基于图像处理的公交乘客流量统计系统的研究

发布时间：2017-06-13 14:06

  本文关键词：基于图像处理的公交乘客流量统计系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术的迅猛发展,在此基础上发展起来的计算机视觉技术逐步成熟,其应用领域也越来越广泛。本文将计算机视觉技术应用到智能交通中,为公交车智能调度提供实时的数据基础,也就是为调度中心提供公交车在各个站点上下车乘客数,以便合理地安排发车间隔,从而高效利用现有资源。在此背景下,研究了图像处理方面几种算法的改进应用。在本文中,首先介绍了图像预处理技术并对几种运动目标检测方法进行对比分析,决定采用背景差分法来提取图像中运动物体,并用MATLAB软件对图像进行了处理。接着,因为俯视角度的乘客头部有类圆的特性,故利用Hough变换对圆进行检测,结合实际情况,为了提高检测效率,降低计算量,提出了一种随机Hough变换算法对乘客头部进行特征提取及识别。最后,利用Mean-Shift算法对乘客进行跟踪,考虑到乘客之间不可避免的遮挡问题,提出了一种将Mean-Shift算法与最小平方预测算法相结合的算法来对乘客进行跟踪。并用MATLAB软件对图像序列进行了处理,可以有效地持续跟踪目标,并对运动轨迹进行标注。
【关键词】：特征识别 Hough变化 目标跟踪 Mean-Shift算法 最小平方曲线拟合
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.17;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题研究的背景及意义9
• 1.2 乘客检测及相关技术现状9-11
• 1.2.1 目前统计方法介绍9-10
• 1.2.2 视觉跟踪介绍10-11
• 1.3 系统结构介绍11-12
• 1.4 论文组织结构12-14
• 第二章 图像增强技术及运动检测方法14-26
• 2.1 图像增强技术14-21
• 2.1.1 数字图像简介14
• 2.1.2 图像降噪处理14-18
• 2.1.3 灰度图像二值化18
• 2.1.4 数学形态学滤波18-21
• 2.2 运动目标检测21-25
• 2.2.1 背景差分法21-22
• 2.2.2 帧间差分法22-23
• 2.2.3 光流法23-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 目标头部特征识别26-33
• 3.1 目标特征选择26
• 3.2 Hough变换提取运动目标头部26-29
• 3.2.1 Hough变换概述26-27
• 3.2.2 Hough变换的线检测27
• 3.2.3 Hough变换的圆检测27-29
• 3.3 随机Hough变换算法检测头部目标29-32
• 3.3.1 随机Hough变换算法29-30
• 3.3.2 随机Hough变换算法的实现30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第四章 运动目标头部的跟踪33-50
• 4.1 Mean-Shift算法33-40
• 4.1.1 Mean-Shift算法的原理33-35
• 4.1.2 Mean-Shift算法在视觉跟踪中的应用35-39
• 4.1.3 Mean-Shift算法实验仿真39-40
• 4.2 最小平方算法与轨迹预测40-46
• 4.2.1 最小平方算法基本原理41
• 4.2.2 用最小平方法求矛盾方程组近似解41-43
• 4.2.3 曲线拟合43-45
• 4.2.4 轨迹预测45-46
• 4.3 目标预测跟踪算法46-49
• 4.3.1 算法介绍46-47
• 4.3.2 算法实现47-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 总结展望50-51
• 参考文献51-53
• 致谢53

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