OpenCV在视频车辆检测与跟踪系统中的应用

"这篇硕士学位论文探讨了基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪技术，旨在应用于智能交通系统(ITS)，特别是在交通监控和违章行为记录中的应用。作者詹群峰在导师陈文芗的指导下，利用OpenCV库开发了一个视频车辆分析系统，包括图像预处理、前景检测和车辆跟踪模块。论文提出了一种自适应的背景差分方法来检测车辆目标，并结合形心跟踪和Kalman滤波器实现精确跟踪。实验结果显示，该系统具有良好的实时性和鲁棒性，但未来还需研究其在不同操作系统和嵌入式平台上的移植以及增强其通用性和鲁棒性。关键词涉及视频图像处理、车辆检测、车辆跟踪和OpenCV库。" 在本文中，作者首先介绍了智能交通系统的重要性和视频车辆检测跟踪技术的优势，如便捷安装、低维护成本和广泛监视范围。然后，论文重点介绍了利用OpenCV库构建的视频车辆分析系统，OpenCV是一个由Intel资助的用于图像处理和计算机视觉的函数库，能简化图像预处理的工作。 在车辆检测方面，作者提出了一种自适应背景差分法，这种方法可以根据环境变化动态调整，以更准确地检测出视频中的车辆目标。这种检测方法考虑了天气变化和复杂背景对车辆检测的影响，提高了检测的准确性。 在车辆跟踪方面，论文采用形心跟踪与Kalman滤波器的结合。形心跟踪算法能够确定目标物体的中心位置，而Kalman滤波器则用于预测和更新目标状态，即使在目标短暂遮挡或运动不规则的情况下也能保持跟踪的稳定性。 实验部分，作者使用该系统进行了实际测试，结果证实了程序的实时性和鲁棒性，能够有效地进行车辆检测和跟踪。然而，论文也指出，当前系统是在Windows操作系统下用Visual C++ 6.0编写的，因此需要进一步研究如何将系统移植到其他操作系统或嵌入式设备，并提升其通用性和鲁棒性，以适应更广泛的使用场景。 这篇论文深入探讨了基于OpenCV的视频车辆检测与跟踪技术，提供了创新的解决方案，并对未来的研究方向给出了有价值的建议。