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1、分类号:U4910710-2012132039硕士学位论文基于车辆跟踪轨迹的停车和逆行检测研究高冬冬导师姓名职称李曙光教授申请学位类别硕士学科专业名称交通信息工程及控制论文提交日期2015年6月2日论文答辩日期2015年6月16日学位授予单位长安大学BasedonvehicletrackingtrajectoryinparkingandretrogradedetectionresearchAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：GaoDongdongSupervisor：Prof.Li
2、ShuguangChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随着国民经济的快速发展，智能交通也越来越受到人们的重视。作为智能交通的重要组成部分，交通事件检测对于缓解交通压力、减少交通事故有着很重要的作用。基于视频的交通事件检测技术，由于其显著的优点（安装简单、覆盖范围广、检测直观），越来越成为各国学者研究的重点。本文在前人研究的基础上，重点研究了车辆检测和车辆跟踪，并根据质心坐标绘制运动轨迹，之后利用车辆跟踪轨迹分别对违章停车检测和逆行检测进行了研究。首先，在运动车辆检测方面，通过比较常用的背景提取算法，采用多帧图像
3、平均法提取视频背景。分析帧间差分法、光流法、背景差分法，考虑实际检测效果，采用彩色背景差分法对车辆进行检测，之后对检测图像进行二值分割，形态学处理和团块填充，采用HSV颜色空间对车辆阴影进行去除，这一系列操作使车辆目标能够完整的提取出来。其次，在运动车辆跟踪方面，在介绍了常用跟踪方法的基础上，采用卡尔曼滤波和车辆质心特征相结合的跟踪方法，对下一时刻车辆特征值进行预测，之后对车辆进行搜索匹配，实现跟踪。通过分析质心坐标，提取出车辆跟踪轨迹，并实时显示在监控画面上面。在以上研究的基础上，对违章停车和逆行进行检测识别。对于违章停车，采用质心距
4、离变化和速度变化进行判定，当质心距离和车辆速度小于一定的阈值时，结合具体停车时间进行判定。对于逆行检测，当车辆行驶方向和道路规定方向相反时，车辆质心的Y轴坐标变化来进行判定。最后分别对违章停车算法和逆行算法进行了视频测试，取得了很好的效果。关键词：背景差分，车辆检测，车辆跟踪，卡尔曼滤波，停车和逆行检测IAbstractWiththerapiddevelopmentofthenationaleconomy,theintelligenttransportationisbecomingmoreandmoreimportant.Asanimp
5、ortantpartofintelligenttransportation,trafficincidentdetectiontoeasetrafficpressure,reducethenumberoftrafficaccidentshasaveryimportantrole.Trafficincidentdetectionbasedonvideotechnology,duetoitssignificantadvantages(simpleinstallation,widecoverage,intuitive),hasincreasin
6、glybecomethefocusofacademicresearchinvariouscountries.Onthebasispreviousresearch,thispapermainlystudiesthevehicledetectionandvehicletracking,anddrawthetrajectoryaccordingtothecoordinatesofthecenterofmass,respectively,thentheuseofvehicletrackingtrajectoryforillegalparking
7、detectionandillegalretrogradedetection.Firstly,inmovingvehiclesdetection,bycomparingthebackgroundextractionalgorithms,thenusingmultiframeaveragingmethodtoextractvideobackground.Analysisinter-framedifference,opticalflowmethod,backgroundsubtractionmethod,consideringtheactu
8、altestingresult,usingcolorbackgroundsubtractionmethodofvehicledetection,aftertheimagebinarysegmentation
