OpenCV视频车辆检测与跟踪算法研究
文中采用背景差分法进行车辆和背景的分离，采用基于轮廓的跟踪算法完成车辆跟踪的功能，并利用VC6.0和OpenCV1.0搭建软件平台，实现了基于道路监控视频的车辆检测与跟踪算法，实验结果表明，文中提出的方法能够较好地实现运动车辆跟踪及车辆的计数。19152
关键字 智能交通系统 车辆检测与跟踪 车辆计数 OpenCV1.0
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title Algorithm Research of Moving Vehicle Detection and tracking
Abstract
Transportation plays a very important role in people’s daily life.Recently,with the increase of cars, Intelligent Transportation System (ITS) has attracted researchers’ attention in transportation field. Meanwhile, vehicle detection and tracking is an important part of ITS. The article meanly studies the detection and tracking of moving vehicles based on video, and achieves the algorithms of moving vehicle detection and tracking.At the same time,the function of vehicle counting is also finished.
The paper separates vehicles from the background by background difference method.And the algorithm of vehicle tracking is based on contour.In the paper,VC6.0 and OpenCV1.0 are used to establish the software platform,realizing the vehicle detection and tracking algorithm based on road surveillance video.The experimental results show that the method proposed can achieve vehicle tracking and counting function better.
Keywords Intelligent transportation system Vehicle counting
Moving vehicle detection and tracking OpenCV1.0
目 次
1 引言 1
1.1 课题研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本文的主要研究内容及章节安排 3
2 视频车辆检测与跟踪系统的基本组成 4
2.1 车辆检测与跟踪系统结构 4
2.2 软件平台 4
3 车辆检测算法研究与实现 7
3.1 图像处理 7
3.2 运动车辆检测常用方法 10
3.4 三种车辆检测算法的比较 12
3.5 车辆检测系统流程图 14
4 车辆跟踪算法研究与实现 15
4.1 常用的车辆跟踪算法 15
4.2 本文跟踪算法的实现 16
4.3 车辆计数 18
5 系统运行及分析 20
5.1 界面设计 20
5.2 运行具体步骤 21
5.3 运行结果分析 22
结 论 24
致 谢 25
参 考 文 献 26
1 引言
1.1 课题研究背景与意义
近些年来，随着汽车的普及和城市车辆的增加，城市的交通面临着越来越大的压力，同时汽车数目的增长远远大于道路基础设施建设的投入增长，伴随而来的就是交通堵塞，甚至是交通事故等状况的发生。因此，交通环境的恶化促使人们意识到，缓解当前的道路交通压力迫在眉睫，在交通运输系统中运用高科技进行监管是解决这一问题的直接而重要的手段[1]。在这样的背景下，智能交通系统（ITS）的概念出现在了人们的视野中。