论文总字数：37259字

摘 要

基于视频提取交通参数是道路交通智能运输系统研究的重要基础内容，也是图像处理和计算机视觉技术在交通领域的重要应用。本文主要工作可分为两个部分，一是通过图像处理的相关算法提取交通参数，二是将提取的交通参数应用到实际案例中。

首先，本文主要是基于OpenCV在VS开发环境下实现一种简单且有效的处理算法。本文选取可以去除图像主要噪声的算法来对图像进行预处理，选取易于实现的背景差分算法来提取运动车辆。本文提出了基于高斯背景建模的背景差分法，同时介绍了在视频图像处理过程中所涉及到的图像灰度化、二值化、形态学运算等相关知识。

接着，在识别与跟踪运动车辆的基础上，提出了检测交通量、速度、交通密度等交通参数的方法。介绍了三参数的基础理论知识，并探讨了交通参数在高速公路的应用。

最后，本文采用沪宁高速公路监控视频进行了案例分析，通过OpenCV提供的源代码，检测运动车辆，提取交通参数，检验其准确性，并以三参数为指标对高速公路进行了运行评价分析。

关键词：交通参数，视频图像，背景差分，运行评价

Abstract

The extraction of traffic parameters based on video is an important part of the research on road traffic and intelligence transportation system. In the field of transportation, it is an important application of image processing and computer vision technology as well. The main work of this paper can be divided into two parts: one is to extract traffic parameters through image processing algorithms; the other is to apply the extracted traffic parameters to practical case study.

First of all, this paper mainly implements a simple and effective processing algorithm based on OpenCV in VS development environment. In this paper, an algorithm which can remove the main noise of the image is selected to preprocess the image, and an easy-to-implement background difference algorithm is selected to extract the moving vehicle. Background modeling is proposed in this paper, based on gaussian background difference method, and introduces the involved in the process of video image processing image gray, binarization and morphological operation and related knowledge.

Then, based on the recognition and tracking of moving vehicles, a method to detect traffic parameters such as traffic volume, speed and traffic density is proposed. This paper introduces the basic theoretical knowledge of three parameters and discusses the application of traffic parameters in expressway.

Finally, this paper adopts the shanghai-nanjing expressway surveillance video has carried on the case analysis, by offering the OpenCV source code, detect moving vehicles, to extract the traffic parameters, testing its accuracy, and three parameters as indicators for evaluation of highway operation analysis.

KEY WORDS: Traffic parameters, video image, background difference, operation evaluation

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究概况 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 3

1.3 研究内容与技术路线 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 技术路线 4

1.4 本章小结 4

第二章 基于视频的高度公路路段交通参数特性研究 5

2.1 交通流三参数 5

2.1.1 交通量 5

2.1.2 速度 6

2.1.3 交通密度 6

2.2 高速公路评价指标 7

2.2.1 高速公路基本路段 7

2.2.2 高速公路运行评价 8

2.2.3 高速公路基本路段运行评价指标 8

2.3 基于OpenCV的研究 8

2.3.1 OpenCV概述 8

2.3.2 OpenCV配置 9

2.3.3 技术流程图 9

2.4 本章小结 10

第三章 基于视频数据的交通参数提取与分析 11

3.1 视频数据 11

3.1.1 简易相机标定方法 11

3.1.2 读取与写入视频 13

3.1.3 ROI区域 14

3.2 视频图像预处理 15

3.2.1 图像灰度化 16

3.2.2 图像去噪 17

3.2.3 图像分割与图像二值化 20

3.2.4 形态学运算 22

3.3 运动车辆的识别与跟踪 23

3.3.1 差分图像检测算法 24

3.3.2 基于背景建模的运动目标检测算法 25

3.3.3 背景建模与更新 26

3.4 交通参数的提取 26

3.4.1 速度提取 26

3.4.2 交通量提取 26

3.4.3 交通密度提取 27

3.5 本章小结 27

第四章 案例分析 28

4.1 案例对象介绍 28

4.2 ROI区域绘制 28

4.3 车辆识别与跟踪 29

4.3.1 前景检测 29

4.3.2 后处理 30

4.3.3 运动车辆识别与跟踪 31

4.4 交通参数提取 31

4.4.1 车速数据 31

4.4.2 车流量数据 32

4.4.3 交通密度数据 32

4.5 误差分析 32

4.6 运行分析 33

4.7 本章小结 34

第五章 总结与展望 35

5.1 总结 35

5.2 展望 35

参考文献 36

附录 39

绪论

研究背景及意义

道路作为交通基础设施的重要组成部分，深深的影响着一个国家的经济发展。近些年来，我国经济得到了长足的发展，科学技术水平不断攀上新的阶梯，道路建设规模不断扩大，小汽车保有量日益增加，人民的日常出行日益便捷，汽车交通成为了现代社会的标志之一。但是，与此同时，各种各样的交通与环境问题接踵而至。环境污染问题加重、道路车辆拥挤堵塞、交通事故频繁发生等问题日益突出，严重困扰着人们的出行与经济的发展。保障交通的安全与畅通一直以来都是世界交通领域的热点研究课题。依靠提高道路交通建设来降低道路交通负荷的传统模式已无法使路网通行能力适应交通流的要求。在这样的交通背景下，一种新的交通控制与管理模式——智能运输系统的发展可以有效的缓解这些问题。

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