基于OpenCV的视频车辆检测与跟踪系统开发

"基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由Intel资助创建，旨在提供一个跨平台的编程接口，支持实时的图像处理和计算机视觉算法。在智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中，OpenCV被广泛应用于视频车辆检测与跟踪，以提升道路交通管理的效率和安全性。 本文主要探讨了在VS2008开发环境下，如何利用OpenCV进行视频车辆检测与跟踪的实践。作者詹群峰在硕士论文中提出了一个视频车辆分析系统，该系统包括三个主要模块：视频图像预处理、车辆的前景检测和车辆跟踪。 图像预处理是整个流程的基础，OpenCV库提供了丰富的函数来处理这一阶段的任务，如去噪、增强对比度、直方图均衡化等，这些功能可以帮助改善原始视频图像的质量，为后续的车辆检测提供更清晰的输入。 在车辆的前景检测模块，作者采用了一种基于背景差分的自适应车辆目标检测方法。背景差分是一种常见的运动物体检测技术，通过比较连续帧之间的差异来识别运动物体。而自适应背景建模可以更好地适应环境变化，如光照、阴影等，从而更准确地检测出车辆。 车辆跟踪模块则采用了形心跟踪结合Kalman滤波器的策略。形心跟踪是根据目标的形状中心进行跟踪，而Kalman滤波器则是一个数学模型，用于预测和更新目标的状态，它能有效减少噪声影响，提高跟踪的精度和稳定性。 实验结果显示，这个基于OpenCV的视频车辆检测跟踪系统具有良好的实时性和鲁棒性，能够准确地进行车辆的实时检测和跟踪。然而，由于系统是在Windows操作系统下用Visual C++ 6.0编写的，因此存在操作系统依赖性，如何将该系统移植到其他操作系统或嵌入式平台，以及进一步提高其通用性和鲁棒性，是未来研究的重要方向。 关键词：视频图像处理，车辆检测，车辆跟踪，OpenCV，计算机视觉，智能交通系统，形心跟踪，Kalman滤波器，鲁棒性，实时性。