基于視頻圖像的交通參數(shù)檢測方法研究.pdf

1、近年來，基于視頻的交通參數(shù)檢測是智能交通領(lǐng)域新的研究方向，具有廣闊的應(yīng)用前景，同時基于視頻的交通參數(shù)檢測技術(shù)涉及了圖像處理、計算機(jī)視覺、模式識別以及人工智能等學(xué)科與領(lǐng)域，具有重要的理論研究意義。 本文以攝像機(jī)固定方式下拍攝的交通圖像視頻流為研究對象，以實時提取交通參數(shù)為研究目的，研究并改進(jìn)了交通流參數(shù)的檢測算法。 本文采用的車輛檢測方法是在每個車道設(shè)置一個(或兩個)虛擬檢測區(qū)域來檢測交通流參數(shù)。該方法的特點是只需對虛擬檢

2、測區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行處理，處理運算的圖像區(qū)域小，因此減少了運算量，降低了運算負(fù)荷。 本文重點介紹了車輛排隊長度檢測算法的研究與實現(xiàn)。該算法包含運動檢測與車輛存在檢測，通過合理運用這兩種檢測方法，節(jié)省了檢測算法的運算時間，提高了檢測的實時性；文中提出了一種將灰度判斷與邊緣檢測相結(jié)合來檢測交通參數(shù)的方法，綜合了灰度檢測和邊緣檢測的優(yōu)點，提高了檢測的準(zhǔn)確性；論文中將小波變換用于車輛邊緣的提取，在交通流參數(shù)提取中得到了較好的應(yīng)用。