城市混合交通的视频流量检测与人车识别算法研究

"交通流量的视频检测方法研究，深度学习，运动检测，博士论文，模式识别与智能系统，刘勃，周荷琴，中国科学技术大学，2005" 这篇博士学位论文详细探讨了交通流量的视频检测方法，尤其关注城市混合交通环境中的应用。在智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）中，交通流量检测是一项关键任务，而视频检测作为一种重要的检测手段，具有安装便捷、维护简单、成本相对较低和检测参数多样等优势。尽管国外在此领域已有大量研究，但大多侧重于机动车，而对我国特有的人车混杂交通环境适应性不足。 论文的主要研究工作集中在车辆的视频检测上，尤其是对城市混合交通流的处理。传统的虚拟线圈方法在高速公路上表现良好，但在城市环境中效果欠佳，因为它们难以处理行人和自行车等非机动车的影响。作者提出了一种连续跟踪和识别目标的方法，以适应混合交通场景，同时解决人车识别问题。 在算法设计上，论文强调了彩色图像在运动检测中的优势，因为它们能提供更多的信息来提高检测准确性。通过利用图像的颜色信息和目标的运动信息，能够在不增加算法复杂度的前提下提升算法性能。为了解决彩色图像处理带来的计算量大、速度慢的问题，论文引入了SIMD技术（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）和取景框技术，确保系统能实时处理图像。 论文的核心贡献包括以下几点： 1. 提出了一种基于区间分布的背景估计模型，该模型能自适应背景变化，并且在跟踪背景方面优于图像平均模型和混合高斯模型。 2. 针对基于背景差分的目标检测和跟踪，以及混合交通中的人车识别，设计了结合目标运动信息和形态特征的快速识别算法，从而提高流量检测的准确性。 3. 开发了一种基于车辆尾灯颜色和运动信息的夜间车辆检测算法，首先通过颜色信息定位车辆尾灯，然后通过连续跟踪来识别车辆。 这些研究对于提升城市交通管理效率、优化交通流量监测以及推动智能交通系统的发展具有重要意义。