基于視頻圖像的車輛速度檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，基于實(shí)時(shí)圖像處理的視頻測(cè)速成為了智能交通領(lǐng)域又一研究熱點(diǎn)，而運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)與跟蹤是智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容。本文研究的是利用圖像處理技術(shù)對(duì)高速公路上視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行處理和分析，提取運(yùn)動(dòng)車輛的速度信息，目的是改進(jìn)實(shí)時(shí)車輛速度的采集手段，為道路交通管理提供更為有效的數(shù)據(jù)，提高交通管理技術(shù)水平。
　　 本文把測(cè)速問(wèn)題劃分為行駛距離的測(cè)量和行駛時(shí)間的測(cè)量。對(duì)于距離的測(cè)量，根據(jù)平面的單應(yīng)性，本文提

2、出了一種利用車道標(biāo)線進(jìn)行平面映射的攝像機(jī)標(biāo)定方法。以道路平面上的標(biāo)線坐標(biāo)與圖像平面的標(biāo)線坐標(biāo)為對(duì)應(yīng)點(diǎn)，根據(jù)攝像機(jī)成像原理簡(jiǎn)化模型，并利用霍夫變換提取標(biāo)線端點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了圖像平面與道路平面的映射關(guān)系。該方法與傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定法相比不需設(shè)置復(fù)雜繁瑣的標(biāo)定物，具有更好的實(shí)用性和適應(yīng)性。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊中，重點(diǎn)研究了自適應(yīng)混合高斯背景建模算法，針對(duì)基于混合高斯模型背景差分法對(duì)光照突變敏感的問(wèn)題，提出了背景差分法與三幀間差分法相結(jié)合的

3、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先利用當(dāng)前幀與混合高斯模型建立的背景模型差分，快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域。然后，通過(guò)與設(shè)定的閾值比較，判斷場(chǎng)景內(nèi)是否發(fā)生光照突變。場(chǎng)景中若未發(fā)生光照突變，采用混合高斯模型背景差分法提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo);若發(fā)生光照突變，則采用三幀間差分法提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在光線發(fā)生突變情況下，本文提出的算法同樣能夠取得較好的檢測(cè)效果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。
　　 在車輛跟蹤模塊中，本文采用基于車輛勻加速運(yùn)動(dòng)假設(shè)的Kalman