【摘要】：智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems,ITS)以其對(duì)交通的智能化管理,成為國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。在ITS中,如何快速獲取交通參數(shù)對(duì)于整個(gè)ITS是至關(guān)重要的,而目標(biāo)車輛的提取是獲取交通參數(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而,在交通監(jiān)控系統(tǒng)中,道路攝像頭所捕捉到的交通視頻圖像,因拍攝角度等因素可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)目標(biāo)車輛之間相互重疊的現(xiàn)象,影響車輛提取、識(shí)別及跟蹤等后續(xù)工作的開展。因此,本文圍繞目標(biāo)車輛的提取、重疊車輛的檢測(cè)與分割算法進(jìn)行研究。首先,本文采用了基于直方圖統(tǒng)計(jì)的固定窗口法獲取背景,該算法為每個(gè)像素點(diǎn)建立固定窗口,以統(tǒng)計(jì)該點(diǎn)在連續(xù)多幀內(nèi)出現(xiàn)次數(shù)最多的灰度值作為其背景灰度值。針對(duì)陰影及陰影造成的車輛重疊問題,本文采用基于OSTU雙閾值的灰度空間陰影消除法進(jìn)行解決,該方法利用OSTU將目標(biāo)區(qū)域分割為不同的區(qū)域,以進(jìn)行不同程度的灰度增強(qiáng),再利用背景差分法消除陰影,以獲取目標(biāo)車輛。然后,針對(duì)重疊車輛的檢測(cè)與分割問題,本文提出基于輪廓特征點(diǎn)的重疊車輛檢測(cè)與分割算法:(1)重疊車輛的檢測(cè)。本文首先利用Freeman鏈碼提取目標(biāo)車輛區(qū)域的特征點(diǎn),并獲取目標(biāo)車輛區(qū)域最小外接矩形,最后根據(jù)提取到的特征點(diǎn)總數(shù)及占空比判斷目標(biāo)車輛區(qū)域是否發(fā)生重疊。(2)重疊車輛的分割。通常情況下,重疊車輛的分割點(diǎn)位于發(fā)生重疊的車輛的凹陷區(qū)域,因此本文首先對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行凸包分析以獲取凸包頂點(diǎn)序列;然后,根據(jù)凸包頂點(diǎn)序列計(jì)算凹陷跨度及深度,從而獲取目標(biāo)車輛的凹陷區(qū)域;最后,通過計(jì)算凹陷區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)與對(duì)應(yīng)凸包頂點(diǎn)的距離,尋找最優(yōu)分割點(diǎn),最終分割重疊車輛。與基于橢圓擬合、凹性分析的方法相比,該方法不需要車輛形狀以外的先驗(yàn)知識(shí),能較為準(zhǔn)確地分割重疊車輛,具有較好的適應(yīng)性。
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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本文編號(hào)：2530222