交通路口車輛實時監(jiān)測方法研究及其應用.pdf

1、車輛監(jiān)測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，系統(tǒng)實時監(jiān)測路口交通狀態(tài)、動態(tài)檢測交通事件、提取交通參數(shù)。目前車輛監(jiān)測在各種環(huán)境下背景建模方法通用性差、難以適應天氣變化和陰影干擾、車型識別難度大。針對這些問題，本文圍繞城市道路交叉口的車輛檢測與跟蹤方法展開研究，主要涉及背景建模方法、車輛檢測與車型識別、陰影去除和車輛跟蹤，并把方法運用在闖紅燈抓拍系統(tǒng)中。包括以下四個方面的研究內容：
　?。?）二級選取策略的背景建模方法
　　針對車輛擁

2、堵時難以得到背景圖像的問題，構建二級選取策略的背景建模方法。根據(jù)視頻幀方差值衡量車輛擁堵情況，對視頻幀進行第一級別的選??；用幀差法剔除入選幀內的運動像素，實現(xiàn)第二級別的像素選取；最后采用中值法估計每個像素點的背景值。該方法在路口車輛擁堵時，仍能在短時間內得到較理想的背景圖像。
　?。?）車輛檢測與車型識別
　　針對車輛檢測中的陰影干擾、投影成像的幾何變形等問題，提出復雜交通場景中的車輛檢測與車型識別方法。采用自適應閾值檢測前

3、景區(qū)域；建立交通場景車輛光照模型，在RGB顏色空間內去除前景區(qū)域內的陰影；根據(jù)車輛駛向人為劃定檢測區(qū)域，通過反向透射投影映射消除車輛成像的幾何變形影響，并把車輛分為大型車、中型車和小型車三種。檢測方法能快速判斷車輛到達情況，準確識別車輛類型。
　　（3）基于均值偏移的車輛跟蹤技術
　　在均值偏移算法車輛跟蹤的基礎上，結合背景減法消除背景像素對目標車輛顏色概率密度的影響，加快迭代速度、提高迭代精度。首先在車輛檢測階段建立車輛跟