随着汽车化水平的提高,它给我们带来方便的同时也带来了一系列的问题,特别是交通拥挤问题。解决交通拥挤问题的最有效的方式是发展智能交通系统(ITS),而交通参数采集是智能交通系统的基础性工作。 本文介绍了智能交通系统的发展,并着重分析了视频检测技术在交通参数采集方面的应用,并比较分析了它在交通参数采集方面的优势。接着介绍了数字图像处理的一些基本理论,以及这些理论在本文中的应用。 交通参数检测是监控系统中的一个重要环节,本文提出了一种基于背景自动更新的交通参数检测算法,并详细说明了图像获取、图像处理、检测算法等各个环节需要解决的关键技术。并在此基础上给出了车流量、车速、等的具体实现方法。对该算法的研究主要包括以下内容:1)分析比较了当前交通参数检测的若干方法,提出了基于虚拟检测线的运动检测算法。2)说明了虚拟检测线的设置原则,以及交通道路的实际距离与象素距离的比例关系。3)在图像差分算法的基础上,给出了背景更新的算法和流程。4)在运动检测的基础上,用图表的形式详细说明了车流量和车速的检测算法,该算法可以大大减少误判。实验结果显示该方法简单有效,能实时获取各种交通信息,对车辆计数和车辆速度检测的准确率都很高,并具有满意的实时特性。 本文对闯红灯违章检测和越线违章检测进行了研究,分别设计相应的算法,对违章车辆能够进行自动识别,并自动抓拍违章车辆,为交通执法部门进行违章处罚提供有力证据。 本文具体介绍了交通参数采集系统的硬件和软件部分,硬件部分介绍了摄像头、图像采集卡的使用及系统的构建。软件部分介绍了虚拟检测线上的图像预处理和运动图像的检测算法。