基于视频的运动车辆检测算法研究与系统实现

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1、分类号学号M201173279学校代码10487密级硕士学位论文基于视频的运动车辆检测算法研究与系统实现学位申请人姜荣：学科专业：系统分析与集成指导教师：曾致远教授答辩日期：2014年2月万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceAlgorithmResearchandImplementationoftheVideo-basedMovingVehicleDetectionSystemCandidate:JiangRon

2、gMajor:SystemsAnalysisandIntegrationSupervisor:Prof.ZengZhiyuanHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan430074,P.R.ChinaFebruary,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，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结

3、果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书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，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技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。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要车辆检测和车流统计是智能交通系统（Inte

4、lligentTransportationSystem，ITS）中最重要的研究内容之一。在研究分析了现有的车辆检测技术基础上，本文研究了数字图像运动目标检测以及基于视频的车辆检测的相关算法，并设计实现了一个基于视频的车辆检测系统。在本文中，针对目前采用单一方法进行车流检测的缺陷与不足，提出了自动判断道路拥堵状态的算法，以及适合于不同拥堵状态下的基于检测线与基于虚拟线圈的车流检测算法，大大提高了系统的检测准确率。本文的研究还涉及到了运动车辆检测、车辆阴影去除、夜晚车灯去除、拥堵检测和不同检测方式之间的切换等。主要研究内容如下：（1）关于运动车辆检测

5、的研究在分析了多种车辆检测算法之后，本文采用了基于背景差分的车辆检测方法。为了满足实时性的需要，本文提出了一种基于采样点多帧累计帧差的分区块的自动背景更新方法，相比传统的方法，此方法计算量小，大大提高了计算速度与背景更新速率，保障了系统的实时性。（2）关于夜晚车灯去除的研究在夜晚，车灯灯光会在运动车辆的前方路面照射出高亮度的光斑，如果不加以去除会对车辆检测识别造成极大的干扰，本文在实验的基础上，提出了一种基于梯度差异的灯光滤除算法，取得了良好的效果。（3）关于拥堵检测和计数方式切换的研究本文共提出了两种车辆检测、计数的方法，分别适用于拥堵的交通状

6、况和非拥堵的交通状况，这样不管交通状况如何，均能取得良好的效果。非拥堵状况下，本文采用背景差分检测出车辆目标，采用基于检测线的方式进行车流计数，即使车辆出现变道的情况也不发生检测计数错误，且背景的实时更新使得运动目标分割更加准确。在拥堵状况下，停止背景更新而采用备用背景，避免了拥堵状况下前景融合到背景中去，继而采用基于虚拟线圈的计数方式进行检测、计数，避免了基于检测I万方数据华中科技大学硕士学位论文线的检测方式在交通拥堵时由于运动目标黏连而导致的错误分割。根据检测计数方式的不同，本文相应解决了如何在两种检测计数方式间实现自动切换的问题。为了保证系

7、统的准确运行，如何准确实时地检测交通状况是否拥堵是极其必要的，本文提出了一种基于多帧帧差均值变化的拥堵检测方法。在上述运动目标检测的理论研究基础上，本文设计并实现了视频车辆检测及车流计数系统。通过在重要路口架设摄像头，运用图像处理技术进行运动车辆目标的检测。该系统作为武汉市智能交通系统的重要组成部分，车辆检测计数准确率达到99%以上，能以自动化的方式检测主要路口桥梁的车流量以及拥堵状况，实现了交通的智能管理，提高武汉市交通系统的效率。关键词：车辆检测背景更新虚拟线圈灯光去除拥堵检测II万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractVehicle

8、detectionandcountingisoneofthemostimportantcontentsoftheresearchofIn