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

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