基于視頻圖像的交通信息提取關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、　　本文以靜止單孔攝像機獲取的交通場景視頻作為研究對象，以提取場景內(nèi)的交通參數(shù)為目的，對所涉及到的背景提取及自適應(yīng)更新、陰影檢測等關(guān)鍵技術(shù)問題進行了深入的研究和分析，并在這些關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一個視頻車流檢測模型系統(tǒng)。 本文主要內(nèi)容包括：分析了鄰幀差分和背景差分技術(shù)，通過實驗比較驗證了背景差分技術(shù)更適合于交通視頻的運動目標(biāo)檢測；深入研究了基于時域平均、時域中值以及基于非參數(shù)模型的背景更新方法，通過實驗驗證了基于非參數(shù)模型

2、所提取的背景無論是在圖像質(zhì)量還是穩(wěn)定性上都要優(yōu)于其它兩種算法；本文針對非參數(shù)統(tǒng)計算法時空開銷過大，難于實時的缺點，在YUV顏色空間下，利用YUV顏色空間特性，實現(xiàn)了該模型的快速算法；此外針對直方圖分析背景提取提出了一種基于塊的算法，在保證圖像質(zhì)量的前提下，大大縮短了該類算法的背景提取時間；對陰影屬性以及產(chǎn)生機制進行了深入研究，在YUV顏色空間下初步實現(xiàn)了陰影檢測；完成了一個基于視頻圖像的車流檢測模型系統(tǒng)的設(shè)計及其實現(xiàn)，通過設(shè)置虛擬檢測線