基于视频的车辆检测系统设计(MATLAB)

基于视频的车辆检测系统设计(MATLAB)(含任务书,开题报告,中期进度表,毕业论文说明书22000字,程序代码) 
摘  要
当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。交通运输在一个国家的经济社会发展中起着助推器的作用。交通运输的监控与管理智能化也变得尤为重要。基于视频的车辆检测作为智能交通系统的基石， 具有直观性、大范围检测、安装和维护方便等优势，成为采集交通信息技术的有力工具。因而视频车辆检测研究具有非常重要的意义。
本论文首先介绍了图像检测的研究背景以及发展情况，然后重点介绍了本论文中进行车辆检测的技术和方法。该方法先对图像进行灰度值化处理，中值滤波处理及二值化处理，然后利用车辆移动的特点进行检测，最后将移动中的车辆进行加框标记。实验结果表明, 本程序设计能够在一定的误差范围内实现对移动车辆进行检测。且效果良好。
本文视频车辆检测系统是采用图像处理的方法进行设计，本研究有着一定的现实意义。

关键词：智能交通；车辆检测；图像处理；MATLAB

Abstract
Today, science and technology develop quickly. And it make Intelligent Transportation System was more developed. It has also made a certain contribution for the sustainable development of economy. Transportation plays the role of booster in economic and social development of a country. It is important that make monitoring and management of transportation to be more intelligence. Vehicle Detection System that bases on the video is footstone of Intelligent Transportation System. It can watch easily. It can do a large-scale detection. And its installation and maintenance is convenient. It will be a helpful tool of collecting the information of traffic. So it has an important meaning for researching the detection of vehicles.
This dissertation introduces the background of the research and the development of the situation. Than introduces the technology and method of Vehicle Detection System detailed. The method is to make the image gray processing, median processing and binary image processing at the first. Using the characteristics of vehicle moving detects vehicles at the second. Finally, sign frames on vehicles. The experimental results show that the program can detect the moving vehicles within a certain range of error and has good result.
This Vehicle Detection System that bases on the video designed with the technology of image processing. It is of practical significance in this research.

Key words: intelligent transportation; vehicle detection; image processing; MATLAB
 
本课题工作与结构安排
本文主要就视频车辆检测技术进行概述。全文共分四章，结构安排如下：
第一章主要介绍了课题研究背景及意义，重点阐述了视频车辆检测技术的研究现状，视频车辆检测系统概述以及图像处理基础基础知识。
第二章软件介绍
第三章介绍了基于视频的车辆检测方法，主要有帧间法，光流法以及背景差方法。
第四章介绍了基于车辆目标的图像处理方法，用MATLAB仿真实现了图像的图像分割和数学形态学相关理论实验结果。
第五章提出了基于帧间差分法的车辆目标检测和计数的系统，并给出了MATLAB仿真结果，验证了此方法的有效性。

 开发工具及运行环境
合理选取开发工具，不仅会对系统的研究与开发产生重大影响，而且还有可能大幅度降低开发成本，并提高系统的稳定性和可维护性。视频车辆检测系统的开发属于一个较为复杂的图像处理程序。换句话讲就是该功能对稳定性、可维护性有极为严格的要求，为此，本文决定选取MATLAB作为开发工具。

基于视频的车辆检测方法
利用视频图像处理的方法进行车辆检测，就是通过对图像中特定区域像素灰度值变化的分析，来判断当前是否有车辆通过。车辆检测是交通流参数采集中关键的一步，其精度直接影响着车速等参数的精准度。
车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。减少车辆检测算法的复杂度和提高实时性是一对矛盾，解决这对矛盾对提高系统检测稳定度和准确度较为关键，可实际光照的变化、背景运动的模糊、运动目标的虚假影像、摄像机的抖动以及运动目标的遮挡现象等，都会影响车辆检测和分割的精度，必须在算法中考虑这些影响因素以及去除方法。
 

目  录
摘  要    III
Abstract    IV
目  录    V
1 绪论    1
1.1 课题背景与意义    1
1.2 国内发展概况    1
1.3 视频车辆检测系统概述    2
1.4 图像处理概述    3
1.5 本课题工作与结构安排    3
1.6 开发工具及运行环境    4
2 软件介绍    5
2.1 MATLAB 概况    5
2.2 MATLAB的语言特点    6
2.3 基本运算与函数    7
3 基于视频的车辆检测方法    15
3.1 基于视频的车辆检测方法    15
3.1.1 基于帧间差分的方法    15
3.1.2 基于光流场的方法    15
3.1.3 基于背景差的方法    16
3.2 车辆阴影分割技术    16
4 车辆目标的图像处理方法    17
4.1 彩色图像灰度化    17
4.2 图像分割    19
4.2.1 阈值分割方法    19
4.2.2 最大方差自动取阈值（自适应二值化）    19
4.2.3 基于边缘检测的图像分割    22
4.3 基于数学形态学分析    24
4.3.1 图像形态学处理    24
4.3.2 实验结果比较    26
4.4 图像填充    27
5 基于帧间差分法的车辆检测盒计数方法    29
5.1 帧间差分法    29
5.2 二值化    29
5.3 形态学滤波    30
5.4 系统流程图    31
5.5 分析目标物体和计数    32
6 结论与展望    35
6.1 结论    35
6.2 不足之处与对未来的展望    35
致  谢    37
参考文献    38
附  录    39