交通視頻中的車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機硬件技術(shù)和計算機視覺技術(shù)的發(fā)展,基于計算機視覺的交通監(jiān)控系統(tǒng)出現(xiàn)。在這類系統(tǒng)中,視頻車輛的實時檢測和跟蹤是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分。交通監(jiān)視子系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié),主要負責(zé)采集有關(guān)道路交通流量的各種參數(shù),如車流量,車速,車型,排隊時間和長度等。道路參數(shù)檢測的方法有很多,主要有超聲波檢測,紅外檢測,感應(yīng)圈檢測和基于視頻的檢測。其中,基于視頻檢測的方法隨著計算機技術(shù),圖像的處理,人工智能和模式識別等技術(shù)的不斷發(fā)展,在

2、交通檢測中得到了越來越多的廣泛應(yīng)用。目前存在的檢測和跟蹤技術(shù)在復(fù)雜場景下、大范圍、多目標的情況下,運動目標的分割和跟蹤的效果不是很理想,需要進一步的改善。本文運用了針對運動車輛進行實時檢測的幀間差分和背景差分兩種基本方法,對視頻圖像進行處理,利用提取背景圖像、背景差分、提取運動目標、二值化處理以及消除離散點等處理方法,最終檢測出路面上運動的目標。本方法能夠排除干擾,簡單區(qū)分車輛和行人,適用于大面積、多目標的復(fù)雜場景,可應(yīng)用于高速公路和城