智能交通系统中基于OpenCV的视频车辆检测与跟踪技术研究

"基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪，詹群峰的硕士学位论文，厦门大学，导师陈文芗，2009年" 在智能交通系统（ITS）的研究中，视频道路车辆检测与跟踪是一个关键的技术环节。随着智能交通系统在交通管理中的广泛应用，这种技术的重要性日益凸显。视频车辆检测技术相较于传统方法，具有安装简单、维护成本低、监控范围广泛等优势，并能提供如车流量等丰富的交通参数。 OpenCV（开源计算机视觉库）是Intel公司支持的一个强大的工具，它包含了大量的图像处理和计算机视觉的函数，可以简化开发者的工作，减少底层代码的编写，提高程序的稳定性和实用性。本文正是基于OpenCV，构建了一个视频车辆分析系统，用于车辆的检测和跟踪。 在车辆检测部分，论文提出了一种自适应的背景差分法，这种方法可以根据环境变化自动调整，从而更准确地识别出车辆目标。背景差分是一种常见的运动物体检测方法，但容易受到光照变化、天气影响，通过自适应策略可以提升其在复杂条件下的性能。 在车辆跟踪模块，论文结合了形心跟踪和卡尔曼滤波器。形心跟踪主要用于确定目标的位置，而卡尔曼滤波器则用于平滑和预测目标的运动轨迹，两者结合能有效地应对视频中的目标漂移和遮挡问题，实现精确的车辆跟踪。 实验结果证明，该系统具有良好的实时性和鲁棒性，能够实时准确地检测和跟踪车辆。然而，系统目前仅在Windows环境下使用Visual C++ 6.0开发，未来的研究方向包括将系统移植到其他操作系统或嵌入式平台，以及进一步提升系统的通用性和鲁棒性。 关键词：视频图像处理，车辆检测，车辆跟踪，OpenCV，形心跟踪，卡尔曼滤波器，智能交通系统，系统移植，鲁棒性，通用性。