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基于视频的车流量及车辆闯红灯检测系统研究

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目录

声明

1 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 国内视频检测的发展过程

1.3 本文主要研究内容及章节安排

2系统算法研究

2.1 图像预处理

2.2 车辆提取

2.3 背景更新

2.4 阈值分割

2.5 车辆跟踪

2.6 本章小结

3 系统开发环境搭建

3.1 硬件介绍

3.2 U-boot移植

3.3 Linux内核移植配置

3.4 安装QT和opencv运行时库

3.5 本章小结

4 车流量统计与闯红灯检测

4.1 基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法

4.2 车流量及车辆闯红灯统计算法

4.3 系统整体流程

4.4 闯红灯检定方法

4.5 实验结果验证

4.6 本章小结

5 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 研究展望

参考文献

个人简历

致谢

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摘要

智能交通系统(Intelligent Transportation System)是我国未来交通发展的趋势,车流量统计与车辆闯红灯检测是智能交通系统的重要组成部分,传统的基于地感应线圈的系统需要破坏已经建好的路面,影响道路的使用寿命,而近年来应用越来越广泛的基于虚拟线圈的系统不能对车辆的运动轨迹进行跟踪,因此,本文旨在设计一个基于视频的车流量及车辆闯红灯检测系统,此系统能够准确预测车辆的位置并绘出车辆的运动轨迹,系统有较好的视频处理速度和车辆检测的准确度。本文的主要工作有以下三个方面:
  1、研究了车辆检测的前期工作,包括图像平滑、背景建模、目标提取及阈值分割几个步骤,并对每个步骤所选用的算法进行研究和仿真对比它们的处理速度和实际效果,最终确定采用中值滤波对图像进行预处理、采用混合高斯法进行背景建模、采用背景差分法进行目标提取以及最大类间反差法进行阈值分割。
  2、在选定算法后,结合算法所需要的运算量及系统的设计要求,选用三星S5P6818处理器,摄像头选用CMOS,USB接口,并进行了Linux内核移植配置,安装QT和opencv的运行时序。
  3、利用QT框架和 opencv计算机视觉库,对所设计的硬件平台上的配套软件进行开发,用卡尔曼滤波法对车辆位置进行预测并跟踪,设计了系统的交互界面,实现了车流量统计及闯红灯检测的功能。
  经过实验证明,本系统的准确度和处理速度基本能够达到预期效果。

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