高速公路大型货车行驶状态实时检测关键技术研究

发布时间：2017-10-26 02:06

  本文关键词：高速公路大型货车行驶状态实时检测关键技术研究

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【摘要】：近几年高速公路重大交通事故频发,由大型货车引起的交通事故尤为严重,本文通过对高速公路大型货车行驶状态实时检测关键技术的研究,开发实现了高速公路大型货车前端检测子系统,以用于对大型货车的行驶过程进行实时检测,为交通事故的处理提供有力证据材料。针对大型货车行驶状态检测本文采用基于视频的车辆检测技术,对运动车辆的检测、跟踪以及大型货车识别三个方面展开研究:1)车辆检测:根据高速公路场景的特殊性及系统实时性的要求,提出基于时空背景差分法结合阴影消除、跟踪种子补偿,去除噪声的影响,来提取清晰的前景目标,通过该方法可以消除场景中光照变化、扰动、空洞及阴影带来的干扰。2)车辆跟踪:由于高速公路车速快、车流量相对稳定、方向比较单一,主要问题在于车辆变道时车辆跟踪存在的跟丢情况及跟踪算法的速率。在对当前典型跟踪算法比较的基础上,本文利用Camshift算法和卡尔曼滤波相结合的方式进行车辆运动轨迹的预测,从而保证车辆变道时能被准确的跟踪。3)大型货车识别:大型车辆和中小型车辆车牌颜色不同,比较容易区分。但需要进一步细分大型车辆,可以通过提取大型车辆的特征参数识别出大型货车。本文首先采用基于车牌颜色来识别过滤大型车辆和中小型车辆;然后采用基于Meanshift的区域分割特征提取算法,分割大型货车与大型客车的正面图像,并根据分割后车辆图像区域边界线得到大型车辆特征参数与阈值进行对比,判断出大型货车和大型客车。基于上述关键技术的研究,开发实现了高速公路大型货车前端检测子系统,系统采用MFC技术、C++语言和OpenCV函数库完成。系统主要包括前端设备通信控制、车辆检测与识别、LED违法警示管理及违法数据传输管理等功能。通过大量实验证明所采用的车辆检测、跟踪及识别技术能较好的应用于高速公路大型货车行驶状态实时检测,为大型货车违法行驶造成的交通事故责任认定提供有力的证据支撑。
【关键词】：智能交通系统 卡尔曼滤波 Meanshift分割 HSV颜色模型
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 智能交通系统发展现状11-17
• 1.2.1 智能交通系统的研究现状11-12
• 1.2.2 视频车辆检测技术的发展历程12-13
• 1.2.3 智能交通系统检测算法研究现状13-17
• 1.3 论文的研究内容17
• 1.4 论文的结构安排17-18
• 1.5 本章小结18-19
• 2 高速公路车辆检测算法19-27
• 2.1 高速公路车辆检测难点19
• 2.2 带种子补偿的时空差分车辆检测算法19-23
• 2.2.1 基于时空背景差分的车辆检测算法20-22
• 2.2.2 阴影消除22-23
• 2.2.3 种子补偿23
• 2.3 实验结果与分析23-26
• 2.3.1 实验结果23-25
• 2.3.2 实验分析25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 高速公路车辆跟踪算法27-33
• 3.1 高速公路车辆跟踪分析27
• 3.2 Camshift与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法27-29
• 3.2.1 基于Camshift的跟踪算法28-29
• 3.2.2 Camshift与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法29
• 3.3 实验结果与分析29-31
• 3.3.1 实验结果29-30
• 3.3.2 实验分析30-31
• 3.4 本章小结31-33
• 4 高速公路大型货车识别算法33-42
• 4.1 大型货车识别难点33-34
• 4.2 大型货车识别算法34-39
• 4.2.1 大型车辆与中小型车辆的分类35
• 4.2.2 基于Meanshift的区域分割特征提取35-39
• 4.2.3 车型的分类39
• 4.3 实验结果与分析39-41
• 4.3.1 实验结果39-40
• 4.3.2 实验分析40-41
• 4.4 本章小结41-42
• 5 系统设计与实现42-55
• 5.1 系统目标和主要解决问题42-43
• 5.2 系统功能需求分析43-44
• 5.3 系统设计44-47
• 5.3.1 系统开发环境44-45
• 5.3.2 系统总体流程45-46
• 5.3.3 系统功能模块46-47
• 5.4 系统实现47-49
• 5.4.1 前端设备通信控制模块实现47-48
• 5.4.2 车辆检测与识别模块实现48-49
• 5.4.3 LED违法警示管理模块实现49
• 5.4.4 违法数据传输管理模块实现49
• 5.5 系统测试与分析49-54
• 5.5.1 系统整体测试与分析49-50
• 5.5.2 系统车辆检测测试与分析50-52
• 5.5.3 系统车辆跟踪测试与分析52-53
• 5.5.4 系统车型识别测试与分析53-54
• 5.6 本章小结54-55
• 6 总结与展望55-57
• 6.1 论文工作总结55
• 6.2 论文不足与改进55-56
• 6.3 本章小结56-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-62
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及参与科研项目62

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本文编号：1096511