探索高速公路车辆超速警示系统关键技术研究

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时间:2019-03-10

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1、X孝夫津硕士学位论文高速公路车辆超速警示系统关键技术研究导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位魏秀峙武奇生副教授—j磊i二磊赢砸巫垂巫2009年4月21日论文答辩日期长安大学2{)09年5月22日菩辩委员会主席许宏科教授学位论文评阕人贺昱曜教授苏诗琳副教授鐾摘要随着国民经济的发展,高速公路的通车里程、机动车辆规模及流量大幅度增加。提升高速公路服务水平,协调和诱导交通,保护司乘人员安全,降低事故发生率,在事故多发路段,设置超速警示系统,为车辆驾驶人员提供警示标志,以便驾驶人员在该路段提前减速,避免因超速造成交通事故成为当务之急。实现实时的交通智能监控,对交通信息

2、收集、规范化交通管理及减少交通事故等方面具有重要的现实意义。本文研究了高速公路车辆超速警示系统的组成及工作流程,阐述了视频测速的原理及其方法,论述了车辆测速时的车辆阴影的产生、特性以及影响;车辆跟踪的方法、特征点选择;对视频测速的误差进行了分析。研究了车辆的阴影对测速的影响,分析了车辆阴影和车辆跟踪存在的问题,进而提出针对车辆视频检测的阴影检测与消除、车辆的目标定位与跟踪等关系到车速的准确测量相关问题的解决方法。从视频图像处理的基础出发,对图像的滤波方法、阴影的检测算法和车辆的跟踪算法研究进行了系统的研究,总结现有应用系统中的改进之处,提出了适合高速公路实时的、动态的阴

3、影消除和车辆跟踪的算法。通过基于Kimmel变分多尺度的Retinex车辆阴影消除算法,并对其进行实验分析,利用Kalman滤波器对图像滤波,进而通过Cam.Shift跟踪方法进行车辆的跟踪识别,完成车辆的准确实时跟踪。关键宇:智能交通、阴影检测、车辆跟踪、Retinex算法、Kalman滤波器、Cam.S11ifl算法AbstractWitllthedevelopmentofthenationaleconomy,thetrafficmileageofhighway,sizesandscalesofmotorvehiclesisexperiencingasubstant

4、iallyincreasement.Enhancingthelevelofhighwayservice,assortingwithandinducingtraffictoprotectthesafetyofSecretaryandreducetheaccidentrateinroadaccidents,setupspeedingalertsystemandsupplythedriverofthevehicle、析thwarningsignsintheaccident—multipleroadsectionSOthatdriversCallslowdownintheroa

5、daheadoftimetoavoidamatterofurgencycausedbyoverspeeding.Intelligentreal-timetrafficmonitoringisofsignificantto伽icinformationcollection.standardizationoftrafficmanagementandtrafficaccidentsdecreaseandSOon.Inthispaper,thecomposingandworkflowofthehighwaytrafficoverspeedwarningsystemarestudi

6、edthetheoryandmethodofthevideospeedmeasuringisexpatiated,theproduction,charactersandeffectsofvehicle’Sshadowofvideospeedmeasuringarealsodiscussed.Themethodofvehicletracking,thecharactersselecting,andtheerrorsofvideospeedmeasuringareanalyzed.Theeffectoftheshadowofvehiclestothespeedmeasuri

7、ngisstudied,theproblemsofvehicle’Sshadowandvehicletrackingarediscussed.Thesolutiontoshadowtestingandeliminatingofthevehiclevideotesting,thevehiclelocatingandtrackingofthe,thevehiclesspeedaccuratemeasuringandotherrelatedissuesarepresented.Inaccordancewiththebasisofvideoima

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