城市道路交通流視頻檢測與數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究.pdf

1、近年來,隨著我國汽車保有量的迅速增加,嚴(yán)峻的交通擁堵問題隨之產(chǎn)生,從而使人們對城市道路交通流狀態(tài)的信息需求更加迫切。視頻檢測由于它的信息量豐富,安裝簡單,成本低等特點(diǎn)成為交通流狀態(tài)檢測的重要研究研究方向之一。論文以長安大學(xué)交通信息綜合處理中心所采集的城市快速干道的交通視頻作為研究對象。在研究中,針對交通視頻的特性,對背景建模、運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤的相關(guān)算法進(jìn)行了研究與實(shí)現(xiàn),在此基礎(chǔ)上對多種交通流參數(shù)計算與交通狀態(tài)的分析,最終獲得交通流的狀

2、態(tài)信息。本文的主要研究內(nèi)容有:
　　在獲得背景的過程中,針對均值背景提取算法會出現(xiàn)拖影現(xiàn)象的不足,提出了一種改進(jìn)的均值背景提取算法,該算法盡可能多的保留了原視頻圖像中背景像素點(diǎn),對被車輛遮擋的像素點(diǎn),用其它幀中該點(diǎn)的背景像素值來填充該像素點(diǎn);在分析常見的運(yùn)動車輛檢測算法的基礎(chǔ)上,由于常用的背景檢測算法所檢測的運(yùn)動車輛會出現(xiàn)空洞以及同一車輛很可能被檢測成兩個連通區(qū)域等問題,針對以上問題對常用的背景差分算法進(jìn)行改進(jìn),以適應(yīng)本文的運(yùn)動車

3、輛檢測。在運(yùn)動車輛跟蹤方面,著重討論Kalman濾波車輛軌跡預(yù)測以及SURF算法圖像匹配原理,將二者結(jié)合實(shí)現(xiàn)了對多車跟蹤算法,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析;結(jié)合交通視頻檢測結(jié)果,對車流量,車速,道路占有率等交通流參數(shù)進(jìn)行了計算,在車速計算過程中,設(shè)計了一種變長參照物的運(yùn)動車輛速度計算方法。進(jìn)一步利用模糊C均值聚類對計算的結(jié)果進(jìn)行分析,最終獲得交通流狀態(tài)信息。
　　本文通過所采集的兩段視頻的分析研究,結(jié)果表明,論文提出的方法可以準(zhǔn)確檢測交通