智能交通系统中的车辆压线检测：基于图像处理与数据挖掘

"A001-L-李上钦-基于图像处理和数据挖掘技术的车辆压双黄线检测.pdf" 这篇论文深入探讨了如何利用图像处理和数据挖掘技术来实现车辆压双黄线的检测，这是智能交通系统(ITS)中的一个重要应用。智能交通系统依赖于实时交通信息的获取，例如车流量，以解决城市交通问题。论文的主要内容分为以下几个部分： 首先，论文分析了运动车辆视频图像的特性，选择合适的图像预处理技术，包括对背景的检测和提取，以便更好地识别运动目标。背景提取是运动目标检测的基础，能够区分目标与背景，提高检测准确性。 其次，针对双黄线的特征，论文采用了变形Sobel算子增强双黄线区域的纹理，然后结合最大类间方差和数学形态学方法来精确定位双黄线的位置。这一过程对于识别车辆是否压线至关重要。 接着，论文探讨了车辆运动目标检测的方法，包括背景帧差分法和改进的高斯混合模型法。鉴于样本视频中车辆速度适中，背景帧差分法被优先采用。然而，车辆阴影可能影响检测结果，论文提出了一种基于HSV颜色空间变换的阴影消除算法，以减少阴影造成的误检。 在车辆识别阶段，论文利用车辆与其他物体（如行人、摩托车、自行车）在形状上的差异进行区分，同时处理去除行人等非车辆目标的干扰。此外，论文还关注了行为分析，如车辆的逆行和压线行为，这些违章行为的抓拍有助于交通管理。 最后，论文设计并实现了车道流量和车型的统计系统，采用虚拟线圈法计算车流量和车型。通过分析虚拟线圈中像素点的变化，可以确定车辆经过和其类型，进一步优化骑线行驶情况下的车流量统计算法。 实验结果显示，论文提出的算法有效且实用，达到了预期效果，对于智能交通系统的违章检测和车流量统计提供了有力的技术支持。