单目视觉下智能交通监控中的运动目标检测与摄像机标定研究

随着社会经济的飞速发展，交通环境日益复杂，对智能交通监控系统的实时性和效率提出了更高要求。本篇硕士学位论文——"基于单目视觉的运动目标检测方法的研究"，由东南大学李薇薇同学撰写，专业为电路与系统，指导教师为张树林教授和冯军老师，发表于2008年。 论文的核心内容聚焦于数字图像处理技术在智能交通监控系统中的应用。作者首先阐述了智能交通监控系统的整体架构，强调了运动目标检测作为其核心技术的重要性。针对城市交通环境中运动目标的特性，论文详细探讨了运动目标检测方法，包括背景模型的构建和更新策略，以及如何利用不同的运动检测算法来有效识别和跟踪目标，如通过空间与色彩特征的联合分析来进行分步阈值判决。 论文进一步深入研究了单目摄像机的校准（摄像机定标）过程，目的是实现从图像坐标系到世界坐标系的转换，以便精确测量运动目标的参数，如车辆的速度、位置等。这种校准不仅依赖于图像处理技术，还结合了交通道路的特定特征，确保了参数估计的准确性。 通过实验证明，论文提出的基于单目视觉的运动目标检测算法在车辆识别方面表现出色，能实时准确地检测车辆的位置和速度，这对于理解和分析交通行为至关重要。论文的关键术语包括单目视觉、智能交通监控系统、运动目标检测、摄像机定标和参数估计。 该研究不仅提升了单目视觉技术在智能交通监控系统中的实际应用能力，也为后续的交通行为分析提供了强有力的技术支持。这一领域的研究成果对于推动智能交通系统的发展和优化具有重要意义。