交通管理中车辆流量统计系统的设计开题报告文献综述.docVIP

交通管理中车辆流量统计系统的设计与实现 文献综述 前言 随着现代经济的高速发展，交通运输的保障就显得尤其重要，对交通管理的要求也越来越高，将计算机科学与通信等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制，以保障交通顺畅及行车安全，从而改善环境质量，促进经济发展的智能交通系统ITS(Intelligent traffic system)也随之应运而生[1][2][3]。 其中交通管理中车辆流量统计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，车辆流量统计系统在ITS中占有很重要的地位。基于视频的车辆流量统计系统适应性强且容易维护，目前已广泛的应用于智能交通监控系统中[4]。 基于视频的车辆流量统计系统作为最有前途的方法之一，有以下优点[5]：(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统计工作。(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，用于交通监视和统计。(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统计。(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。? 本课题将对基于视频的交通管理中车辆流量统计系统进行研究。 国内外的研究现状和发展趋势 2.1基于视频的车辆检测国外发展状况? 国外许多学者对交通车辆检测技术做了大量相关研究，其中包括判断有没有车辆的到来、车辆流量的大小、车速的快慢以及车辆牌照的识别等，这些参数的分析涉及到运动目标跟踪、模式识别、数据挖掘、网络技术[6]等领域，这方面的难点很多，要做到完全自动化而不需要人工干预很难，特别是视频图像处理和识别是技术上的难点，世界各国的学者为此做了大量的工作，也取得了不少的成果。1997年Biran Carlson提出了一种实时检测交通流参数的方法[7]，并将其应用于明尼苏达州立大学开发的Auto scope商业系统中，系统中应用数字图像处理技术来检测车辆、对车辆计数、获得车速、判断车辆是否出现等交通流参数。在由摄像机拍摄得到的道路视频中设置虚拟传感器，每个虚拟传感器针对道路图像中的一小窗口进行操作，虚拟传感器状态可以是有车或无车中的一种状态，通过帧差的方法和在潮湿道路上检测阴影和反射的方法确定传感器的状态，通过监视和控制一个或多个传感器的状态，可以对车辆进行计数、测量车速、车长、流量、车道占有率和车头时距等一系列信息。? 2001年，Fung GS.K等人提出基于三维数据的车辆识别思想[8][9]，对以往基于二维图像数据的识别方法进行了较大的改进，利用交通车辆图像序列，在三维的数据集上对车辆进行检测。通过给定的车辆图像和摄像机参数，车辆的形状可以由四个步骤来近似估计。第一步在两个连续帧之间提取特征点，第二步是进行特征点的运动估计，第三步是运动矢量特征点的高度估计，第四步是基于特征点高度的三维形状估计。 2.2基于视频的车辆检测国内发展状况? 随着视频交通检测技术的发展，国内的科研人员也不断提出了很多用于车辆检测的新理论和新技术。近年来，很多国内视频车辆检测技术已经应用在城市交通路口监测和高速公路车速测量等方面。国内也有很多机构长期从事视频车辆检测技术的研究，对车辆检测中的车辆计数、分类和测速等基本交通参数的提取都进行了大量的研究工作。车辆检测中常用的图像处理方法有灰度差法，背景差法[10][11]，帧差法，边缘检测法等，针对各方法自身的特点，结合所要解决的问题国内学者提出了一些新方法。? 上海交通大学自动化系王春波等人在研究复杂的交通环境中检测行驶车辆时，提出了一种新方法。用序列图像中连续三帧图像的差分化分出运动区域[12][13]，并用一种基于图论的静止分割产生的区域信息来修正运动分割的结果。并设计了一个模板来增强图像区域间的对比度，以改进分割效果。在研究中发现光照对检测效果有很大影响。? 基于视频的车辆检测与跟踪方法的准确性受环境因素影响很大，其中车辆的运动阴影和车辆间的遮挡是两个重要因素。采用背景差法[10][11]进行运动对象分割，并结合运动边缘检测以提高检测的准确性，对提取出的感兴趣区域按一定规则进行区域融和以检测车辆。该方法能有效解决车辆遮挡和阴影问题，实时提取交通信息。 2.3智能交通检测系统的发展趋势? 视频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，抗干扰能力强，使用先进的数字图像处理技术，可以消除许多自然及人为干扰;运用预测技术可以实现记忆跟踪以及对瞬问丢失目标的再捕获。 常用的基于视频的车辆检测方法有:灰度比较法、帧差法、背景差法、边缘检测法。灰度比较法采