导读:本文包含了视频交通信息采集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多车型信息采集,视频检测,背景差分,车辆跟踪
视频交通信息采集论文文献综述
王为达[1]（2014）在《多场景分车型交通信息视频采集系统开发研究》一文中研究指出准确的道路交通流信息采集和符合中国国情的交通流基础理论研究已经成为我国发展智能交通系统（IntelligentTransportSystem，ITS）缓解交通压力减少交通事故以及提高道路通行能力的的关键所在随着计算机技术的飞速发展，视频分析技术越来越受到研究人员的追捧本文在分析各种交通流信息采集方法的基础上，设计了一套多场景条件下分车型交通信息视频采集系统，并在VS2010环境下配置Opencv（OpenSourceComputerVisionLibrary，开源计算机视觉库）最新版2.4.4版本开发了相应软件文章介绍了常用的几种交通信息采集方法，阐述了视频信息采集的优势和现状，对视频检测技术方面的发展现状和发展趋势进行了具体分析；详细介绍了所开发系统的操作流程，并对其进行了效果展示；重点介绍了系统开发过程中用到的关键技术：利用彩色视频提取初始背景提高了帧差法的准确度，利用基于时间的图像迭加技术更新背景来达到自适应背景更新效果，采用二值图像形态学处理来补充背景差分造成的运动车辆信息丢失，选用直接线性变换方法实现了像素坐标与世界坐标的转换，采取少数服从多数的投票法提高车型以及车辆瞬时速度的测定准确度，采用设置参数外置的方式实现了多场景下分车型的交通信息参数检测；同时系统给出简便的系统参数设置方法和检测结果的保存方式，除此之外对实际视频进行速度车型流量检测并对结果进行了分析，指出交通流的特性和系统中可能存在的问题测试结果显示系统无论在车速车型还是流量检测方面的检测准确率均满足理论研究分析需要在此基础上对西安市西叁环南二环和东二环采集到的交通视频数据结果进行理论分析，按照车型类别讨论其参数变化规律并对检测结果中蕴含的交通流原理进行了解析(本文来源于《长安大学》期刊2014-05-09）
梁凤兰,秦川,施化吉[2]（2012）在《基于视频的交通流信息采集算法的研究》一文中研究指出为了解决高速公路的交通流参数的检测过程中车辆跨道行驶、阴影和遮挡物影响而导致的车辆漏检或误检等问题,文中通过在交通视频图像中感兴趣的区域设置"T"形虚拟线圈,同时在分析了车辆通过虚拟线圈过程中YUV颜色空间中Y分量的变化趋势的基础上,设计了一种帧间差分与背景差分相结合的车辆检测算法,并在此基础上完成车速的测量。实验证明文中的算法能在一定程度上解决车辆跨道行驶时重复计数、由于车辆阴影或其他遮挡导致的车辆漏检或误检等问题。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2012年10期）
余洪凯[3]（2012）在《基于视频的多车型交通信息采集》一文中研究指出采集多种车型的交通信息可以为交通管理和控制提供更全面的参考信息，也可以丰富经典交通流理论研究和交通流仿真模型研究。然而目前的大多数交通信息视频采集系统只是提供不考虑车型分类的宏观交通信息，为此设计了一种多车型交通信息视频采集系统，并在Visual Studio2005编程环境下使用OpenCV开发了相应的软件。系统跟踪驶过的每一辆车，记录每一辆车的车型和瞬时速度，最终得到区分车型的流量和速度等多车型交通信息。系统的主要流程包括：检测初始背景图像，标定交通场景，设定道路检测区域，检测车辆目标，去除阴影干扰，跟踪车辆测速，识别车型和数据融合等。系统采用了基于彩色图像的自适应背景差分算法识别车辆目标，提取了更加准确的车辆目标；使用了诸如阴影去除和设置道路检测区域等一系列措施提高系统抗干扰性。系统考虑了跨车道行驶车辆，避免了对同一车辆的重复计数，提高了车辆计数准确率。系统分析了车辆粘连情况，利用团块占空比参数和数据融合方法减少车辆粘连造成的车型分类误差，利用K-means聚类算法得到了更加可靠的车型分类阈值参数，提高了车型分类准确率。在四种不同天气环境下测试系统的准确性，实验结果表明车辆计数准确率达到97.4%，车型分类误差仅为8.3%，系统测速和雷达枪测速的相关系数达0.898，系统测速平均绝对误差仅为2.3km/h，提取了准确可靠的多车型交通信息。(本文来源于《长安大学》期刊2012-05-21）
张祎,孙亚[4]（2010）在《基于视频采集方式的交通信息质量测试和评估研究》一文中研究指出道路交通信息贯穿在整个ITS建设和运营流程当中,交通信息采集的质量能够直接影响整个系统的运行成效,所以交通信息采集质量的测试和评估工作非常重要。基于视频采集方式,给出交通信息质量测试评估五阶段流程,研究在视频采集方法下交通信息质量基准值标准化处理过程,估计不同样本量采样率下基准值精度,提出交通信息质量测试评估方法,结果表明:基于视频采集的方法能够准确且有效地对待测采集手段进行交通信息质量的测试评估。(本文来源于《交通标准化》期刊2010年23期）
王鑫,郭祥金,杨恰[5]（2010）在《基于视频采集方式的交通信息质量测试评估方法研究》一文中研究指出道路交通信息贯穿在整个ITS建设和运营流程当中,交通采集信息质量能够直接影响到整个系统运行成效,所以交通采集信息质量的测试和评估工作非常重要。本文基于视频采集方式下,给出了交通信息质量测试评估五阶段流程,研究了在视频采集方法下交通信息质量基准值标准化处理,分析了不同样本量采样率下基准值精度估计,以及交通信息质量测试评估方法,结果表明基于视频采集方法能够准确且有效的对于待测试采集手段进行交通信息质量的测试评估。(本文来源于《第七届中国通信学会学术年会论文集》期刊2010-10-14）
李娜[6]（2010）在《基于视频的交通信息采集系统的研究》一文中研究指出智能交通系统(Intelligent Transportation system,简称ITS)是交通可持续发展的必由之路,交通信息采集与处理技术作为ITS中解决信息来源、实时分析与处理信息的关键技术,是ITS的核心之一。纵观交通信息采集方法的发展历程,基于视频的交通信息采集技术由于其无可比拟的优势,必将成为未来实时交通信息获取的发展方向。本文采用基于运动目标提取和模型跟踪的交通信息采集技术,以车辆为整体作为识别和跟踪对象,提取车流量、车型、车速、运动轨迹等信息。论文的主要研究工作如下：(1)在研究和分析了众多车辆检测算法的基础上,本文使用基于背景差分的视频分割方法进行车辆分割,并提出在使用最大类间方差法(Otsu's方法)来获取自适应闽值的同时,进一步采用辅助手段帮助判断分割结果,取得了较好的效果。(2)在获取运动目标特征的基础上,本文使用基于卡尔曼滤波的车辆跟踪算法,对目标预测其在下一时刻可能的位置,从而可以在这个位置附近的小范围内,对目标进行特征匹配搜索,建立目标在连续帧中的对应关系,完成目标跟踪。(3)在交通参数提取层面,本文研究了车流量、车型、车速等重要交通参数的提取与计算方法。(本文来源于《中南大学》期刊2010-10-01）
王强[7]（2009）在《基于视频检测的交通信息采集》一文中研究指出利用计算机视觉技术进行交通状况检测与信息采集是智能交通系统(ITS)领域中的一个重要课题,本文详细地研究了基于视频检测的交通信息采集系统。针对交通场景的特点,提出了一种新的车辆检测与跟踪的模型,把感兴趣区域(ROI)划分为车辆识别区与车辆跟踪区两个部分。在车辆识别区,使用了基于虚拟检测线的视频检测方法来实时检测车辆,它使用背景差分的原理,将车辆从背景中分割出来。为了提高检测精度,引入了一种时空图像序列分析的技术,并将其补充到背景算法中。在车辆跟踪区,通过分析常用的目标跟踪算法,给出一种基于Kalman滤波的车辆跟踪算法,通过车辆检测﹑车辆运动估计和车辆匹配叁个模块实现车辆的跟踪。此外本文对影响系统检测可靠性的部分典型问题,如车辆阴影问题及变更车道车辆的检测问题都提出了解决方案,并设计了相应的处理算法。最后开发出的视频交通信息采集系统对实际道路环境下的大量的图象序列进行了测试,取得了较好的效果。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-01-01）
李小峰[8]（2008）在《基于视频的交通流信息的采集及其嵌入式实现》一文中研究指出实时交通流数据的采集在智能交通系统中起着重要的作用。交通流检测有多种方式,而基于图像处理的视频检测方式近年发展很快,它具有大区域检测、设置灵活等优越性,已成为智能交通系统的一个研究热点。本文致力于研究一种灵活可靠的视频交通流检测系统,将智能传感器的概念引入视频检测中,以提高检测效率。车辆的检测基于车道,在每个车道设置两组虚拟检测线(每组虚拟检测线包括横向和纵向虚拟检测线)来检测交通流参数,虚拟检测线的作用类似于电磁感应线圈。系统通过对视频虚拟检测线的预处理将二维的数字图像转化成一维的检测信号,减小了运算量,降低了运算负荷。该方法的特点是处理运算的图像区域小,避开了在二维图像空间中进行车辆跟踪。通过大量的实验和分析,论文完成了复杂道路交通场景下的车辆检测和车速测量算法的开发工作,并利用Matlab进行了仿真和验证。论文的主要工作包括:(1)改进了虚拟检测线的设置,每组虚拟检测线由横向和纵向两部分组成,在横向和纵向虚拟检测线上分别通过帧间差分和背景差分进行特征信号的提取。在分析虚拟检测线位置和大小对输出信号的影响基础上,提出虚拟检测线设置中应遵循的一些原则。(2)采用形态除噪方法、Kirsch边缘检测方法、基于Kalman的背景更新方法以及基于结构单元的阴影去除方法进行图像预处理。(3)在交通流信息采集系统中为了精确地在一维信号中跟踪车辆,系统引入了正负信任帧、正负信任段等重要参数及奖惩策略,同时为了提高速度测量的精度和减小计算量,系统利用车头分别进入上下两横向检测线时候的特征信号求取车辆的速度。(4)利用基于ARM-Linux的嵌入式平台完成交通流检测原型系统的设计,验证算法的实时性和方便性。实验证明本文提出的基于视频的交通流信息采集方法具有一定的稳健性,实时性,方便性和鲁棒性。(本文来源于《江苏大学》期刊2008-10-01）
吴薇,朱光喜,陈云锋[9]（2008）在《基于视频技术的嵌入式交通信息采集系统》一文中研究指出简要分析了交通信息采集技术的发展状况,并结合当前智能交通系统的应用需求,设计并实现了一种基于高性价比DSP硬件平台的嵌入式交通信息采集系统。本系统是一种基于视频图像分析和模式识别技术,对交通信息进行实时采集和分析的嵌入式集成系统,具有很好的稳定性和实时性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2008年07期）
汤晖[10]（2008）在《基于视频运动检测的多车道交通流信息采集技术研究》一文中研究指出随着现代经济的高速发展,交通问题已成为众所周知的热点和难点问题。将计算机科学与自动化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,促进经济和谐发展的智能交通系统(Intelligent traffic system, ITS)也随之应运而生。在智能交通管理系统中,实时获取交通流信息是智能交通管理系统中重要的一环。利用视频图像处理来实现动态交通流信息的采集技术能克服传统采集方式的缺陷,并已成为该研究领域的主流方向。本文所包含的内容如下:作者在全面阅读和理解国内外智能交通系统研究领域的前沿技术的基础之上,研究了基于运动检测的交通流视频检测技术的原理。在分析当前各种技术的优缺点后,选择了基于双TMS320C6x DSP的交通流视频检测系统的设计方案,并选择了适合于嵌入式系统的算法—“背景差法”。针对二值化阈值自动优化选取问题,通过将模拟退火思想引入到遗传算法中设计了退火遗传算法(AGA),增强了整个系统的实时性和鲁棒性。同时结合“动态背景帧”、“视频触发”、“虚拟线圈”等方法,设计了车流量、车型、车速等交通参数的识别,并用VC++ 6.0开发了演示系统对算法进行了仿真。接着针对上位机开发了一个监控程序,总体上实现了四大功能:视频播放、串口通信、流量曲线显示、数据库查询。最后对算法的性能效果进行了分析,找出了问题原因并提出了未来改进的方向。用本文的交通流视频检测算法对广州市和赣州市多段实况交通视频进行了反复地测试,取得了良好的效果。(本文来源于《江西理工大学》期刊2008-05-08）
视频交通信息采集论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决高速公路的交通流参数的检测过程中车辆跨道行驶、阴影和遮挡物影响而导致的车辆漏检或误检等问题,文中通过在交通视频图像中感兴趣的区域设置"T"形虚拟线圈,同时在分析了车辆通过虚拟线圈过程中YUV颜色空间中Y分量的变化趋势的基础上,设计了一种帧间差分与背景差分相结合的车辆检测算法,并在此基础上完成车速的测量。实验证明文中的算法能在一定程度上解决车辆跨道行驶时重复计数、由于车辆阴影或其他遮挡导致的车辆漏检或误检等问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视频交通信息采集论文参考文献
[1].王为达.多场景分车型交通信息视频采集系统开发研究[D].长安大学.2014
[2].梁凤兰,秦川,施化吉.基于视频的交通流信息采集算法的研究[J].计算机技术与发展.2012
[3].余洪凯.基于视频的多车型交通信息采集[D].长安大学.2012
[4].张祎,孙亚.基于视频采集方式的交通信息质量测试和评估研究[J].交通标准化.2010
[5].王鑫,郭祥金,杨恰.基于视频采集方式的交通信息质量测试评估方法研究[C].第七届中国通信学会学术年会论文集.2010
[6].李娜.基于视频的交通信息采集系统的研究[D].中南大学.2010
[7].王强.基于视频检测的交通信息采集[D].西安电子科技大学.2009
[8].李小峰.基于视频的交通流信息的采集及其嵌入式实现[D].江苏大学.2008
[9].吴薇,朱光喜,陈云锋.基于视频技术的嵌入式交通信息采集系统[J].计算机应用研究.2008
[10].汤晖.基于视频运动检测的多车道交通流信息采集技术研究[D].江西理工大学.2008