Gabor小波算法在车辆追踪系统中的研究应用.docx

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Gabor小波算法在车辆追踪系统中的研究应用

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谢晓旦

摘?要:交通运输系统是经济持续发展的基础,在社会发展和经济发展中起着举足轻重的作用。在一个复杂环境中,如何对人和车辆等运动目标进行实时的观察,并给出对它们行为和动作的描述。该文对采用的二维算法进行了改进,利用目标图像中所提取的轮廓曲线来代替所有的二值像素进行模型匹配。该文提出了一种基于二维Gabor小波的车辆监测与追踪算法。

关键词:Gabor小波?车辆监控?追踪系统?研究

:TP391?:A:1672-3791(2020)06(b)-0041-03

1?车辆监控系统相关研究

车辆监控系统运用移动物体侦测的方法,首先建立背景图像,再与原始图像相减,得到移动物体部分,接着下一步对移动物体进行连通表示法和空洞补偿法的图像处理方法,使移动物体维持移动物体外观的完整性,减少移动物体外型的破碎性;再经由车道线信息的应用,判断移动物体在车道线中是否要切割,可降低车辆交叠情况。视觉长度与宽度计算在不同的CCD摄像头架设高度与俯角下,计算大型车、小型车及机车的视觉长度及宽度亦有所不同,因此视觉长度和宽度作为车辆分类的依据。所利用的追踪算法是当移动物体进入到追踪区域,将一直追踪移动物体到离开追踪区域,移动物体追踪期间统计移动物体的图像特征、辨识车型、车辆归属的车道、车速计算以及车流量统计等。以图像视觉技术为基础的交通监控系统,在前景物的特征采集上,使用车辆的特征角进行追踪,再使用top-view转换之后的特征角坐标,使得前景物的车辆形状能显示出来。物体追踪上,取得以top-view转换后的特征角坐标,追踪这些特征角,来计算出每个特征角的运动参数,以提供角群集分割与合并,来找出车辆的运动轨迹,进而估算出个别车辆的运动参数,并得到完整的车辆行进轨迹以及大略的车体形状图[1]。研究利用光流的方式(特征向量)侦测高速公路上的车辆,使用动态背景和静态背景的方式将车辆找出来,此研究定义的动态背景包含道路和天空等都是动态背景,使用光流的方式找出动态背景,将背景中的动态背景减去剩下来的就是所要侦测车辆的前景部分,虽然还会包含一些噪声,但是已经可以侦测出车辆,然后追踪车辆的方法是先记录先前所框出的车辆位置,之后再将现在所框出的车辆位置比对先前框出的位置,看看框线是否有重叠,若有重叠则视同一部车辆,若没有重叠那就是另一部新侦测到的车辆,模拟的场景包含下雪的背景与阳光很强的背景,皆可侦测出车辆,此研究的缺点就是当摄影机有很大的震动时,利用光流侦测的方法就不管用了。

同时,有研究表示,也使用路口监视器系统来对移动中的物体来做辨识及分类,主要是运用在车辆分类上,先利用相减的方法来将移动的对象采集出来,对这些对象做一些形态学上的处理让采集出来的对象更具有准确性,最后使用这些采集出来后的对象特征,进而分辨出这些物件是属于何种类型的车辆,达到车辆分类的效果。在横面的车道影片中,主要就是以抓到车辆的框围大小来判断车辆种类,在斜面或是正面的车道影片里,以框围里面的物体密度跟形状来做比对,快速处理之后过的辨识率相当高。

2?车辆追踪算法技术

根据物体识别任务所在的空间,目前基于视频的车型识别算法大致可以分为二维识别和三维识别。

二维识别研究利用路口周边路段车流量之间的关系,以及流量守恒来建立一个可以利用设置在省道上少数的侦测器所侦测到的车流量、占有率等信息推算此路线中其他没有侦测器之路段车流量的模式。实验推估出的路段车流量范围大小与路线网络中侦测器分布设置密度低,则所推测出车流量范围大的路段占较大之百分比;反之,当道路网络中侦测器的分布设置密度高时,则所推断出车流量小的路段则占较大之百分比,亦即所推估出的车流量较为精确[2]。

二维识别提出运用在高速公路上的车流量分析,并且使用两种方法:一个是数值模拟,另一个是实际观测。在数值模拟方面,使用car-followingmodel及决定性的路由方式去模拟车道会合处附近的车流量表现,可以在不同位置的车速以及相邻车辆之间的距离分布中观测到一个波,提出了一组方程式去解释这个波,这一组方程式属于delaydifferentialequations。在实际观测的部分,取3个量是车流量、车速以及车辆之间的距离。在道路的上方架设摄像头,然后设计一些算法由影片中取得想要的信息。由于计算机不知道什么是车辆,因此,利用supportvectormachines让计算机学会分辨路面和车辆。利用流量守恒、路口转向比之关系来得到侦测器之路口分布设置模块,并对位置做些微调后,得到道路网络中之侦测器之分布设置的位置。接着从车流量推算模式中各式之关系,来推算得到移除侦测器之原则。透过这些原则配合,在预算限制之下移除偵测器后,同时利用车流量估算模式来推算与原道路网路

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