文档介绍：中山大学
硕士学位论文
基于视频的公交车辆检测算法研究及应用
姓名:肖敬文
申请学位级别:硕士
专业:交通信息工程及控制
指导教师:余志
20060608
摘要关键字:公交车,智能运输系统,车辆视频检测个算法在广州市中山八路公交站场智能化监控系统中得到应用,应用表明:基于几何与颜色特征的检测算法具有实时性好、检测率高和鲁棒性强的特点,是一种有效的适合白天光照充足环境的公交车辆视频检测算法:基于颜色连通域的检测适合夜间光照不充足环境的公交车辆视频检测算法。此外,本文所提出的两个算公交车是城市交通运输中最主要的客运工具,公交站场的监控管理是城市交通管理的重要组成部分。要实现公交站场自动化监控管理,首先要实现公交车辆的检测。近年来,基于视频的车辆检测技术逐渐成为车辆检测技术领域的研究热点,然而,国内外学者对适合公交站场公交车的车辆视频检测算法研究得比较少,以往还没有一种基于视频的车辆检测算法是专门用于公交站场这种复杂背景下,且能取得良好检测效果的。本论文的主要工作就是寻找适合公交站场公交车的车辆视频检测算法,包括白天光照充足和夜间光照不充足的两种情况。对于白天光照充足的情况,通过提取公交车车体宽度的几何特征和公交车车牌的颜色特征,本论文提出了基于几何与颜色特征的检测算法;对于夜间光照不充足的情况,通过提取表征夜间公交车车灯特征的白色颜色连通域,本论文还提出了基于颜色连通域的检测算法。这两算法具有低复杂度、高实时性、高检测率和低冗余率的特点,是一种实用高效的法经过修改和检测参数调整后,同样适用于高速公路和城市干道等环境下的车辆视频检测。
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第一章引言题已成为迫切的课题交通问题,但是受地理空间的影响,人们不可能通过无休止地修建道路来满足不技术等有效地应用于交通运输系统,从而建立起大范围内发挥作用的实时、准确、先进的公共交通管理系统、高速公路交通事件管理系统、电子收费系统等等,而部分,它工作于系统的前端,为系统提供必要的交通参数,如:交通流量、平均车速、交通密度、车头间距和排队长度等各种参数。因此,做好车辆检测对智能运输系统的建设和完善具有重要意义。车辆检测方法按检测器的类型可分为:环形线圈检测法、超声检测法、红外检测法、微波检测法和视频检测法等等。其中,基于视频的车辆检测法以其功能其核心任务是设计适合实际工程需要的检测算法。它通过视频摄像机和计算机模随着社会经济的发展,交通运输业也迅速发展。交通运输业的发展促进了物资和人员的往来,大大地提高了社会的发展进程。然而,随着交通业的发展,也带来了很多弊端,尤其是地面汽车交通运输,不论是发达国家还是发展中国家都存在着不同程度的问题。近半个世纪以来,交通拥挤、道路阻塞。交通事故频繁、空气污染等问题正威胁着人们的生活和社会的进步,如何有效地解决交通运输问修建道路是解决交通问题的一个最直接途径。为了解决交通拥挤、道路阻塞问题,人们首先想到的是增加交通基础设施,企图通过修建足够多的道路来缓解断增长的交通量的需求,而且过多地修建道路将导致道路拥挤,车辆尾气排放剧增,最终给环境带来恶劣影响。随着科学技术的发展,为了从根本上解决交通问题,人们将各种先进的技术综合应用于地面交通管理体系,智能运输系统随之诞生了。智能运输系统虺艻褪峭ü怨键基础理论模型的研究,从而将信息技术、通信技术、电子控制技术和系统集成高效的交通运输管理系统【縪智能运输系统是一个综合多种先进技术的系统,其中包括交通流诱导系统、这些子系统的实现都离不开车辆检测。车辆检测是智能运输各子系统的重要组成强大、多道检测、使用方便等优点在近年来得到了广泛的应用基于视频的车辆检测法是一种结合视频图像处理和计算机图形识别的技术,
车辆检测方法概述和数学模型的基础上编制软件进行分析处理,模拟各种其他形式的车辆检测器获频检测算法研究得比较少,目前还没有一种视频检测算法能够在公交站场公交车因为公交站场的环境比较特殊:站场背景复杂、变化大,公交车相对固定、车辆的,但这种通过改变硬件设施来进行视频检测的方法,不仅检测率较难达到白天本论文的主要研究内容就是尝试寻找适合公交站场公交车的车辆视频检测对于夜间光照不充足的情况,本论文还提出了基于颜色连通域的检测算法。车辆检测是智能运输系统中各子系统的重要组成部分。交通监控系统得以良仿人眼的功能,将连续的模拟图像转换成离散的数字图像后,在成熟的物理模型取各种所需的交通信息,为交通领域的多种实际应用提供了工作平台。这种检测方式可以提供交通流量、平均速度和车道占有率等数据。目前车辆视频检测技术做得比较好的有美国镜腁系统、比利时路畅通公司的系统等。公交车是城市交通运输中最主要的客运工具之一,公交站场的监控管理是城市交通管理的重要组成部分。然而,