探析基于图像处理技术的视频交通流信息采集系统研究

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时间:2019-03-10

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1、长安大学硕士学位论文基于图像处理技术的视频交通流信息采集系统研究姓名:李绪龙申请学位级别:硕士专业:交通信息工程及控制指导教师:许宏科20030301pr1ss8毪o?基于图像处理技术的视频交通流信息采集系统研究摘要:本文介绍了一种简便实用的视频交通流信息采集系统,该系统无须进行视场标定,利用软件实现图像处理算法,完成交通流信息的采集。论文对数字图像的常用处理技术进行了探讨,并以此为基础,结合应用的具体需求,对系统进行了总体设计,对重要功能的实现原理和算法进行了详细描述,并对其处理效果进行了验证。同时,以gis

2、ualc++6.0为平台,实现了车流量和平均车速的检测,并提出了以车辆长宽比为依据的车型识别思想。关键字:数字图像图像处理图像识别交通流信息车型识别视频ViSUa】C++ResearchofVideoTrafficFlowInformationCollectionSystemsBasedonDigitalImagesProcessingAbstract:Thispaperintroducesasimpleconvenientandpracticablevideotrafficflowinformationcol

3、lectionsystem,whichcanworkwithoutcalibrationofvisionfields,andprocessesdigitalimageswithsoftwarecompletely.Thispaperalsodiscussesusualmethodsofprocessingdigitalimages.Basedondigitalimagesprocessingtechnology.thispapergivesadesignofthesystemaccordingtorequire

4、mentsofapplications,andalsoexpatiatesontheonesandmethodsofsomeimportantDarts.TheactuaIeffectjstested.TrafficfluxandaveragespeeddetectionarerealizedbasedonVisualC++。inaddition,theideaisbroughtforwardthattorecognizevehiclesbyitsaspectratio.Keywords:DigitalImag

5、eProcessingImageRecognitionTrafficFlowInformationVehicleModelRecognitionVideoVisuaIC++1.1课题的研究背景第一章绪论1.1.1交通流信息采集的意义及基本参数在我国的“十五”综合交通体系发展规划中指出:我国交通运输发展的长期战略目标是“以市场经济为导向,以可持续发展为前提,建立客运快速化和货运物流化的智能型综合交通运输体系”。智能型综合交通运输体系也即我们常提到的ITS(IntelligentTrausponationSyste

6、ms),是指将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术、计算机处理技术等应用于交通运输,实现各种运输方式的现代化。近年以来,我国公路总里程的增长率为2.5%,机动车的年增长率却在10%以上,车辆增长速度远远超过道路增长速度。同时,道路的修建,必然带动四周经济的发展,同时刺激交通需求的增长,从而导致更高的车辆增长率。因此,为了解决这一系列的问题,除了加大交通基础设施的投入外,但更重要的是要充分合理科学地使用现有的道路交通设旅,提高道路使用效率,发挥它们最大的作用,要达到这个目的,采用ITS是根本的措施之一。

7、近20年的研究表明:实行ITS,可以使道路的通行能力提高二至三倍,从而产生巨大的经济效益和社会效益。可以说,发展智能交通系统是中国交通事业发展的必然趋势。在ITS体系框架中,交通流信息采集系统占据重要位置,大到交通理论的研究、决策的制定,小到一条交通控制措施的推出,都必须以准确的交通流数据采集和统计为基础,只有在掌握大量的交通数据的前提下,才有发展智能交通系统的可能。因此,交通流信息是否能被及时、准确的采集和分析,事关交通事业的发展大计。近年来,随着计算机技术的不断进步,交通流信息采集系统也飞速发展,用于交通流

8、信息采集的方式也多种多样,在选择采集方式时应从其性能、成本、使用寿命、日常维护、发展方向和系统兼容等方面进行综合考虑,在选择产品性能可靠、成本合理的前提下,应让高科技含量的产品能充分发挥其作用。本文所指交通流信息采集的主要参数包括:车流量、车速、车型、道路占有率、车头时距等。1.1.2现有各种交通流信息采集技术交通流信息采集的技术手段有很多,除本文将重点研究的视频检测之外,目前比较成熟

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