基于機器視覺的高速公路交通參量和事件檢測方法的研究.pdf

1、本文對基于機器視覺的高速公路交通參量和交通事件的自動檢測方法進行了系統(tǒng)的分析和研究。內容主要包括以下幾個方面： (1)研究了采用圖像平滑和圖像銳化等圖像增強手段來消除由于成像設備和拍攝環(huán)境等多種因素形成的圖像噪聲的方法。研究了運動車輛圖像特征提取算法，該方法在圖像差分(當前幀和背景幀差分和相鄰兩幀差分)的基礎上，通過計算“圖像差的統(tǒng)計值的均值”實現(xiàn)了運動車輛的特征提取。試驗結果表明，該算法能夠較好地將運動車輛從背景圖像中檢測出來

2、。 (2)在分析運動車輛圖像特征提取值的基礎上，研究了車流量、車速、車頭時距和車頭間距等基本交通參量的檢測方法。在車流量統(tǒng)計中，提出了“運動關聯(lián)除影法”以消除車輛陰影的影響。在速度檢測中，采用對同一車道上兩個檢測線圈內的車輛圖像特征提取值進行匹配，以確保是同一輛車先后經過檢測線圈，并用“背景移植”的方法提高了匹配的精度。 (3)在分析運動車輛圖像特征提取值和檢測參數(shù)的基礎上，采用圖像差分方法實現(xiàn)了車輛停車和道路擁擠等交通

3、事件的檢測。研究了基于單個檢測線圈的車輛超速檢測方法。分析了車輛在高速公路上應當保持的安全距離，并將實際檢測的車頭間距與計算得到的最小安全間距進行比較來判斷前后車的間距是否合適。 (4)設計了高速公路交通參量和交通事件檢測的硬件系統(tǒng)；以面向對象和模塊化為指導思想，采用VisualC++軟件開發(fā)平臺，結合SQLServer2000數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和ADO數(shù)據(jù)接口技術，開發(fā)了高速公路交通參量和交通事件自動檢測軟件系統(tǒng)。試驗表明，該系統(tǒng)