢測、車輛檢測和車輛跟蹤三個模塊的功能，最后通過航拍視頻對軟