城市道路智能视觉监控研究及实现

【摘要】：为满足城市交通智能化管理的需要，本文就如何实现城市道路交通的智能化视觉监控进行研究。 本文首先对城市道路的双实线识别进行研究。在指出双实线智能图像识别的难点之后，根据双实线在图像中的形态特征，提出了用一种变形的Sobel算子对道路图像进行边缘模板运算，从而产生双实线区域的纹理图像，运用纹理分割可得到双实线区域粗略位置信息，再经过二值化处理、数学形态学运算、统计多幅结果图像优化之后，采集二值图像双实线位置处外侧边缘点位置坐标，用两条直线进行拟合，就可以得到双实线区域的准确位置。 为对城市道路进行智能化监控，往往需要从视频图像序列中自动地分割出运动车辆等物体的信息。本文接下来对序列图像中的运动物体分割进行研究。先分析了当今常用的解决方案，然后详细介绍了我们所采用的方法。连续的三帧图像作帧间差分运算之后，用一种基于网格的二值化方法获得差分二值图像，二值化结果图像经过或运算，马尔可夫随机场分析、区域运算，活动轮廓模型收缩初始区域之后，就会得到最后的运动物体轮廓精确位置。 文章最后对运动物体的运动趋势和跟踪问题作了研究。根据视频图像运动物体分割结果信息，应用Hom-Schunck方法计算物体轮廓区域的光流场数据后，利用光流场数据分析物体的运动趋势，并指导运动物体的匹配轨迹跟踪问题。实验表明，我们的所使用的算法，对各种实际问题都取得了非常好的结果。