【摘 要】
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整个视频交通监控系统涉及的知识面、课题点较多,论文的重点在于整个监控系统的规划及对实时交通图像的处理算法的研究.这主要包括车辆目标提取、车辆的跟踪及交通参数的获取
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整个视频交通监控系统涉及的知识面、课题点较多,论文的重点在于整个监控系统的规划及对实时交通图像的处理算法的研究.这主要包括车辆目标提取、车辆的跟踪及交通参数的获取等.交通图像的处理主要有基于边缘及基于灰度两种方法,因为边缘的提取本身位置精度不同且不利于后续车辆子特性的提取,该文采用了基于灰度的方法.通过对实际交通路况图像的特点分析,提出了一种高效而实用的目标提取算法,有效地解决了光照条件变动所带来的问题.在跟踪算法方面,并用卡尔曼滤波器来提供各帧基于累积观测的对子特性在下帧图像中位置最可能的估计及车速的估计.该文同时对车辆子特性对应及归并条件进行了研究.
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