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文檔簡介
1、車流統(tǒng)計和車輛識別是智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)的基礎(chǔ)。盡管已有如電磁感應(yīng)線圈、超聲波檢測器、微波檢測器和紅外線檢測器等多種傳統(tǒng)的車流檢測方法,但基于圖像處理的視頻車輛檢測引起檢測區(qū)域大、系統(tǒng)設(shè)置靈活等特點而在近些年得到快速發(fā)展。鑒于此,本文主要基于運動目標檢測,研究了車輛檢測方法、流量統(tǒng)計方法以及簡單的車型和車身顏色識別方法,并以VS+OpenCV為平臺進行了實現(xiàn),具體工作
2、體現(xiàn)在:
(1)分析運動目標檢測的相關(guān)方法,并采用幀差法和背景差分法提取交通視頻中的車輛前景區(qū)域,通過實驗進行這兩種方法的運動目標檢測效果對比分析;
(2)針對傳統(tǒng)的單一閾值的判斷方法在虛擬線圈車流統(tǒng)計中的不足,提出雙閾值判斷的虛擬線圈法。在運動目標檢測獲得車輛前景圖像的基礎(chǔ)上,實時統(tǒng)計車輛個數(shù);
(3)對車輛的車型大小和車身顏色進行分類與識別。結(jié)合車輛面積與高度特征實現(xiàn)了大車與小車的區(qū)分;基于HSV顏色直
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