OpenCV驱动的视频车辆检测与跟踪技术研究

本篇硕士学位论文《基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪》由厦门大学的詹群峰撰写，旨在探讨智能交通系统（ITS）中的关键技术——视频车辆检测与跟踪。作者在论文中阐述了智能交通系统在现代交通运输领域的巨大价值，特别是视频车辆检测技术的重要性，它相较于传统方法具有成本低、范围广、智能化分析等优势。 论文的核心内容是基于OpenCV（一个由Intel公司资助的数字图像处理和计算机视觉函数库）来设计和开发一个视频车辆分析系统。OpenCV在此发挥了关键作用，减少了底层算法的编码负担，使得预处理工作更为高效。作者提出了一种基于背景差分的自适应车辆目标检测方法，能有效识别出道路上的车辆，提高了检测的准确性。在车辆跟踪部分，作者结合形心跟踪和卡尔曼滤波器，实现了对视频中车辆的精确跟踪。 然而，论文也指出了现有技术在面对天气变化、大范围和多目标情况下的局限性，尤其是在运动车辆的分割和检测效果上。作者通过实验验证了所研发软件的实时性和鲁棒性，但软件主要是在Windows环境下使用VisualC++6.0编写的，因此移植到其他操作系统或嵌入式平台以及提升其通用性和鲁棒性是后续研究的重要方向。 论文的关键点集中在以下几个知识点上： 1. OpenCV的应用：作为图像处理基础库，OpenCV在视频车辆检测中的重要作用。 2. 技术方法：自适应车辆检测算法和形心跟踪与卡尔曼滤波器的融合。 3. 实际问题：当前技术的局限性和未来研究挑战，如跨平台兼容性和鲁棒性优化。 4. 应用场景：智能交通系统中的车辆检测跟踪技术在实际交通监控中的应用。 这篇论文为初学者提供了理解和掌握视频车辆检测与跟踪技术，特别是在图像处理领域的宝贵参考资料，同时也为该领域的进一步研究提供了实践经验和参考框架。