文档介绍：万方数据
基于图像处理的车辆检测与识别赵小军林晨黄柳仙杨以月引言基于的图像处理图像的读入图像预处理狟近年来,以图像分析及计算机视觉为基础大范围、全面的对车辆进行检测和识别的理论发展迅速,并能对交通信息进行全面的分析和管理。交通信息的获取、处理和管理包括:车辆及其牌照的检测、识别和分类;交通运行状态的检测煌髁考测、车速检测、阻塞及拥挤检测等唤煌ㄒ斐J录检测鲁导觳狻⒊祷黾觳狻⑽フ鲁导觳狻⒋澈斓违章检测等唤煌ㄔ诵凶刺墓兰朴朐げ猓唤煌ǖ智能控制与理等。本文主要对交通流量检测进行相关的研究,所采用的主要方法为基于。的图像处理和图像识别技术。常用的图像采集方法有图像采集卡采集、摄像机采集、数码相机拍摄等方法。本文采用蛳素的数码硬盘摄像机获取交通路口的数码图像,该方法具有操作简单、图像清晰度较高、移动性强等优点。在中,通过函数可以将格式为琧,琱,琷或,琾,琾,琾,瑃或,鹊耐枷读人内存,返回一个大小与原图像大小枷竦拇小以像素计嗤木卣螅ü齣ň阵代表的图像显示在窗口上,可以看到,显示出来的图像与原图像是完全一样的】。图像灰度化处理通常情况下,获得的原始图像是一个像,由于涉及的图像处理函数多针对灰度图像,因此需要将枷褡;晃;叶韧枷瘢叶韧枷窬阵中每个元素代表一个像素点,如果矩阵为嗟豪砉ご笱Щ倒こ萄г海嗟海摘要:针对目前汽车检测与识别所采用的方法在各个方面存在的不足,提出了一种基于图像识别和处理技术的车辆检测方法,并用实例验证了其可靠性。该方法减轻了操作者的劳动强度,。关键词:图像处理,检测与识别;文献标识码:口巧“,琇霸鶳:篿籑第碓隹年月数据采集与处理文章编号:—增刊一一中图分类号:口齈,“日咒“口咒,矗琎,珻琣甌—.琺,.;收稿日期:一一;修订日期:一—..—
万方数据
背景差法目标检测目标检测与识别目标检测的试验结果分析目标检测的用户界面设计类型,其数据范围为,,不同的元素数值代表不同的亮度或灰度级,数值。代表黑色,数值表白色,数值越大,表明该位置像素点亮度越高。图像滤波处理从交通场景中获得的图像含有大量的点状或尖峰状噪声,多数是由于天气等原因引起的,而且运动速度较快会引起运动模糊现象。滤波处理就是要有效地去除这两种噪声。去噪的方法有很多,大致分为两大类:时域去噪和频域去噪。时域去噪的代表方法有加权平滑法、中值滤波、二值形态学法等;频域去噪的代表方法有经典数字滤波器、同态滤波、小波分析等。经过分析比较本文采用时域去噪中的中值滤波法,它不仅具有抑制干扰脉冲和点状噪声的作用,并且可保持较好的图像边缘,在。中中值滤波的函数是背景差分法的原理是:首先获得车辆活动区域的道路背景图像,然后用当前输入图像和保存的背景图像做相减运算,获得差值图像。通过对差值图像进行二值化等处理可以判别当前输入图像中车辆信息。这种算法的优点:能够检测运动车辆也能够检测静止车辆;算法原理简单,不涉及求取均值等较耗费时间的运算,运算速度较快;算法对光线变化不敏感,鲁棒性强。此方法的缺点是由于环境是时刻变化的,背景也在不断变化,因此必须不断地更新背景以防止环境变化所起的检测误差。在背景及时更新下利用当前帧图像与背景图像做绝对差值运算,得到所需要的汽车目标信息,经过一系列的对象操作,最后做图像二值化变换即可得到目标。利用。中的对象操作函数,“。本次实验硬件环境:内存;。图形用户界面墓惴毫餍惺堑苯窦扑机技术的重大成就之一,它极大地方便了非专业用户的使用,人们不再需要死记硬背大量的命令,而可以通过窗口、菜单方便地进行操作,当用户采用葱胁僮骱螅聊簧夏芰⒓锤龇蠢⌒畔⒒结果;谡夥矫娴奶氐悖疚囊沧孕猩杓屏四标检测的。数第卷图兄德瞬ê蟮脑急尘巴枷;,中值滤波后的当前帧图像图祷蟮谋尘安罘滞枷没Ы缑妫缤所示。
万方数据
目标跟踪结束语目标跟踪的目的跟踪算法的分类基于边界特征的目标跟踪结果分析目标跟踪和目标检测是紧紧相连的,目标检测的目的不只是要检测出运动目标,而且要了解目标的一些特性,比如位置、形状大小、变化方向和趋势、速度及其他一些有利于目标识别的特征。这些特征的获得可以使系统不仅能够发现动目标,而且能够有效地掌握动目标的运动趋势。跟踪等价于在连续的图像帧间创建基于位置、速度、形状、纹理、色彩等有关特征的对应匹配问题。跟踪有助于对象卸鲜裁词焙蛴行碌亩韵蠼肓讼低车墓鄄场景中,并为刚进入的对象初始化跟踪的运动模型;扑愕鼻爸≈杏帽尘安罘椒ǖ玫降亩韵笥当前被系统跟踪的对象之间的相关性;跟踪是通过分析被跟踪对象的几何特征和基于区域的特性来实现的。从这一角度来看,跟踪算法可以分为基于边界的方法和基于区域的方法。经过实验分析,本文采用基于