基于视频的车流量及车辆闯红灯检测系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内视频检测的发展过程 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 2 系统算法研究 | 第13-32页 |
| 2.1 图像预处理 | 第13-17页 |
| 2.1.1 中值滤波 | 第13-15页 |
| 2.1.2 均值滤波 | 第15-17页 |
| 2.2 车辆提取 | 第17-20页 |
| 2.2.1 帧间差法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 光流法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 背景差分法 | 第19-20页 |
| 2.3 背景更新 | 第20-25页 |
| 2.3.1 多帧平均法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 单高斯背景建模 | 第21-23页 |
| 2.3.3 混合高斯背景建模 | 第23-25页 |
| 2.4 阈值分割 | 第25-29页 |
| 2.4.1 边缘检测 | 第26-27页 |
| 2.4.2 最大类间方差法 | 第27-29页 |
| 2.5 车辆跟踪 | 第29-31页 |
| 2.5.1 传统的车辆跟踪的方法 | 第29-31页 |
| 2.5.1.1 基于区域的跟踪算法 | 第29页 |
| 2.5.1.2 基于特征的跟踪算法 | 第29-30页 |
| 2.5.1.3 基于模型的跟踪方法 | 第30页 |
| 2.5.1.4 基于动态轮廓的跟踪方法 | 第30-31页 |
| 2.5.2 卡尔曼滤波法 | 第31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 系统开发环境搭建 | 第32-50页 |
| 3.1 硬件介绍 | 第32-36页 |
| 3.1.1 S5P6818介绍 | 第32-33页 |
| 3.1.2 S5P6818处理器外设 | 第33-34页 |
| 3.1.3 图像传感器 | 第34-35页 |
| 3.1.4 USB接口 | 第35-36页 |
| 3.2 U-boot移植 | 第36-40页 |
| 3.2.1 Bootloader的概念 | 第36-38页 |
| 3.2.2 U-boot简易分析与移植步骤 | 第38-40页 |
| 3.3 Linux内核移植配置 | 第40-44页 |
| 3.3.1 嵌入式操作系统的选择 | 第40页 |
| 3.3.2 Linux内核的介绍 | 第40-41页 |
| 3.3.3 Linux内核目录结构 | 第41-42页 |
| 3.3.4 配置界面主菜单的类别 | 第42-43页 |
| 3.3.5 Linux内核编译 | 第43页 |
| 3.3.6 Linux内核摄像头驱动 | 第43-44页 |
| 3.4 安装QT和opencv运行时库 | 第44-49页 |
| 3.4.1 QT简介 | 第44-45页 |
| 3.4.2 opencv简介 | 第45-46页 |
| 3.4.3 QT运行环境安装 | 第46-48页 |
| 3.4.4 USB摄像头使用opencv | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 车流量统计与闯红灯检测 | 第50-64页 |
| 4.1 基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法 | 第50-56页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波建模 | 第50-52页 |
| 4.1.2 特征值计算 | 第52-53页 |
| 4.1.3 车辆跟踪模型参数设置 | 第53-56页 |
| 4.2 车流量及车辆闯红灯统计算法 | 第56-58页 |
| 4.3 系统整体流程 | 第58-59页 |
| 4.4 闯红灯检定方法 | 第59-60页 |
| 4.4.1 闯红灯通用技术要求 | 第59页 |
| 4.4.2 测量设备性能要求 | 第59-60页 |
| 4.4.3 闯红灯测量参数 | 第60页 |
| 4.5 实验结果验证 | 第60-63页 |
| 4.5.1 系统硬件展示 | 第60-61页 |
| 4.5.2 系统软件界面展示 | 第61-62页 |
| 4.5.3 系统处理速度及准确度 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 个人简历 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
