OpenCV在视频车辆检测与跟踪中的应用研究
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更新于2024-07-26
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"这篇硕士学位论文主要探讨了智能视频监控中运动目标检测技术,特别是针对视频道路车辆的检测与跟踪。作者詹群峰在精密仪器及机械专业,由陈文芗教授指导,完成于2009年。论文关注的是智能交通系统(ITS)中的核心技术,该系统在交通管理中扮演着日益重要的角色。
论文指出,视频车辆检测技术相较于传统方法,具有安装维护简便、成本较低和监控范围广泛等优势。通过分析和处理图像,能获取如车辆数量、车辆位置等多种交通参数。然而,现有的视频车辆检测技术在应对天气变化、大范围、多目标等复杂情况时,其运动车辆的分割和检测效果仍需提升。
为了简化开发过程并提高稳定性和实用性,论文采用了OpenCV库,这是一个由Intel资助的图像处理和计算机视觉工具包。利用OpenCV,作者构建了一个视频车辆分析系统,该系统包含视频图像预处理、车辆前景检测和车辆跟踪三个主要模块。在检测部分,提出了一种基于背景差分的自适应车辆目标检测方法;在跟踪部分,结合形心跟踪和Kalman滤波器,实现了对视频中车辆的精确跟踪。
实验结果显示,该软件具有良好的实时性和鲁棒性,能有效进行车辆的实时检测和跟踪。然而,由于该系统是在Windows操作系统下用Visual C++ 6.0编写的,因此,如何将其移植到其他操作系统或嵌入式平台,并增强其通用性和鲁棒性,是未来研究的方向。
关键词涵盖了视频图像处理、车辆检测、车辆跟踪以及OpenCV技术,体现了论文的核心研究内容和技术应用。"
2014-12-05 上传
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