单图像正向障碍物体的计算机模拟.doc

PAGE 题 目 单图像正向障碍物体的计算机模拟 一、选题依据（拟开展研究项目的背景、目的及现实意义） 随着经济技术的飞速发展，人们的生活质量越来越高，同时对交通事业发展的需求越来越高，交通事业已经成为人们日常生活中举足轻重的一部分，然而交通事故频发，道路拥挤堵塞、违章乱纪等现象日益严重，也引起社会的密切关注和讨论。为保障人们的行车安全，提高人们的行车安全意识，降低交通事故的发生率，必须要规范行车行为。 高速公路不仅代表了交通运输行业的发展能力，也体现了一个国家现代化的发展程度。近几年高速公路快速发展，国内已形成庞大的高速公路网络，智能交通系统已不能满足现状，需要大力发展。据统计，在高速公路上发生的交通意外事故中，有超过70%的都是由于超速引起的[1]。大量的超速车辆，往往具有非常高的行车安全隐患。因此，为去除安全隐患，应对公路上的车辆进行测速监管，限制车辆行驶速度。超速驾驶非常容易引起交通事故发生，交通管理部门也制订了一些相应的限速治理办法。因此研究汽车速度测量方法对城市交通现代化和可持续发展具有重要意义[2]。 智能交通系统中对车辆进行测速的方法主要有线圈测速、激光测速、雷达测速、微波测速、视频测速等[3]。本论文采用图像处理的方法，通过放置在道路上方的摄像机对车辆进行图像的采集，经过对图像的一系列处理，获得清晰准确的车牌图像，得到汽车在特定时间内的位移，计算出车速。这种测速方法只需要与建立好的数学模型进行对比即可，不需要昂贵的测速器械，减少不必要的支出。对道路上的汽车进行检测具有方便简洁、不占据空间、不受天气影响、可覆盖面积广等优点[4]。用于图像提取的摄像头还可以实时监控道路的交通状况，一机多用。 二、文献综述（国内外研究现状分析、主要参考文献） 对车牌图像进行各种处理在本项研究中起到了至关重要的作用，车牌图像处理在实验室里的研究都已经获得让人满意的结果，但是受外界环境因素的干扰，无法实现实验室里的理想环境，因此车牌图像处理的准确率和识别率很难达到所想要的结果。总之，在车牌图像各种处理的研究上遇到许多方面的制约，技术发展仍存在一些缺陷。但是，随着智能交通的发展，使得车牌图像处理仍然具有广大的利用价值。 在国外，上世纪80年代车辆检测技术就已经被提出[5]。1984年，Abramcauk研究用模拟检测线对车辆进行检测，从而测出车辆速度[6]。美国公司自主研发的车辆检测系统，有着很强的实用能力，可以检测出交通运行中实时的参数，例如车速、车距、车流量等[7]。国内的一些高校和高科技公司在这一方面也取得了一些进步，将车辆的速度和加速度来用于车辆跟踪。隋宗宾等人提出颜色空间和形态学处理相结合的车票识别方法，对目标车辆进行识别并计算出速度[8]。车辆检测技术的发展之路，我们还需进行不断的探索和创新。 秦武.基于机器视觉的高速公路车辆测速研究[D].三峡大学,2011. 张世璞.汽车速度测量方法研究[D].天津理工大学,2011. 钟敏.基于视频图像处理的高速公路车辆测速算法的实现[D].苏州大学,2010. 王磊.基于MATLAB的数字图像处理[J].苏州市职业大学学报,2009,(02):53-56. /view/64ac8f294b73f242336c5fd7.html 梁原.基于MATLAB的数字图像处理系统研究[D].长春理工大学,2008. 鲍占阔.基于视频图像的交通信息处理方法研究与实现[D].北京工业大学,2006. 李志强,李永斌.车牌识别技术的发展及研究现状[J].科技信息,2012,(05):110-125 三、研究方案（主要研究目标、研究内容、研究方法及创新之处） 本研究为单图像正向障碍物体的计算机模拟，主要以数字图像处理知识作为理论基础，基于智能交通系统中的车辆识别技术，将车牌图像作为研究对象，设计一种在Matlab环境下的车牌图像处理方法，获得清晰的车牌图像。方法是通过多次采样图像中汽车车牌像素的大小与拍摄距离之间的曲线关系，绘制曲线图像。根据像素大小就可以知道距离。根据前后两次车牌像素的大小，确定拍摄距离，从而知道汽车的位移，计算出车速。实现车牌图像处理的高效准确，提高车辆行驶安全，督促行车规范。本实验需进行车牌图像的采集、车牌图像的预处理、车牌区域的提取。创新之处是，可以根据前后两次位移车牌像素的差别变化确定汽车的行驶速度，为速度制定一些图像规格。 PAGE 4 目 录 TOC \o 1-2 \h \z \t 标题 3,3 摘 要 1 英文摘要 2 引 言 3 正 文 4 1 实验平台概述 4 1.1