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文檔簡介
1、智能交通系統(tǒng)一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)非?;钴S且具有研究價(jià)值的領(lǐng)域。一個(gè)成熟的智能交通系統(tǒng)可以有效的減少道路區(qū)域的交通壓力,提高道路區(qū)域吞吐能力,極大方便交通管理部門的調(diào)度。隨著城市立體交通網(wǎng)絡(luò)日趨壯大并且復(fù)雜化,傳統(tǒng)近距視頻監(jiān)控系統(tǒng)已不能滿足多樣的需求,多維多態(tài)交通視頻監(jiān)控必然會得到越來越廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。不同于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)5~10m的架設(shè)高度,本文采用架設(shè)高度在30m以上的高點(diǎn)攝像頭對道路區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控,實(shí)時(shí)采集道路交通的視頻圖像,
2、從中提取反映交通狀況的宏觀交通指標(biāo)信息(如車流速度、車輛占道比等),并進(jìn)一步檢測交通違章或事故等異常交通事件。與普通視頻場景相比,高點(diǎn)視頻場景一方面具有監(jiān)視范圍廣、目標(biāo)較少遮擋、監(jiān)控范圍更廣、提取的交通信息更具宏觀性等優(yōu)點(diǎn),但另一方面,高點(diǎn)視頻圖像的大場景和多目標(biāo)的特點(diǎn)也給目標(biāo)檢測和跟蹤的實(shí)時(shí)處理帶來了較大的困難。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴基于單高斯模型的背景提取和前景分割,檢測場景中的運(yùn)動車輛,確定車輛的位置和大小。⑵大場景的
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