智能交通系统中基于背景差分的车辆检测与跟踪
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更新于2024-08-09
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本文主要探讨了基于视频监控的车辆轨迹分析技术,通过高斯背景建模、背景差分法以及粒子滤波实现车辆检测和跟踪,旨在优化交通管理系统,减轻人工负担,实现实时的违章处理。
在车辆轨迹分析中,首先使用OpenCV库中的高斯背景建模方法创建背景模型。`cvCreateGaussianBGModel`函数用于初始化背景模型,它接受图像`pFrame`作为输入,无论该图像为单通道还是多通道。之后,使用`cvUpdateBGStatModel`不断更新高斯模型,以便适应环境变化。一旦背景模型建立,通过`cvCopy`函数将背景模型复制到背景图像`pBkImg`。
背景差分是检测运动目标的关键步骤。通过`cvAbsDiff`函数计算当前帧`img`与背景图像`pBkImg`之间的绝对差值,得到的`diffImg`就是前景图像,即包含运动目标的图像。这个过程有助于突出显示图像中相对于背景移动的任何对象。
在车辆检测和跟踪的应用中,通常会进一步处理前景图像,例如使用滤波器减少噪声,然后进行二值化处理,以获得清晰的运动目标边界。形态学操作(如腐蚀和膨胀)可以去除小的噪声斑点,增强目标轮廓。最后,使用粒子滤波算法对目标进行精确跟踪,记录车辆的位置和速度信息,从而分析其行驶轨迹。
实验结果显示,这种结合高斯混合模型、背景差分和粒子滤波的方法能够有效检测和区分行驶中的车辆,通过追踪路线可识别交通违规行为。这种方法对于实现智能化交通管理,自动化违章处理具有重要意义。
关键词:粒子滤波;智能交通;移动目标检测;背景差分;高斯混合模型
济南大学毕业论文
II
ABSTRACT
目前中国的交通违章处理依赖大量人力,但这种方法效率低下。为此,本文提出了一种结合混合高斯模型背景建模、背景差分法和粒子滤波的车辆检测跟踪方案。通过混合高斯模型构建背景,利用背景差分法检测运动目标,再运用粒子滤波实现精准跟踪。此方法能实时处理交通事件,减轻人工工作量,有效识别交通违规行为。关键词包括:粒子滤波;智能交通系统;运动目标检测;背景差分;混合高斯模型。
2020-03-19 上传
2023-07-27 上传
2023-08-03 上传
2024-09-10 上传
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