智能交通中视频跟踪技术的研究

发布时间：2017-08-22 23:00

  本文关键词：智能交通中视频跟踪技术的研究

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【摘要】：随着各国经济水平的不断提高,城市化进程的不断发展,城市交通拥挤、交通事故的问题也日益增加。智能交通系统将数字图像处理、模式识别、计算机视觉、信息技术等应用在交通管理体系中,有效地实现了交通管理智能化,对保持道路畅通、减少交通事故起到了良好的作用,减轻了国家在道路交通中投资的人力、物力且能更好地维持交通秩序。近年来,计算机视觉的发展和交通道路中网络摄像头的普遍出现,为智能交通视频跟踪的实现提供了便利的条件。要实现智能交通中的视频跟踪技术,首先要进行车辆、人等运动物体的目标检测和跟踪,前景图中运动目标的检测与跟踪具有很强的现实意义和实际价值。本文研究了现阶段的各种目标检测与目标跟踪技术,选取帧间差分法作为目标检测方法,采用均值漂移跟踪法(Mean Shift)作为目标跟踪方法。本文应用硬件视频服务器和软件OpenCV开源图像处理库,设计实现智能交通视频跟踪技术。前端硬件通过高清摄像头,视频服务器采集存储视频,后端软件基于OpenCV开源图像处理库编写程序对监控视频进行实时行为分析处理,利用计算机视觉、视频分析方法和数字图像处理技术,代替人脑对摄像采集设备获取的实时视频序列或视频文件数据进行了智能分析,对交通中的车辆等进行目标检测和目标跟踪,从而完成车流量监测、目标运动轨迹监测、异常目标出现监测、目标滞留监测、目标定向移动监测等智能行为功能,从而实现智能交通视频跟踪。
【关键词】：智能交通 目标检测 目标跟踪 视频服务器
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-5
• abstract5-8
• 第1章 绪论8-11
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.2.1 智能交通国内外研究现状8-9
• 1.2.2 视频跟踪技术国内外研究现状9-10
• 1.3 论文的研究内容及安排10
• 1.4 本章小结10-11
• 第2章 视频跟踪相关理论与技术11-18
• 2.1 目标检测技术11-14
• 2.1.1 帧间差分法目标检测11-12
• 2.1.2 背景减差法目标检测12-13
• 2.1.3 光流法目标检测13-14
• 2.1.4 目标检测方法比较14
• 2.2 目标跟踪技术14-17
• 2.2.1 基于特征的跟踪15
• 2.2.2 基于活动轮廓的跟踪15
• 2.2.3 基于区域的跟踪15-16
• 2.2.4 基于模型的跟踪16-17
• 2.3 本章小结17-18
• 第3章 智能交通中视频跟踪技术硬件设计18-23
• 3.1 硬件平台18-19
• 3.2 图像采集模块19-20
• 3.3 硬盘录像机20-21
• 3.4 系统配置21-22
• 3.5 本章小结22-23
• 第4章 智能交通中视频跟踪技术软件实现23-35
• 4.1 软件平台23-24
• 4.2 采集获取视频监控图像24-31
• 4.2.1 硬盘录像机初始化24-29
• 4.2.2 选定目标区域29-31
• 4.3 运动目标检测31-32
• 4.3.1 视频的逐帧提取及二值化31-32
• 4.3.2 形态学滤波32
• 4.3.3 检测运动目标的大小32
• 4.4 运动目标跟踪32-33
• 4.5 智能交通视频跟踪分析33-34
• 4.5.1 确定物体的全局运动方向34
• 4.5.2 将运动物体用圆标出34
• 4.6 本章小结34-35
• 第5章 视频跟踪实验及分析35-39
• 5.1 车流量监测35
• 5.2 目标运动轨迹监测35-36
• 5.3 异常物体出现监测36-37
• 5.4 目标滞留监测37
• 5.5 目标定向移动监测37-38
• 5.6 本章小结38-39
• 第6章 总结与展望39-41
• 6.1 总结39
• 6.2 视频跟踪在智能交通中的难点与不足39
• 6.3 未来工作展望39-40
• 6.4 本章小结40-41
• 参考文献41-45
• 致谢45-46
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文46

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本文编号：721504