基于视频流的道路交通流参数自动检测方法研究

发布时间：2022-01-07 10:20

　　交通流参数自动检测技术是通过各种传感设备对路面行驶目标进行探测，自动获取相关交通参数的技术，是道路交通状况及异常事件的自动监测和处置等道路交通管理智能化的基础。基于视频流的道路交通参数自动检测技术有智能化程度高，适用范围广，易于操作等优点，是智能交通检测技术发展的方向，具有重要的研究和应用价值。本文重点对视频交通流参数自动检测技术中的几个关键问题进行研究。论文主要研究内容如下：（1）针对视频中存在的大面积相似颜色及特征的复杂场景，基于颜色或模型算法对道路不能准确定位的问题，给出了一种基于区域生长的道路定位算法，实现了道路的自动定位。该方法首先利用背景和视频图像部分帧相减得出车道的大概区域，然后将相减图像中车辆位置的坐标点作为区域生长的生长点进行4邻接生长，从而得出准确的道路区域。（2）通过分析车道线的特征，给出了一种基于边缘检测的车道线识别算法。该方法首先利用Canny算子对图像进行边缘检测，利用基于顶点链码的最小外接矩形提取算法对图像中的所有边缘进行最小外接矩形检测，最后通过分析现实中车道线的长宽比例和面积，对检测出的最小外接矩形集合进行筛选得出车道线位置。实验表明，该方法能够准确定... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

磁感应线圈检测系统

图 2.2 视频样本部分截图为了能够适应现如今交通视频监控实时性的条件，本文也对摄像头捕捉的实时图行研究。采用 dv 机连接电脑，通过 DV 机的摄像头功能接入电脑，对获取到的视进行实时处理。.2 图像处理图像处理技术是基于视频的车辆检测技术的关键，为了能够获取到准确的分析，对图像处理的方法是关键。所以，有一个适合于车辆检测的算法和如何提高检测的鲁棒性、测量精度等是基于视频流检测技术的重要问题。在选择检测算法前需要集的视频进行图像预处理，图像预处理[15]的目的是改善图像的视觉效果，通过图像理删除图像中无关的信息，保留有用的信息，增强有效信息的强度，从而使图像更进行特征匹配、图像分割等操作，使图像更适合于人或机器的分析处理。本文中图处理的主要方法有图像灰度化、图像平滑、直方图均衡化和图像二值化等。

平滑前(左)和平滑后(右)效果图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于帧差法和背景差法融合的车流量检测方法[J]. 许伦辉,卜文萍,陈衍平,黄艳国.  计算机仿真. 2012(02)
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[3]基于视频车辆轨迹模型的交通事件自动检测方法研究[J]. 赵有婷,李熙莹,罗东华.  中山大学学报(自然科学版). 2011(04)
[4]车流量检测雷达系统信号处理研究[J]. 李秦君,党宏社.  陕西科技大学学报(自然科学版). 2011(03)
[5]一种提取目标图像最小外接矩形的快速算法[J]. 卢蓉,范勇,陈念年,王俊波.  计算机工程. 2010(21)
[6]基于视频的道路识别新算法在交通监测系统中的应用[J]. 郇洪江,宫宁生,胡斌.  计算机应用与软件. 2010(06)
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[8]基于视频图像的车速检测研究[J]. 任述明,向怀坤,刘建伟,席锋.  交通与计算机. 2007(01)
[9]基于视频技术的地点车速测定新方法[J]. 林雨,方守恩.  中国安全科学学报. 2007(02)
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硕士论文
[1]基于红外热图像的架空输电线路故障检测软件开发[D]. 彭晔.南京理工大学 2011
[2]基于图像处理的山溪性河流流速测量研究[D]. 李刚.内蒙古科技大学 2010
[3]交通视频检测系统中目标检测和跟踪方法研究[D]. 雷云.长安大学 2010
[4]凝汽器铜管的视觉定位方法研究[D]. 王冰.长沙理工大学 2009
[5]视频检测系统中的车速检测技术研究[D]. 于艳玲.长安大学 2009
[6]基于线圈感应信号匹配的车辆测速技术研究与实现[D]. 王水波.长安大学 2008
[7]数字图像噪声消除算法研究[D]. 李波.曲阜师范大学 2008



本文编号：3574363