車(chē)輛跟蹤及交通流參數(shù)采集.pdf

1、隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的不斷加快，交通擁堵、交通事故等日益頻繁，逐步成為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中亟需解決的問(wèn)題，智能交通系統(tǒng)(ITS)正是解決該矛盾的途徑之一。本文研究?jī)?nèi)容是ITS的一部分，主要包括三個(gè)部分：車(chē)輛跟蹤、車(chē)輛跟蹤過(guò)程中遮擋的消除、交通流參數(shù)采集(車(chē)速計(jì)算、車(chē)型分類和車(chē)輛檢索)。 車(chē)輛跟蹤部分首先對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法進(jìn)行綜合闡述，分析了各自的優(yōu)勢(shì)和不足之處，然后提出了基于六邊形模型的車(chē)輛跟蹤算法。車(chē)輛跟蹤是車(chē)速計(jì)算、車(chē)型分類等算法

2、的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)的跟蹤方法不利于后續(xù)工作的開(kāi)展，如將車(chē)輛速度轉(zhuǎn)換成真實(shí)速度；在透視變換關(guān)系存在的情況下，依據(jù)車(chē)輛外形參數(shù)進(jìn)行車(chē)型分類等等，本文跟蹤算法能夠克服上述不足。先利用六邊形模型來(lái)計(jì)算車(chē)輛體積參數(shù)，其中包括圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、創(chuàng)建六邊形模型的理論基礎(chǔ)、創(chuàng)建六邊形模型的具體過(guò)程以及計(jì)算車(chē)輛體積參數(shù)(長(zhǎng)、寬和高)等等。由于圖像序列中相鄰幀時(shí)間間隔△t比較小，物體的運(yùn)動(dòng)不可能突變，因此，在At較小的情況下，可認(rèn)為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

3、在相鄰兩幀圖像的形心位置、區(qū)域的顏色和包圍窗口變化不大，即運(yùn)動(dòng)具有連續(xù)性、平滑性。在此基礎(chǔ)上提出本文的車(chē)輛跟蹤算法，綜合考慮形心、車(chē)輛體積參數(shù)和顏色特征三項(xiàng)參數(shù)，并詳細(xì)闡述跟蹤過(guò)程。 車(chē)輛跟蹤遮擋問(wèn)題是車(chē)輛跟蹤過(guò)程中不容忽視的難點(diǎn)，能否有效解決車(chē)輛遮擋問(wèn)題在很大程度上影響跟蹤的準(zhǔn)確性。該部分首先分析近年來(lái)國(guó)內(nèi)外用于解決車(chē)輛遮擋問(wèn)題的方法，然后提出本文用于解決車(chē)輛遮擋問(wèn)題的兩種方法：基于內(nèi)接矩形的遮擋消除法和基于角點(diǎn)特征的遮擋消除

4、法。基于內(nèi)接矩形的遮擋消除部分，先介紹了該法適用的基礎(chǔ)，那是由于車(chē)輛相互遮擋過(guò)程中，車(chē)輛凸形連通域的交界處會(huì)出現(xiàn)凹陷，內(nèi)接矩形一般是無(wú)法越過(guò)該凹陷的，該法正是基于這個(gè)發(fā)現(xiàn)，然后文中給出了具體的操作過(guò)程?；诮屈c(diǎn)特征的遮擋消除部分，先介紹了角點(diǎn)檢測(cè)算法(Harris-Plessey檢測(cè))，然后文中給出了具體的遮擋消除過(guò)程，如果判定當(dāng)前幀為車(chē)輛遮擋，那么在前一幀車(chē)輛還未遮擋時(shí)，對(duì)該車(chē)輛進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，檢測(cè)出的角點(diǎn)可歸為一類，因?yàn)閷儆谕惠v車(chē)，

5、在當(dāng)前幀中按照加權(quán)模板相關(guān)匹配算法進(jìn)行角點(diǎn)匹配，以便消除遮擋持續(xù)跟蹤。 交通流參數(shù)采集成為交通管理智能化的前提。車(chē)速統(tǒng)計(jì)提供平均車(chē)速、瞬時(shí)車(chē)速統(tǒng)計(jì)；車(chē)型分類依據(jù)相關(guān)分類標(biāo)準(zhǔn)，將車(chē)輛分成轎車(chē)、客車(chē)、卡車(chē)、面包車(chē)、集裝箱車(chē)等；車(chē)輛檢索根據(jù)顏色特征和車(chē)型檢索出目標(biāo)車(chē)輛。本文重在解決交通流參數(shù)采集中的一些問(wèn)題。首先是車(chē)速計(jì)算部分，該部分先解決兩個(gè)問(wèn)題：1)如何將圖像平面中的車(chē)速轉(zhuǎn)換到真實(shí)世界中；2)著眼于車(chē)輛什么部位進(jìn)行車(chē)速計(jì)算。本文較

6、詳細(xì)闡述基于車(chē)輛六邊形模型的車(chē)速計(jì)算方法，著眼于六邊形模型前邊沿的中點(diǎn)進(jìn)行車(chē)速計(jì)算，利用圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換公式獲得車(chē)輛真實(shí)速度。然后介紹了車(chē)型分類算法，該部分先說(shuō)明傳統(tǒng)方法的局限性，由于透視關(guān)系的存在，傳統(tǒng)方法無(wú)法準(zhǔn)確獲得用以分類的幾個(gè)參數(shù)：車(chē)長(zhǎng)、頂長(zhǎng)比、頂蓬中心比等，隨后較詳細(xì)闡述基于車(chē)輛六邊型模型的車(chē)型分類方法，給出了車(chē)型分類的具體過(guò)程，在實(shí)驗(yàn)部分對(duì)結(jié)果進(jìn)行較為全面的分析。最后是車(chē)輛檢索部分，該部分提出基于顏色特征和車(chē)型