【摘要】：隨著我國(guó)城市交通的蓬勃發(fā)展,城市中車輛保有量大大提高,交通系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)逐漸成為城市化發(fā)展進(jìn)程的一個(gè)重要因素,智能交通系統(tǒng)中基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的車流量檢測(cè)已經(jīng)成為目前研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題。本文主要研究?jī)?nèi)容是通過(guò)獲得的交通視頻,提取視頻圖像中運(yùn)動(dòng)車輛的信息并去除車輛陰影得到完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),獲取交通視頻中實(shí)時(shí)的車流量參數(shù)。主要有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、陰影去除和車流量統(tǒng)計(jì)三個(gè)部分組成。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分,針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)易受背景影響及幀間差分易產(chǎn)生空洞的問(wèn)題,提出了一種基于分塊的改進(jìn)三幀差分和背景差分相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法利用邊緣檢測(cè)法和均值法建立初始背景模型,將視頻圖像劃分成多個(gè)子塊,對(duì)利用改進(jìn)的三幀差分和背景差分獲取的圖像的各個(gè)子塊進(jìn)行自適應(yīng)閾值檢測(cè),獲取圖像中的運(yùn)動(dòng)前景目標(biāo),背景圖像采取自適應(yīng)更新方法。該方法能夠有效地提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域,減少噪聲的干擾,具有良好的魯棒性。在陰影去除部分,針對(duì)當(dāng)前基于YCb Cr顏色空間的運(yùn)動(dòng)陰影去除算法的不足,提出了一種結(jié)合YCb Cr顏色空間和紋理特征的運(yùn)動(dòng)陰影去除算法。通過(guò)分析前景區(qū)域和背景區(qū)域在YCb Cr顏色空間的差值的顏色統(tǒng)計(jì)特性,確定陰影區(qū)域,利用改進(jìn)的LBP算子對(duì)陰影區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化分割,精確地去除陰影。在車流量統(tǒng)計(jì)部分,本文采用虛擬窗口的車流量檢測(cè)方法,通過(guò)統(tǒng)計(jì)窗口被覆蓋個(gè)數(shù)的變化來(lái)判斷是否有車經(jīng)過(guò)。基于視頻的車流量檢測(cè)算法計(jì)算簡(jiǎn)單,能夠更加精確地提取車流量參數(shù),通過(guò)對(duì)實(shí)際的交通視頻進(jìn)行測(cè)試,能夠比較準(zhǔn)確地統(tǒng)計(jì)車流量。
【學(xué)位授予單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U495

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本文編號(hào)：2576930