基于视频的交通流检测技术与方法研究

论文摘要

混合交通是我国交通的主要特征之一，而目前尚没有适合混合交通的交通流检测系统，造成交通管理与控制的困难。本文针对混合交通流检测问题，利用视频技术检测混合交通流参数，其研究内容包括：交通流视频检测系统的框架设计、角点检测、摄像机标定、图像预处理、图像特征提取、运动目标分类。为了提供系统的可扩展性、移植性等性能要求，本文利用统一建模语言(UML)的面向对象的设计思想实现了系统设计；为了精确获取图像角点，本文基于Harris算子与F(o|¨)rstner算子的优点，提出了一种子像素级角点检测算法，然后结合实际的交通场景，提出了利用黑箱标定的摄像机标定方法，提高了交通参数标定的精度和方便使用性；本文提出基于支持向量机的运动目标分类算法，提高了多类目标的快速识别精度。根据交通场景的实际测试结果表明，本文所应用的各种方法都是可行的，能满足交通管理与控制的需要。

论文目录

• 内容提要
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 国内外相关研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第二章 系统设计
• 2.1 系统总体设计
• 2.1.1 系统分析
• 2.1.2 系统总体设计
• 2.2 系统详细设计
• 2.2.1 系统建模
• 2.2.2 系统状态描述
• 第三章 摄像机参数标定
• 3.1 角点提取
• 3.1.1 角点检测算法
• 3.1.2 Harris算子原理
• 3.1.3 基于Harris算子的子像素级角点检测
• 3.2 摄像机标定
• 3.2.1 摄像机成像原理
• 3.2.2 黑箱标定法
• 3.2.3 二维重建算法
• 3.3 实验结果与分析
• 3.4 小结
• 第四章 特征提取与目标分类
• 4.1 图像预处理
• 4.2 特征提取
• 4.2.1 图像分割
• 4.2.2 特征提取
• 4.3 目标分类
• 4.4 实验结果分析
• 4.5 小结
• 第五章 系统实现
• 5.1 系统初始化
• 5.2 系统运行
• 第六章 总结
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢