【摘 要】
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智能交通系统是将信息融合、网络通讯、自动控制、多媒体、模式识别等技术有效地综合应用于交通运输管理体系，能高效地、合理地、及时地对交通资源进行管理与控制。道路交通信
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智能交通系统是将信息融合、网络通讯、自动控制、多媒体、模式识别等技术有效地综合应用于交通运输管理体系，能高效地、合理地、及时地对交通资源进行管理与控制。道路交通信息获取技术是智能交通系统最为核心的部分，直接决定了智能交通系统的智能化程度及可靠性，而交通信息获取技术最为关键的是如何有效地、准确地实现道路目标的检测。因此开展基于DSP图像处理的道路目标检测技术研究工作对智能交通系统未来应用具有十分重要的意义和应用价值。 本文利用DSP技术和视频图像处理技术实现对道路目标的检测，主要研究工作如下: (1)构建了DSP图像处理的软硬件环境，采用TMS320DM642作为视频图像处理的核心部件，并完成了基于CCS集成开发环境的软件设计工作及相应的视频图像硬件设备驱动开发。 (2)对道路目标检测所涉及的图像降噪预处理技术、前景目标分割技术进行了研究，并对分割后的前景目标区域出现空洞现象给出了解决办法;然后对前景目标分割技术的关键部分——背景获取与更新技术开展研究工作，并提出了一种改进多阈值surendra背景更新算法。 (3)对道路目标阴影去除技术进行研究，采用基于YCbCr颜色空间的阴影去除算法，在完成阴影去除的基础上开展了非法入侵道路的行人检测技术研究工作，提出了一种基于道路目标区域宽高比特征及分段区域肤色模型特征相结合的行人检测算法。 (4)将上述道路目标测算法在TMS320DM642上进行实现，并分析了系统算法的优化方法，实验结果表明本文采用检测算法能够有效地检测出道路目标。
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