摘 要

随着世界各地城市化进程的加快以及人们生活水平的提高，城市中的车辆数目不断增加并逐渐超出了城市交通现有的负载能力，特别是国内由于近些年来的飞速发展，越来越多的人拥有了自己的车辆，交通拥堵问题时有发生。为了解决这一问题，智能交通系统被广泛研究并被采用以缓解交通压力。

本文主要对智能交通系统中基于视频图像处理的车辆排队长度测量方法进行研究，利用视频图像的提取和转化、运动物体的检测以及图像的边缘检测和滤波操作等图像处理方法对视频图像进行处理，使用摄像机标定技术计算出相应视频中的车辆排队长度这一重要数据，并提出交通灯的智能控制方案。

本文的主要目的是通过上述方法，使道路监控视频得到较好的处理，从而检测出视频中的车辆队列，并计算出智能交通控制中的关键数据——车辆队列的长度。

关键词：智能交通 ；车辆排队长度；实时控制；图像处理

Abstract

With the acceleration of urbanization in the world and the improvement of people's living standards, the number of vehicles in the city has been increasing and gradually exceeded the existing load capacity of urban traffic.In our country, because of the rapid development in recent years, more and more people have their own vehicles, traffic congestion problems often occur. In order to solve this problem, the intelligent transportation system has been extensively studied and used to alleviate traffic pressure.

In this paper, we mainly study the vehicle queue length measurement method based on video image processing in intelligent transportation system. We use the extraction and transformation of video images, the detection of moving objects and the edge detection and filtering operation of images and apply them to the video image processing. We use the camera calibration technology to calculate the queue length of the vehicle of the important data in the corresponding video , and put forward the intelligent control strategy of traffic lights.

The main purpose of this paper is to make the road surveillance video be processed better by the above method, so as to detect the vehicle queue in the video and calculate the key data - the length of the vehicle queue in the intelligent traffic control.

Key Words: intelligent traffic; vehicle queue length; real - time control; image processing

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1智能交通概述 1

1.2国内外研究现状 1

1.3论文的主要内容 2

第2章 车辆运动检测 3

2.1视频转化为帧图像 3

2.2图像灰度化 4

2.3车辆运动检测 5

2.3.1常用检测方法 5

2.3.2白天检测 7

2.3.3夜晚检测 8

2.4 本章小结 9

第3章 图像处理 10

3.1形态学方法 10

3.1.1形态学运算简介 10

3.1.2形态学应用 11

3.2边缘检测方法 12

3.2.1 边缘检测简介 12

3.2.2边缘检测应用 13

3.3处理结果 15

3.4本章小结 16

第4章 车辆排队长度计算 17

4.1摄像机标定简介 17

4.2坐标转换方法 17

4.2.1 模型的建立 17

4.2.2 坐标转换公式 18

4.3测量结果分析 18

4.4 本章小结 19

第5章 交通灯控制方法 20

5.1 控制策略 20

5.2本章小结 23

第6章 总结和展望 24

6.1 总结 24

6.2 展望 24

参考文献 25

附录 26

致谢 39

第1章 绪论

1.1智能交通概述

在中国现阶段，进入21世纪之后，随着人们生活水平的改善，社会生产力的提高，私家车数目与日俱增，道路上的车辆数目越来越多，然而国土资源毕竟有限，我们不可能持续地加大道路宽度以及增加道路数目，如何有效地利用有限的交通资源，进行合理的交通控制，高效地解决交通阻塞问题，慢慢发展为一个热门的研究课题。随着人们对交通环境的需求的提升以及近年来计算机通信技术的发展，智能交通系统这个新的研究领域应运而生。

智能交通这个概念于90年代初提出，提法来源于日本。它将先进的计算机技术和通信技术结合起来，运用于地面交通的调度，控制道路交通状况。智能交通系统这个概念涵盖的领域十分广泛，很多日常生活中的应用都可以归为智能交通系统的范畴，例如，车辆的控制、交通的监管等，可以说智能交通系统与我们的生活息息相关。

本次研究着眼于城市交通的控制与管理，力求改善十字路口的交通拥堵问题。为了解决这些路段经常出现的交通拥堵状况，我们应该将计算机技术与图像处理技术相结合，运用交通信息采集和信息处理技术，在城市交通系统中实现有效的控制和管理，较少交通拥堵状况的发生。以此为基础，交通系统的安全性和应急能力会有极大的改善。

1.2国内外研究现状

智能交通的发展经过了很长的一段时间，早在19世纪，就已经有了关于交通信号的研究，提出了用信号信号灯指导车辆在道路上的行驶，在19世纪中期伦敦使用了第一个交通信号灯，随后，交通信号经历了一段较长时间的发展，到今天，传统交通信号控制方式已经越来越难以适应迅速增长的车辆数目以及随之而来的交通压力，交通拥堵现象时有发生，新一轮的交通变革应运而起，各国争相开始了智能交通的发展道路。

自智能交通系统的理念提出之后，各国都看到了该领域发展的广阔前景和该项技术对人们出行的便利，相继投入了大量精力参与该项领域的研究，并已经取得了较好的发展成果，日本的智能交通应用的范围最广，技术也最为成熟，其次在北美等发达国家也发展较好，中国起步较晚，但也在一些大城市已经开始了应用。