【正文】 基于視頻的車流量統(tǒng)計算法設計 摘要 ：智能交通系統(tǒng) (ITS)已經(jīng)被科學家認為是解決當前城市交通問題最有效的方法 ,也是目前和未來交通發(fā)展的主流方向。 ITS 的前提是獲得交通道路的實時信息 ,比如車速、車流量等。本文主要研究 ITS 中基于視頻檢測技術的車流量統(tǒng)計方法 ,對所涉及的運動目標檢測、背景提取、陰影去除以及車輛統(tǒng)計等核心技術進行了詳細的 研究。 本文的工作主要分為以下四部分： 1)對車流量統(tǒng)計相關算法進行了研究 ,針對目標檢測算法 ,研究了光流法、幀間差分法和背景差分法。針對背景提取算法 ,研究了均值法、統(tǒng)計中值法、單高斯背景模型法和混合高斯背景模型法；針對陰影消除算法 ,研究了基于 HSV 顏色空間變換的陰影消除算法、基于色彩特征不變量的陰影消除算法和基于紋理特征的陰影消除算法。同時 ,本文對上述算法進行了實驗對比分析。 2)給出了一種改進的混合高斯模型背景提取算法 ,當讀入一定幀數(shù)的圖像之后認為背景達到穩(wěn)定狀態(tài) ,讀入新的視頻幀時 ,對當前幀進行判斷 ,如果像素 點和穩(wěn)定背景圖像的像素點差值大于閾值 Th1,就對該像素點進行更新 ,反之就不更新。 3)給出了一種改進的基于虛擬區(qū)域的車流量統(tǒng)計算法 ,首先設置檢測區(qū)域和檢測線 ,然后跟蹤檢測區(qū)域中車輛的質(zhì)心到檢測線的距離 d,如果 d 小于 Th2認為有一輛車輛通過 ,通過實驗驗證 ,本文算法的精確率能達到 90%左右。 4)實現(xiàn)了一個車流量統(tǒng)計系統(tǒng) ,整個系統(tǒng)主要包括視頻播放模塊、 GMM 背景更新模塊、前景構建模塊和車輛計數(shù)模塊。視頻播放模塊主要完成視頻的播放和顯示； GMM 背景更新模塊主要是實現(xiàn)本文的背景提取算法；前景構建模塊的主要功能是通過陰影 去除和形態(tài)學操作得到較好的前景圖像；車輛計數(shù)模塊的主要功能是完成本文的車流量統(tǒng)計算法。 本文深入研究了車流量統(tǒng)計的相關算法 ,并給出了一種改進的混合高斯模型算法和一種改進的基于虛擬區(qū)域的車流量統(tǒng)計算法 ,最后用 VC 實現(xiàn)了一個車流量統(tǒng)計系統(tǒng) ,實驗結果表明本文設計的系統(tǒng)能夠?qū)囕v目標進行準確檢測與統(tǒng)計。 關鍵詞： 智能交通系統(tǒng) ； 運動目標檢測 ； 背景提取 ； 陰影消除 ； 車流量 Video traffic based on statistical algorithm design Abstract: Intelligent Transportation Systems (ITS) has been considered by scientists to solve the current problem of urban traffic the most effective method , but also the present and future direction of the mainstream transport development . ITS is a prerequisite to obtain realtime traffic and road information , such as speed , traffic and so on. The main article ITS statistical methods based on traffic video detection technology involved in moving target detection, background extraction, shadow removal and vehicle statistics such as the core technology for a detailed study . The main work of this paper is divided into the following four parts : 1） Statistics on traffic related algorithms have been studied for target detection algorithm to study the optical flow method, the interframe difference and background subtraction . For background extraction algorithm , the mean value method, statistical median method , a single Gaussian background model method and Gaussian mixture background model law 。 against shadow elimination algorithm to study the HSV color space conversion based shadow elimination algorithm, based on color characteristics invariants shadow elimination algorithm and texture features based on the algorithm to eliminate shadows . Meanwhile , the paper of the algorithm experimentally analyzed. 2） Gives an improved Gaussian mixture model background extraction algorithm , when read in a certain frame of image background reaches a steady state considered , when read in the new video frame , the current frame to determine if the pixel and stable background image the pixel value difference is greater than the threshold Th1, the pixel to be updated on the contrary is not updated . 3） Gives an improved traffic statistical algorithm based on a virtual area , the first detection area and the detection line is set , then the distance d centroid tracking detection line in the detection area of the vehicle , if d is less than Th2 considered a vehicle passing through precision experiments , the proposed algorithm can reach about 90%. 4） Implements a traffic statistics system , the entire system including video playback module , GMM background update module , prospects building blocks and vehicle counting module . Video playback module of the pletion of video playback and display 。 GMM background update module is to achieve the background of this extraction algorithm 。 prospects main function module is constructed and morphological operations get better foreground image by shadow removal 。 main vehicle counting module feature of this paper is to plete the traffic statistical algorithms . This article studies the correlation algorithm traffic statistics , and gives an improved Gaussian mixture model algorithm and an improved algorithm for virtual regional traffic statistics based on the last one with VC traffic statistics system , the experimental results This design shows that the system can accurately detect vehicle targets and statistics . Keywords : Intelligent Transportation Systems 。 moving target detection 。 background extraction 。 shadow elimination 。 traffic 畢業(yè)設計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設計（論文），是我個人在指導教師的指導下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構的學位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 作 者 簽 名： 日 期： 指導教師簽名： 日 期： 使用授權說明 本人完全了解 大學關于收集、保存、使用畢業(yè)設計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權保存畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務；學?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數(shù)字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。 作者簽名： 日 期： 學位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交 的論文是本人在導師的指導下獨立進行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學位論文版權使用授權書 本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權 大學可以將 本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。 涉密論文按學校規(guī)定處理。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導師簽名： 日期： 年 月 日 指導教師評閱書 指導教師評價： 一、撰寫（設計）過程 學生在論文（設計）過程中的治學態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學生掌握專業(yè)知識、技能的扎實程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學生綜合運用所學知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學性；技術線路的可行性；設計方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設計）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設計）質(zhì)量 論文（設計）的整體結構是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設計）任務（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設計）水平 論文（設計）的理論意義或?qū)鉀Q實際問題的指導意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中