基于视频的车流量统计系统研究

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1、分类号:TP39110710-2013124075硕士学位论文基于视频的车流量统计系统研究李晶导师姓名职称常志国副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称交通信息工程及控制论文提交日期2016年4月28日论文答辩日期2016年6月14日学位授予单位长安大学StudyontheTrafficFlowDetectingSystemBasedonVideoAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiJingSupervisor：ChangZhiguoChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声巧本人声明：本人所呈

2、交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已果。除论文中已经注明引用的内容外，对在文中？１＾＾明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。会＾论文作者签名：寺黏年月。曰论文知巧产权权属声明。学校享本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产化归属学校＞。有臥任何方式发表、复制、公开阅览、借阅＾＾１及申请专利等权利本人离校后发表或使。用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学（涉密论文在解密后应

3、遵守此规定）■＾＾Ｉ＞各年月曰论文作者签名：燕／。《／日导师签名：年月７若？忘巧＞／哼摘要如今，伴着经济的快速发展，汽车数量与日俱增，使得道路交通承受着巨大压力，构建更加完善的智能交通系统迫在眉睫，交通信息的提取、处理以及分析对于实现交通系统的智能化至关重要。而基于视频的车流量检测技术正是智能交通系统研究的重要课题。本文在分析现有算法的基础上，对实际交通场景下车辆的检测、跟踪和统计做了相关研究，研究内容包括以下几个方面：运动车辆检测方面，实现了一种基于概率分类器的运动目标检测方法，利用每个像素点在连续帧的亮度矢量建立背景和前景概率模型，最后，依据这些概率将每个像素划

4、分为背景或者前景，从而实现运动车辆的检测。运动车辆跟踪方面，研究了一种基于粒子滤波的目标跟踪算法，利用K-means算法对粒子进行聚类；然后借助背景信息和目标凸包分割或者合并聚类，来解决多目标粘连和单目标分离的问题，保证聚类与车辆一一对应；最后，通过对比相邻帧中粒子近邻的颜色直方图的相似度来跟踪运动车辆。车流量统计方面，基于虚拟检测线的车辆计数算法不可避免地会出现漏检和误检问题，针对这一问题，提取并结合了两种图像信息：目标与检测线相对位置信息和检测线像素值变化信息，提出了一种车流量分割计数方法用于提高准确率。首先确定车辆和检测线的相对位置，然后结合检测线上像素值的波形变化规律对车辆数目

5、进行统计。这种方法可以极大程度地减少车辆漏检和误检问题。利用VisualStdio2010并结合OpenCV开发了一个测试系统来实现本文研究的算法，并且利用实验来检验算法的实际效果。我们选取多种不同场景下采集的交通视频，并对其进行了测试和结果分析，实验结果表明，本算法在准确性和稳定性方面都达到了理想的效果，各车道的准确率均在95%以上。关键字：智能交通系统；车流量统计；车辆跟踪；概率分类器；粒子滤波；K-means聚类IABSTRACTToday,withtherapiddevelopmentoftheeconomy,theincreasingnumberofcarshasputthe

6、roadtransportundertremendouspressure.Therefore,tobuildamoreperfectintelligenttrafficsystemisimminent.Theextracting,processingandanalyzingoftrafficinformationareveryimportanttotheintelligenttrafficsystem.TheresearchoftrafficflowdetectingBasedonvideoisanimportantresearchtopicinintelligenttrafficsy

7、stem.Basedontheanalysisofexistingalgorithms,thisthesismakesaresearchonthevehicledetection,trackingandstatisticsinrealtrafficscene.Themainworksofthisthesisasfollows:Todetectthemovingvehicles,amethodforthedetectionofmovingobje