基于視頻的車流量統(tǒng)計算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)已經被科學家認為是解決當前城市交通問題最有效的方法,也是目前和未來交通發(fā)展的主流方向。ITS的前提是獲得交通道路的實時信息,比如車速、車流量等。本文主要研究ITS中基于視頻檢測技術的車流量統(tǒng)計方法,對所涉及的運動目標檢測、背景提取、陰影去除以及車輛統(tǒng)計等核心技術進行了詳細的研究。
　　 本文的工作主要分為以下四部分:
　　 1)對車流量統(tǒng)計相關算法進行了研究,針對目標檢測算法,研究了光流法、幀間差分

2、法和背景差分法。針對背景提取算法,研究了均值法、統(tǒng)計中值法、單高斯背景模型法和混合高斯背景模型法;針對陰影消除算法,研究了基于HSV顏色空間變換的陰影消除算法、基于色彩特征不變量的陰影消除算法和基于紋理特征的陰影消除算法。同時,本文對上述算法進行了實驗對比分析。
　　 2)給出了一種改進的混合高斯模型背景提取算法,當讀入一定幀數的圖像之后認為背景達到穩(wěn)定狀態(tài),讀入新的視頻幀時,對當前幀進行判斷,如果像素點和穩(wěn)定背景圖像的像素點差

3、值大于閾值Th1,就對該像素點進行更新,反之就不更新。
　　 3)給出了一種改進的基于虛擬區(qū)域的車流量統(tǒng)計算法,首先設置檢測區(qū)域和檢測線,然后跟蹤檢測區(qū)域中車輛的質心到檢測線的距離d,如果d小于Th2認為有一輛車輛通過,通過實驗驗證,本文算法的精確率能達到90%左右。
　　 4)實現(xiàn)了一個車流量統(tǒng)計系統(tǒng),整個系統(tǒng)主要包括視頻播放模塊、GMM背景更新模塊、前景構建模塊和車輛計數模塊。視頻播放模塊主要完成視頻的播放和顯示;G