交通信息工程及控制专业毕业论文[精品论文]基于视频的车辆排队长度检测技术研究

1、交通信息工程及控制专业毕业论文 精品论文 基于视频的车辆排队长度检测技术研究关键词：视频检测 抖动消除 移动虚拟线 圈摄像机标定 车辆排队长度 智能交通系统 图像预处理摘要：智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法

2、的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。正文内容 智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋

3、势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的

4、抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以

5、及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆

6、运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验

7、证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和

8、高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基

9、于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。

10、 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实

11、验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出

12、了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了

13、深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动

14、，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用

15、中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排

16、队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.

17、车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。智能交通系统（ITS）是现代交通发展的必然趋势，基于视频技术的车辆排队长度检测是智能交通系统的一个重要研究方向，在道路交通控制和高速公路收费等系统中有着广泛的应用前景。本文对智能交通系统中的车辆排队长度检测进行了深入研究，主要工作如下： 1.摄像机标定。根据小孔成像原理以及摄像机的安装情况，实现

18、了摄像机的标定，确定了物象之间的映射关系，实验表明效果良好。 2.交通视频图像预处理。在研究了几种常用的图像滤波方法和边缘检测算法的基础上，采用中值滤波、Canny边缘检测对交通场景图像进行预处理，实验验证了算法的有效性。 3.视频图像抖动消除。在分析总结常用的抖动消除算法的基础上，提出了一种基于图像配准的抖动消除算法，实验表明该算法对视频图像的抖动消除效果良好。 4.车辆排队长度检测。根据车辆排队和视频图像的特点，提出了一种基于移动虚拟线圈的车辆排队长度检测算法。该算法将车道分为多个区域，线圈按照从前向后移动，通过检测虚拟线圈内的车辆运动情况来获得车辆排队的队尾。车辆运动检测采用帧差法进行检测，车辆存在检测将背景差分法和边缘检测法结合起来进行检测，实验表明效果良好。特别提醒：正文内容由PDF文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 。如还不能显示，可以联系我q q 1627550258 ，提供原格式文档。 " 垐垯櫃换烫梯葺铑?endstreamendobj2x滌?U'閩AZ箾FTP鈦X飼?狛P?燚?琯嫼b?袍*甒?颙嫯'?4)=r宵?i?j彺帖B3锝檡骹>笪yLrQ#?0鯖l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛>渓?擗#?&q