基于視頻檢測技術的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng).pdf

1、隨著我國城鎮(zhèn)化的持續(xù)快速發(fā)展，汽車保有量和道路通車里程數(shù)源源不斷地增加，交通事故頻發(fā)、道路車輛擁擠、環(huán)境污染加重等新問題日益突出。發(fā)展智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，ITS)對緩解這些問題有著良好的作用，而交通參數(shù)是智能交通系統(tǒng)中重要的基礎研究內容之一。傳統(tǒng)安裝在道路上的交通參數(shù)檢測器，其存在成本較高、檢測范圍小、采集參數(shù)單一等缺點?；谝曨l的交通參數(shù)提取方法以其系統(tǒng)設置靈活、信息量豐富

2、、檢測范圍大等優(yōu)點發(fā)展迅速，成為智能交通領域的一個研究熱點，有著廣闊的應用前景。
　　本文重點對視頻圖像去霧算法和運動目標檢測算法進行了研究，通過實驗分析與驗證，改進了相關算法。并在此基礎上完成了適合霧霾天氣下的基于視頻檢測技術的交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的研制。論文主要工作如下:
　　(1)提出了一種改進的基于導向濾波的快速圖像去霧算法。在使用導向濾波前，對透射率和導向圖像采用最近鄰插值進行下采樣，以縮小輸入導向濾波的圖像，來降低導

3、向濾波的處理時間;對導向濾波輸出結果，采用雙線性插值進行上采樣得到校正后的透射率，并通過實驗驗證了該去霧算法的有效性與實時性。
　　(2)在深入分析了各種運動目標檢測算法的優(yōu)缺點的基礎上，重點研究了背景差分法的目標檢測方法。最后經過比較各種背景提取方法，采用了自適應較強的基于像素自適應分割的運動目標檢測算法進行視頻運動目標檢測，并通過實驗驗證了該算法檢測運動目標的有效性。
　　(3)在學習理解交通參數(shù)物理含義的基礎上，對道路