基于计算机视觉的隧道机动车流量统计开题报告.pdfVIP

毕业设计（论文）

开题报告

题目基于计算机视觉的隧道机动车

流量统计研究

学生姓名魏运东学号2007105208

专业机械设计制造及其自动化班级

指导教师陈从平

评阅教师

完成日期2011年1月21日

1

1课题的来源及研究的目的和意义

随着汽车保有量大幅增加，怎样安全高效地对交通进行管理，就显得非常重要。解

[1]

决这一问题的关键是建立智能交通系统(ITS)。

其中隧道机动车辆流量计数与监控是智能交通系统需要考虑的重要技术与信息之

一。它为智能控制提供重要的数据来源，作为ITS的基础部分，车辆检测系统在ITS中

占有很重要的地位。基于计算机视觉的机动车流量统计系统可以检测很多交通参数，这

[2,4]

些参数中的一个重要参数就是汽车流量。

[3]

作为最有前途的方法之一——基于视频的检测法，有以下优点：(1)能够提供高

质量的图像信息，能高效、准确、安全可靠地完成道路交通的监视和控制工作。(2)安

装视频摄像机破坏性低、方便、经济。现在我国许多城市已经安装了视频摄像机，用于

交通监视和控制。(3)由计算机视觉得到的交通信息便于联网工作，有利于实现道路交

通网的监视和控制。(4)随着计算机技术和图像处理技术的发展，满足了系统实时性、

安全性和可靠性的要求。

本课题将对基于计算机视觉的隧道机动车流量统计进行研究。

2国内外现状和发展趋势

2.1智能交通监控系统的发展现状

智能交通监控系统通过采集处理有关道路车辆状况的实时信息，以指导车辆的运行。

交通流量数据可以通过各种类型的传感器获得，比如埋于路面下的电感传感器和设置于

路面上的雷达、红外线、微波传感器等等，但是这些方法的缺陷是很明显的[7,8,9]：

1.不便于安装，甚至有的需要对路面挖掘来埋入检测器，并且不便于维护。

2.所获取的信号不直观，需要经过比较复杂的处理，才能获取有用的交通参量，不

便于实时控制。

3.能够检测的交通参量有限，仅限于汽车流量及速度的检测，不能适应以后的更新

换代需要。

相反的，基于视觉的交通监控系统则非常直观明了。此外，由于单台摄影机和处理

器可用于多车道的监控，其使用和维护的费用的相对较低，且视野范围大。可以检测、

跟踪车辆，划分车辆类型，估计车辆行驶速度，检测违章驾驶、道路异常情况和事故，

并通过车牌检测确认车辆，从而采集道路交通的有关实时数据，以管理和疏导交通。而

智能交通检测系统最典型的交通参数检测是汽车流量检测，就目前已有的各种基于视觉

的车辆检测算法而言，都有一定的缺陷和局限性。

2

[3][3,4][7,8]

灰度比较法、帧差法、背景差法、边缘检测法。灰度比较法采用对路面和车

辆的灰度统计值来检测车辆，但它对环境光线的变化十分敏感；边缘检测法能够在不同

的光线条件下检测到车辆的边缘，然而当车辆色彩较暗或位于阴影中，使车辆边缘模糊，

则可能引起漏检；帧差法是将相邻两帧相减,按车道开固定窗口对保留的运动车辆信息

进行检测，该方法常因车辆换道或相邻车道的车辆部分覆盖了被检测车道检测窗而引起

误检；背景差法计算当前输入帧与背景图像的差值,以提取车辆,但背景图像需实时刷新。

2.2智能交通检测系统的发展趋势

视觉的图像处理有其突出的优点，表现在：获取信息的手段相对简单方便，并可以

获得非常巨大的日标信息，是其它处理手段所无法比拟的;测帚精度高，抗干