智能交通系统中基于OpenCV的视频车辆检测与跟踪技术研究
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更新于2024-07-25
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"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。
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2024-04-15 上传
2024-06-29 上传
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