基于視頻圖像的交通信息處理方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近幾十年來智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystems簡(jiǎn)稱ITS)的理論和應(yīng)用研究在各國(guó)掀起了熱潮。它的全面研究涉及到交通工程學(xué)，智能控制科學(xué)，計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理，模式識(shí)別等學(xué)科。也是目前解決交通擁擠問題的最有效方式，其中交通信息檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)性工作。 本文根據(jù)智能交通控制與仿真對(duì)于交通流量、車輛到達(dá)率、車輛速度等交通信息檢測(cè)的需求，基于視頻圖像進(jìn)行了交通信息處理的算法研究與實(shí)現(xiàn)，主

2、要工作包括以下幾個(gè)方面： 將先鋒遺傳算法應(yīng)用到圖像閾值分割中，利用先鋒遺傳算法尋求全局最優(yōu)閾值，可以比較準(zhǔn)確地將圖像中不同灰度的車輛從背景中分離出來；采用支持向量機(jī)理論進(jìn)行了車輛自動(dòng)分類的仿真研究，仿真結(jié)果證明該方法能夠比較準(zhǔn)確的將車輛的類型進(jìn)行識(shí)別； 改進(jìn)了基于背景自動(dòng)更新的虛擬檢測(cè)區(qū)域算法，提高了車輛檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性；并對(duì)基于虛擬檢測(cè)區(qū)域的圖像處理算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)說明； 論文中還介紹了基于灰度連續(xù)性的運(yùn)