隨著汽車保有量的不斷增加,交通擁堵等問題日益嚴(yán)重,人們開始著力于研究智能交通系統(tǒng),充分利用道路資源,緩解交通壓力。智能交通系統(tǒng)中對(duì)車流量的統(tǒng)計(jì)是評(píng)價(jià)交通擁堵狀況的一項(xiàng)核心工作,通過對(duì)交通擁堵狀況的評(píng)價(jià)來合理分配道路資源。而復(fù)雜環(huán)境下,車輛檢測(cè)的不準(zhǔn)確會(huì)給車流統(tǒng)計(jì)帶來直接的影響,導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)誤差,進(jìn)而影響到整個(gè)智能交通系統(tǒng)的性能。因此對(duì)復(fù)雜環(huán)境下車輛檢測(cè)的研究具有重要理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。復(fù)雜環(huán)境是指雨雪天、夜間及車輛遮擋情況。在雨雪天及夜間的車輛檢測(cè)目前已取得較好的效果,本文針對(duì)車輛遮擋情況進(jìn)行研究。對(duì)當(dāng)前遮擋檢測(cè)算法無法同時(shí)保證實(shí)時(shí)性、檢測(cè)率與多車輛遮擋處理的問題做了深入分析,采用了基于矩形模板的車輛遮擋檢測(cè)算法。該方法首先使用面積比率,快速篩選出明顯遮擋車輛。對(duì)無法判斷的車輛采用特征點(diǎn)的方法進(jìn)行檢測(cè),進(jìn)一步提高了遮擋檢測(cè)率。檢測(cè)到遮擋時(shí)采用矩形模板特征點(diǎn)進(jìn)行分割,通過車輛外圍的特征點(diǎn),可以處理多輛車遮擋的情況。矩形模板的簡易性,使得檢測(cè)分割過程十分迅速,可以滿足實(shí)時(shí)性。此外,遮擋檢測(cè)方法依賴于前景目標(biāo)輪廓的完整性,本文針對(duì)ViBe前景檢測(cè)算法查全率不高而影響前景檢測(cè)結(jié)果完整的問題,采... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．３緊密度車輛分割??Ｈ維模板提供了另一條解決的問題的思路，采用了文獻(xiàn)［３８］提出的三維模板，使用模板對(duì)車輛??

??圖２３給出了分割的過程示意。根據(jù)ｒ，與閩值的比較來判斷是否產(chǎn)生遮擋。檢測(cè)出遮擋么后，??將會(huì)進(jìn)行分割。緊密度的分割方法是尋找遮擋車輛凹陷部分的最深點(diǎn)，即凸包圖差的兩個(gè)最深點(diǎn)，??如圖２．３（ａ佩示。如此可Ｗ得到車輛的分割線。據(jù)此分割線將遮擋的車輛分割開來，如圖２．３（ｂ）。在??兩輛車遮擋時(shí)這種方法效果較好，而當(dāng)多輛車遮擋時(shí)則無法處理，極易產(chǎn)生誤分割，如圖２．３（ｃ）。??（ａ）分割點(diǎn)?作）車輛分割??１＾??（Ｃ）多輛車錯(cuò)誤分割??圖２．３緊密度車輛分割??Ｈ維模板提供了另一條解決的問題的思路，采用了文獻(xiàn)［３８］提出的三維模板，使用模板對(duì)車輛??進(jìn)行表征，這種模板包含了了六個(gè)項(xiàng)點(diǎn)，如圖２．４所示。??圖２．４車輛Ｈ維模板??六個(gè)頂點(diǎn)表示如下，Ｍ＝＾（ｖ，ＪＡ?＝化．．．，５｝。由于需要對(duì)前景目標(biāo)進(jìn)行模板匹配，首先進(jìn)行攝像機(jī)??的標(biāo)定，Ｗ便于進(jìn)行３維世界坐標(biāo)系和２維相機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。模板貼合的過程如圖２．５所示：??１

圖２．６外圍輪廓描述??此外，由于攝像機(jī)采集圖像的位置不同，獲取到的外圍輪廓所呈現(xiàn)的特征點(diǎn)數(shù)也可能出現(xiàn)不同，??如圖２．７所示：??Ｂ回ｙ�。肮�??圖２．７不同角度呈現(xiàn)的形狀??由左至右分別表示了觀測(cè)到四個(gè)點(diǎn)，五個(gè)點(diǎn)Ｗ及六個(gè)點(diǎn)的情況。由于頂點(diǎn)個(gè)數(shù)和位置的不同，??上述的外圍特征邊可能被其他的面或邊遮擋，而導(dǎo)致不可見，因此外圍輪廓的描述也會(huì)相應(yīng)的出現(xiàn)??不同，表２．１給出了送一描述的集合；??表２．１外圍輪廓描述??可見點(diǎn)數(shù)Ｉ乾畝類型Ｉ外??ＢａＣｂＡｃ??。，１?ａＢｃＡｂＣ??６?ａＢＣｂＡｃ??ａ目ｃｂＡ〔??為’２?ＡＢａＣｂｃ???ＳｃＡｂａＣ??ａＢＣｂＡｃ??５?Ｓ?ａＢｃｂＡＣ??己?ＢａＣｂｃＡ???ＢｅＡｂａｃ??ａＢＣｂｃＡ??ＢＣｂｃＡａ??巨ｃｂＡａＣ??ｃ?ＢｅｂＡａＣ??４?Ｓ＜?ＡａＢＣｂｃ??ＢｅｂＡａＣ??ＢＣｂｃ???Ｉ?ｂｃｂＣ??有了外圍輪廓的插述就有了檢測(cè)和分割的判斷依據(jù)。下面介紹使用外圍輪廓描述進(jìn)行車輛分割??１１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]幀間差分法與平均背景法在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中應(yīng)用的研究[J]. 張秋仙.  企業(yè)科技與發(fā)展. 2010(18)



本文編號(hào)：3021163