文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
基于机器视觉的运动车辆检测
姓名:李立
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:曹洁
20090401
摘要随着数字图像处理技术的发展,视频处理技术已被逐渐运用于交通检测中,用来改善现有的交通监控系统。通过单个或者多个摄像头来采集道路上的车辆状况,加以对图像的分析和处理,得到车型、车速、车流量等信息。此外,运动车辆的检测是车辆识别和跟踪的前提和基础,只有进行稳定而有效的运动车辆检测,才能在智能交通系统薪懈钊氲难芯俊本论文在总结和分析现有的车辆检测技术的基础上,针对其中的不足,重点研究摄像头固定下运动车辆的检测技术,其中主要涉及到运动车辆的初始背景的提取与更新,运动车辆的检测与目标区域的提取、检测系统的设计与实现等。完成的主要研究工作如下:在传统背景差分和帧间差分法的基础上,提出一种基于背景差、帧间差与形态滤波相结合的车辆检测算法,首先利用帧间差分获得图像的初始信息,并对最初获得的多幅图片逐一累加修正获得初始背景,由于背景受光线变换的影响比较明显,所以本文选用了一种选择性背景更新算法,进行背景更新,然后利用背景差和帧间差分相结合的方法进行运动车辆的检测,并利用基于姆椒ㄊ迪殖辆的自适应分割,最后结合数学形态学对检测结果进行后处理,实现车辆的精确设计并实现了一个视频车辆检测系统。本文采用开发了一个视频车辆检测系统,本系统主要实现初始背景的提取、背景的更新、车辆检测及分割,形态学处理等。实验表明,本文提出的检测方法能够在监控视频中完整地提取车辆目标,上述算法计算量较小,实时性好,检测精度高,对运动车辆的检测能够达到鲁棒性、准确性和实时性的要求。关键词:智能交通系统皇悠低枷翊恚怀盗炯觳猓煌枷穹指睿罕尘疤崛。检测。7⑵教ê蚇背景更新本课题来源于甘肃省自然科学基金嗪牛硕士学位论文
..瑃,,:.、,甪癷..托.,印基于机器视觉的运动市辆检测,,,.,,址,,畂琫..琯產.¨
;;硕士学位论文;,
插图索引视频序列图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯背景差分法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯背景差分二值图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像处理中车辆检测流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一噬⒎教迨疽馔肌中值滤波结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像增强处理结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..帧差分法检测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯边缘检测法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“基于视觉的车辆检测系统流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯背景提取及更新流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯初始背景的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”背景更新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进的车辆检测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一盗炯觳饨峁形态学后处理结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“三种检测结果的灰度直方图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一系统初始背景提取示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“系统背景更新示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一系统目标检测示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·系统形态学滤波处理结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一·图帧间差法二值图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“三种检测结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”界面设计示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一基于机器视觉的运动车辆检测
附表索引三种算法的均值和标准差比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表表三种方法性能比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯硕士学位论文
掀季主嗍叮年多月尹日毒主日期:勿叩年占月日兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明日期:幼印年易月学位论文版权使用授权书原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库》,并通过