视频中车辆检测与跟踪技术在智能交通中的研究

"基于视频的车辆目标检测与跟踪技术研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在视频监控背景下，如何有效地检测和跟踪运动中的车辆，这是智能交通系统中的关键问题。作者周爱军在导师杜宇人的指导下，对现有车辆检测和跟踪技术进行了深入的总结和分析，特别关注了摄像头固定条件下的应用。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 车辆检测与提取：论文提出了背景差分法作为车辆检测的一种重要方法。这种方法通过对比当前帧与预先构建的静态背景图像，来识别出运动中的车辆。然而，由于实际环境中的光照变化、天气影响等因素，背景会不断变化，因此论文研究了一种新的背景重建算法，旨在增强对动态背景的适应性，以克服这些挑战。 2. 运动车辆阴影去除：车辆阴影在视频中可能会干扰目标的正确检测，论文中也涉及到了阴影去除技术，以减少其对车辆检测精度的影响。 3. 车辆跟踪：在车辆检测的基础上，论文还研究了如何持续跟踪已检测到的车辆。车辆跟踪技术对于理解车辆行为和交通流分析至关重要，它需要在车辆遮挡、交叉路径等复杂情况下保持稳定性和准确性。 4. 车型识别：除了基本的检测和跟踪，论文还探讨了基于图像特征的车型识别。传统的灰度和边缘特征计算耗时较长，论文提出利用Harris角点作为特征，以提高识别效率。 5. 实时性与系统稳定性：在整个研究中，论文强调了系统的实时性能和稳定性，这对于实时交通监控系统尤其重要。所提出的算法和方法都旨在兼顾这两方面的需求。 这篇论文的研究成果对于提升智能交通系统的效能，优化交通管理和安全有着积极的意义，同时也是视频处理和计算机视觉领域的重要贡献。通过这些技术，可以更有效地监测交通流量，预防交通事故，并为智能交通系统的未来发展提供了理论和技术支持。