【摘 要】
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本文应天津市交通局的需求,在智能交通的框架内,设计实现了一套基于视频的黄色网格区域内违规车辆检测系统。待检测路段上安装的工控机,摄像机等硬件和VC编写的软件部分组成
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本文应天津市交通局的需求,在智能交通的框架内,设计实现了一套基于视频的黄色网格区域内违规车辆检测系统。待检测路段上安装的工控机,摄像机等硬件和VC编写的软件部分组成了系统的平台,其中软件部分包含视频处理,背景提取与更新,车辆识别,阴影去除,车辆跟踪,违章记录等模块。首先由大恒图像采集卡处理视频,形成一系列的图像帧;然后,运用背景提取与更新算法——改进的Surendra算法,得到良好的背景图像;在此基础上,运用差分法得到运动区域,再通过本文提出的基于灰度图像阴影消除的车辆检测算法——EWTC(Edge、Wavelet、Texture and Correlation Method)算法,得到运动车辆;通过违章判别算法,检测出违章车辆,并通过视频和图像的形式保存在硬盘中,提供给交通管理人员做违章处罚的凭证。EWTC算法是本文理论部分的重点。灰度图像的阴影去除是阴影去除领域的一个难题,因为在去除阴影的时候完全不用阴影的彩色方面的信息;这样一方面去除的难度加大,另一方面却大大的减少了计算量。本文提出的EWTC算法充分考虑阴影的各个灰度特征,首先将聚类的思想创新性的用在边缘检测图像上得到准阴影区域Y ,然后使用统计学的方法得到准车辆区域C ,最后Y ? C即为本文得到的真实阴影区域。本文的创新点为:提出黄网格违章检测算法;提出改进的Surendra算法;提出EWTC算法;提出一次小波变换多次使用的思想。
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