OpenCV在视频车辆检测与跟踪中的应用研究

"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。"