基于视频运动检测的多车道交通流信息采集技术研究

论文摘要

随着现代经济的高速发展,交通问题已成为众所周知的热点和难点问题。将计算机科学与自动化等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制,以保障交通顺畅及行车安全,从而改善环境质量,促进经济和谐发展的智能交通系统（Intelligent traffic system, ITS）也随之应运而生。在智能交通管理系统中,实时获取交通流信息是智能交通管理系统中重要的一环。利用视频图像处理来实现动态交通流信息的采集技术能克服传统采集方式的缺陷,并已成为该研究领域的主流方向。本文所包含的内容如下:作者在全面阅读和理解国内外智能交通系统研究领域的前沿技术的基础之上,研究了基于运动检测的交通流视频检测技术的原理。在分析当前各种技术的优缺点后,选择了基于双TMS320C6x DSP的交通流视频检测系统的设计方案,并选择了适合于嵌入式系统的算法—“背景差法”。针对二值化阈值自动优化选取问题,通过将模拟退火思想引入到遗传算法中设计了退火遗传算法（AGA）,增强了整个系统的实时性和鲁棒性。同时结合“动态背景帧”、“视频触发”、“虚拟线圈”等方法,设计了车流量、车型、车速等交通参数的识别,并用VC++ 6.0开发了演示系统对算法进行了仿真。接着针对上位机开发了一个监控程序,总体上实现了四大功能:视频播放、串口通信、流量曲线显示、数据库查询。最后对算法的性能效果进行了分析,找出了问题原因并提出了未来改进的方向。用本文的交通流视频检测算法对广州市和赣州市多段实况交通视频进行了反复地测试,取得了良好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 交通检测技术概况
• 1.2.1 环形线圈检测器
• 1.2.2 地磁检测器
• 1.2.3 红外检测器
• 1.2.4 超声波检测器
• 1.2.5 基于视频检测的交通信息采集技术
• 1.3 国内外研究应用现状
• 1.3.1 视频检测方法研究现状
• 1.3.2 视频检测系统应用研究现状
• 1.4 本文的研究内容和结构安排
• 1.4.1 主要研究内容
• 1.4.2 论文结构安排
• 第二章 视频运动目标检测技术分析
• 2.1 运动目标检测基本方法
• 2.1.1 光流场法
• 2.1.2 相邻帧差法
• 2.1.3 背景帧差法
• 2.2 阈值分割算法
• 2.2.1 全局阈值
• 2.2.1.1 最优阈值法
• 2.2.1.2 迭代阈值法
• 2.2.1.3 最大类间方差法
• 2.2.2 自适应阈值
• 2.2.2.1 阈值插值
• 2.2.2.2 水线阈值算法
• 2.2.3 几种阈值分割方法的实验结果对比
• 2.3 形态学图象滤波
• 2.4 检测系统方案设计
• 2.4.1 方案一基于PC 机的交通流检测系统
• 2.4.2 方案二基于嵌入式系统的交通流检测系统
• 2.4.3 两方案对比分析
• 2.4.4 本文方案基于双DSP 的交通流视频检测系统
• 2.4.5 TMS320C6211 简介
• 2.5 本章小结
• 第三章 动态交通流视频检测算法研究与实现
• 3.1 视频检测算法概述
• 3.1.1 虚拟线圈与虚拟线的设置
• 3.1.2 背景动态更新
• 3.1.2.1 常见背景更新方法
• 3.1.2.2 本文采用的方法及结果
• 3.1.3 图象预处理
• 3.1.4 差分图象的二值化
• 3.1.4.1 最大类间方差法
• 3.1.4.2 模拟退火算法与遗传算法
• 3.1.4.3 改进后的二值化算法
• 3.1.4.4 算法仿真及性能对比
• 3.1.5 二值图象形态滤波
• 3.2 基于视频触发的车辆目标检测
• 3.2.1 虚拟线状态分析
• 3.2.2 交通流参数提取
• 3.3 演示系统开发
• 3.4 检测效果分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于 VC++的上位机监控程序编制
• 4.1 监控程序总体设计
• 4.1.1 总体描述
• 4.1.2 系统运行环境
• 4.1.3 系统开发思想及功能
• 4.2 系统模块设计
• 4.2.1 视频播放控制模块
• 4.2.2 串口通信模块
• 4.2.3 流量曲线显示模块
• 4.2.4 数据库模块
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 进一步改进之处
• 5.3 前景展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历
• 在学期间发表的学术论文与研究成果