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交通视频监控中的车型识别研究

张阳  
【摘要】:智能交通系统是未来交通的发展方向,智能监控是其重要组成部分之一。基于道路交通视频监控的车型识别是通过视频数据自动识别出感兴趣的车型类别信息,识别结果可用于自动收费、门禁、道路规划等应用场合,具有广阔的市场前景和研究价值。 论文研究重点是以道路现场监控录像为依据,通过实验手段设计完整的车型识别方案,并以公交车和重型货车的识别为例进行验证。主要包括两个部分:第一个部分为运动车辆检测,为了适应道路现场的复杂环境、抑制阴影干扰并满足实时性应用条件,使用Double Level背景剪除法来获取较为稳定的背景图像并得到粗略的运动区域;通过分析现场的阴影状态,提出了HSV颜色空间和SILTP纹理特征的混合约束方法来去除车辆自身阴影的干扰;通过比较几种常用的滤波增强算法性能,提出使用能量核密度分析滤波方法来去除环境中的杂散噪点、修补运动范围内的漏检区域,由此获得较为精确的运动车辆区域。第二个部分为车型识别,选择公交车和重型货车这两种体积差别不大的车辆作为识别对象,使用运动车辆检测方法从大量道路环境的现场录像中提取目标车辆并保存成图片文件,由此建立公交车和重型货车的样本数据库,并通过分析车辆的特征提出使用LBP纹理特征和基于HIK的SVM方法离线学习获得车型分类器,并将该分类器应用于实时判别。 同时,为了将该车型识别方案应用于现场而开发出车型识别测试软件系统,该软件在windows平台下使用Visual C++MFC开发环境、OpenCV图像处理库、GSL科学计算库等工具设计,用于实时显示车型识别方法中各个模块的处理结果,如背景图像、运动区域、阴影抑制、滤波增强、车型识别等,可以获得整体车型识别方案的性能验证。 道路交通视频监控中的车型识别方案以大量实验结果为依据,并使用识别测试软件为现场验证手段,可以较好的实现车型识别,并具有较好的实时应用性能。


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