运动物体检测图像处理算法高视觉分辨力的图像差分算子自适应图像差分阈值选取算法无影背景初始化算法选择性背景更新算法运动物体阴影消除算法视觉运动物体检测算法多目标跟踪模板匹配模板更新机动车视频测速系统工作流程及其关键技术第三章摄像机标定传统的标定方法本文提出的标定方法基于线性模型的维标定算法由维扩展至二维的标定算法二维标定算法的简化标定算法实现及结果标定参数设置标定结果第四章其他视频测速方法光流方程法相位相关法视频测速原理视频测速前提视频测速算法视频测速应用视频测速流程图采用牌照边框上下边缘测速采用牌照字符上下边缘测速动态闭值性能分析第五章结论及展望参考文献谢辞附录外文翻译原文部分附录外文翻译译文部分大学毕业设计第章绪论研究背景国外智能交通系统的发展始于世纪年代，目前国外的研究开发和利用主要集中在城市交通和高速公路两个方面。总的发展趋势和竞争领域主要集中在下几个方面是美日欧竞相开发智能交通系统体系结构。它是历届世界大会的个主题。美国国家体系结构的研究始于年，采取自上而下的模式推进体系结构的开发。二是美日欧日益重视智能交通系统标准化研究。是先进的信息技术通信技术电子技术和交通运输管理系统相接合的大系统，其最基本的特征是集成，而标准化是系统集成的重要基础。目前，美日欧正在竞相向国际标准化组织提出的系统方案，以便使之成为标准，从而在争夺国际市场中占据有力位置。三是智能交通系统出现了从单的道路运输智能化向综合运输智能化发展的趋势。目前世界的发展主流是道路运输的智能化，但是，要从根本上解决交通运输问题，必定要实现整个综合运输系统的智能化。良好的智能交通系统需要大量准确的反馈信息，因此离不开高质量的交通信息的检测，否则，该控制系统不可能具备良好的性能。我国己有成套的动态车速信息采集设备，对于安装定位设备和车载计算机的车辆，可以实时监视车辆的运行状况，动态记录下车辆在各个路段的行驶速度。然而，国内在基于视频图像处理技术的交通信息采集方面的研究起步较晚，在交通迅猛发展的今天，随着经济的发展和科技的进步，越来越多的科研机构和公司开始进行这方面的研究，并取得了些成绩。目前，我国对于实时车速采集算法和实时交通数据检测的研究还比较少，实时交通数据的扩展应用和相关软硬件的开发还比较薄弱，随着我国交通工程智能化水平的不断提高和道路交管部门的自动化水平的不断改善，基于视频图像处理的实时交通流信息采集系统必将有广阔的前景。视频交通信息采集技术是种便于使用信息量大，功能全面的新型检测手段，代表了交通流信息采集技术的发展方向，随着人们对它认识的进步增加和它本身技术的不断完善，视频交通信息采集技术将逐步取代现有的其他方法，起到交通信息采集技术主体的作用。国内外典型的车辆测速系统速刻维杂道路超速录像系统俄罗斯速刻维杂道路超速录像综合安全监测系统，是速刻系列测速系统中的种。该系统是测量动态路线的测速监视器，信息直接保存在计算机上，工作系统运用专门的程序和方便的图表，通过计算机录像监控部分路段，方便测量人员利用键盘控制测量速度等信息。例如日期，时间，街名，监查人。交通流量视频分析仪北京华恒信息系统有限公司的交通流量视频监测仪，是在工智能和图像处理基础上通过分析移动矢量，实时地分析录像中的交通流动情况，并提取交通状况的主要信息，然后再将分析结果数字化，以非常友好直观形式表达出来。这些结果包括平均速度，最低速基于视频图像的车速检测技术度，最高速度，车流密度等。常用的视频检测方法目前实践上已经有不少视频检测产品，按工作原理可分为两类虚拟线圈法或虚拟检测线法和车辆跟踪法，下面介绍这两种方法的工作原理。虚拟线圈法早期大部分视频检测技术是采用是虚拟线圈法,如等，其工作原理类似于地埋式线圈检测器。用户在图像上定义检测线位置以条或多条直线代表道路断面，系统通过计算检测线变化强度来判断车辆的经过，从而计算交通参数。该方法的优点是大大减少了数据处理时间只需行或几行的图像数据，在满足实时要求的前提下完成流量速度的检测。由于交通场景象素值与路面背景象素值作差分比较仅仅可得到有无车辆通过采样线位置这唯的特析,我们假设轴平行于轴,这通常情况网络摄像头设置。然后我们有在的高度是照相机与路面和之间的夹角是轴和。结合方程,我们有是位置在图像坐标和是现实世界的坐标系统和是平面之间的距离和镜头平面,这是个常量镜头前成立的它指出,当−∞或,收敛于个单点,这叫做消失点相对应的无限的距离点的路面。我们使用,代表消失点方程表明,经过相机也设置好了,消失点是固定图所示。其纵向协调成正比。我们可以使用消失点的财产来校准图像坐标系统之间的映射和真实的坐标系统。在个图像消失点是很容易找到让截面点的两个边缘马克线显示在图。我们可以使用此信息来标定坐标之间的映射函数图像和真实的坐标。我们假定个点上的路面有真实坐标,以及相应的图像域坐标。然后基于方程及,我们有这个方程可以变成方程基于视频图像的车速检测技术在的高度是摄像机的位置从路面和之间的夹角是光轴相机和路面吗因为和是摄像机标定前设置的常量方程可简化为类似的，我们能够由方程和推出和世界坐标之间的映射函数坐标和图像坐标可以写成,是世界坐标中的个点的坐标平面路面与沿着这条路前进的方向和沿着道路的横向方向。和,是图像域坐标与你相同的点沿横向维度和在竖直维度。是路面消失点垂直坐标。如图所示,我们可以使用消失点和车辆已知的长度和宽度校准,和在个图像消失点是很容易找到让截面点两条平行边标记线，如图所示。我们可以使用此信息来标定坐标之间的映射函数图像和真实的坐标图消失点和标注校准的坐标映射进行了标定,如下所示。如图所示,我们首先得到这个职位的消失点,路面从相交的两个边缘马克线。然后我们使用辆车的长度和的已知在做校准我们首先画最小的长方形盖住了车。我们得到矩形的左上角坐标,和右下角坐标然后有大学毕业设计基于视频影像的车辆检测我们使用这个方法类似于要首先获得自适应的背景,这是必要的,对准确分割为车辆。然后我们使用视频图像与背景图像提取前台个如图所示。然后我们使用该方法类似于和弗洛伊德追踪车辆的位置,如图所示图检测车辆图。车辆跟踪实验及结果基于视频图像的车速检测技术我们实现算法,在语言和使用个联想笔记本电脑驱动的英特尔迅驰工作频率的和佳能摄像机进行我们最初的实验我们使用汽车以固定速度为公里小时分,每个在个路段。在例,检测到的平均速度是公里小时的标准偏差为公里小时,给出了误差为公里小时或的误差。结论视频摄像头自动车辆速度检测是个非常精确和有希望的技术为未来的应用程序在交通监控。它可能是个非常强大的和高效的工具在帮助实施速度限制法律和自动实时交通信息报告。,车辆运行速度检测系统的研究与实现摘要基于视频图像处理的交通信息检测系统因其简单方便实时性好等各种独特优势越来越受到重视，近年来成为国内外研究的个热点，在交通监控系统己被广泛使用，成为现代智能交通系统的发展方向和趋势，现在多数大城市中闯红灯系统己经由地感线圈等作方式过渡到视频处理方式，并取得了良好效果。流量速度监控系统也逐渐用了视频处理方式，视频图像检测己成为的关键核心技术之。有着广阔的应用前景。车辆速度检测是交通信息检测的个重要组成部分。本文对车辆速度检测所涉及的摄像机标定和基于图像匹配的测速算法进行了研究。主要内容包括摄像机标定。在传统的线性模型基础上，介绍了种新的摄像机标定方法。首先通过线性透视关系，用几何推导的方法对维坐标进行标定，然后将其扩展至二维以提高标定精度，为了解决二维标定计算量大的问题，经过对二维标定的简化得到个计算量小稳定的标定算法。基于图像匹配的测速算法。在图像匹配的基础上，将虚拟线圈和图像匹配算法结合起来，根据线圈位置选取合适的模板，在预先设定的范围内，按照最佳匹配准则进行滑动匹配，得出车辆像素位移，以模板波形谷值点为特征点，得到匹配前后车辆绝对像素位置。本文设计出种实用的车速检测方法，能够实现车辆瞬时速度的实时检测。隧道实测数据的实验表明能够比较准确地检测出车辆经过时的瞬时速度，在实际应用中的测量精度达到以上。初步应用表明本设计可以满足实际应用的要求，可应用于隧道中的速度检测车速调查等方面。关键词智能交通系统交通参数检测车辆速度检测摄像机标定数字图像处理,目录第章绪论研究背景国内外典型的车辆测速系统常用的视频检测方法常用车速检测方法第二章视频测速系统视频测速方法概述机动车视频测速模型视频测速计时方案交通场景图像标定车速计算公式视频测速模型精度分析视觉运动物体检测图像处理算法高视觉分辨力的图像差分算子自适应图像差分阈值选取算法无影背景初始化算法选择性背景更新算法运动物体阴影消除算法视觉运动物体检测算法多目标跟踪模板匹配模板更新机动车视频测速系统工作流程及其关键技术第三章摄像机标定传统的标定方法本文提出的标定方法基于线性模型的维标定算法由维扩展至二维的标定算法二维标定算法的简化标定算法实现及结果标定参数设置标定结果第四章其他视频测速方法光流方程法相位相关法视频测速原理视频测速前提视频测速算法视频测速应用视频测速流程图采用牌照边框上下边缘测速采用牌照字符上下边缘测速动态闭值性能分析第五章结论及展望参考文献谢辞附录外文翻译原文部分附录外文翻译译文部分大学毕业设计第章绪论研究背景国外智能交通系统的发展始于世纪年代，目前国外的研究开发和利用主要集中在城市交通和高速公路两个方面。总的发展趋势和竞争领域主要集中在下几个方面是美日欧竞相开发智能交通系统体系结构。它是历届世