单目映像目标的三维特性提取研究

论文摘要

交通流检测一直是交通管理部门用以监控、管理、统计高速公路通行状况的基础。能否客观、全面、及时地获取交通流各项指标,将决定能否有效预测道路通行状况并对交通进行实时控制。传统的交通流检测技术多以电磁,红外检测为主,如：埋压式电磁感应线圈,超声波速度检测仪,红外线检测装置等等。然而,这些技术大都局限于检测范围有限,设置繁琐,改造交通设施等不利因素；相反,以视频检测为主的交通流参数检测方式则可以便捷,高效的检测交通状况,已经逐渐成为交管部门监管交通的一个得力工具。本文基于计算机视觉及数字图像处理技术,提出一种利用二维平面检测构建三维立体空间车辆检测算法。在仅安装一个监控摄像头的状况下完成视场内监控车辆的三维信息检测,从而减少了交通基础设施开支并提高了检测精度。本文通过建立标定平面与世界坐标系相结合的相容性标定空间,对处于其内部的目标车辆三维特征参数进行了全面,立体的检测,并在此基础上利用数字图像特征匹配算法对原有跟踪算法进行了三维化特性改进,提出了基于三维特性的目标跟踪算法。本文研究并实现了背景提取、目标检测、目标特征提取、目标建模等算法,构建了基于单摄像机三维目标检测的交通流检测系统CCTFSD。本文构建的交通流检测系统,在目标检测及跟踪方面有所改进。经测试,本文提出的系统对交通流各项指标参数的检测都达到了一定的精度,具有一定的借鉴性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究目的及内容
• 1.4 本文内容安排
• 第二章 现行交通流参数检测技术分析
• 2.1 交通流概述
• 2.1.1 交通流定义
• 2.1.2 交通流参数及意义
• 2.2 常用的交通流参数检测方式
• 2.2.1 传统交通流检测方法
• 2.2.2 基于视频的交通流检测
• 2.3 基于三维建模的交通流视频检测
• 2.3.1 对交通流进行三维特性分析的必要性
• 2.3.2 目前三维空间检测的方法与不足
• 第三章 单目映像的三维空间定位方法研究
• 3.1 平面单应性矩阵标定方法
• 3.1.1 摄像机标定原理
• 3.1.2 平面单应性矩阵原理
• 3.1.3 平面单应性矩阵标定算法
• 3.1.4 平面单应性矩阵标定局限性
• 3.2 平面单应性矩阵标定空间定位模型的提出（CCTFSD）
• 3.2.1 CCTFSD图像点的三维坐标求解模型论证
• 3.2.2 基于单摄像机的CCTFSD空间坐标系建立
• 3.2.3 CCTFSD图像点的三维坐标计算方法
• 3.2.4 利用CCTFSD进行空间定位的预期效果
• 3.3 CCTFSD在交通流参数提取中的应用
• 3.3.1 利用CCTFSD对车辆目标三维特征提取
• 3.3.2 利用CCTFSD对车辆目标跟踪算法的改进
• 第四章 基于CCTFSD视频检测系统设计
• 4.1 系统设计概述
• 4.2 系统功能框架设计
• 4.2.1 系统用例设计
• 4.2.2 系统功能框架
• 4.3 系统模块组成
• 4.3.1 视频前端采集模块
• 4.3.2 视频传输模块
• 4.3.3 视频信息分析处理模块
• 4.3.4 交通流信息存储调用模块
• 第五章 系统的开发与实现
• 5.1 系统工作流程
• 5.2 车辆检测算法
• 5.2.1 背景提取及更新
• 5.2.2 目标提取算法
• 5.2.3 目标三维建模算法
• 5.2.4 目标跟踪算法
• 5.3 交通流参数计算
• 5.3.1 传统交通流参数计算
• 5.3.2 三维目标的空间参数计算
• 5.4 系统开发
• 第六章 系统运行测试
• 6.1 系统运行环境及测试
• 6.3 系统误差分析
• 第七章 结论
• 7.1 总结
• 7.2 尚待改进的问题
• 参考文献
• 致谢