1、智能交通監(jiān)控系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要分支。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的發(fā)展和硬件平臺(tái)處理速度的提高，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。如何準(zhǔn)確快捷的獲取道路車輛信息是智能交通系統(tǒng)中一個(gè)重要的研究課題。檢測(cè)得到的車輛信息是監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行智能交通決策的基礎(chǔ)。車輛檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性對(duì)于智能交通系統(tǒng)具有重要的意義。本文對(duì)智能交通系統(tǒng)中車輛信息的獲取這一問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究和討論。最終設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于DM642的嵌入式車輛檢測(cè)平臺(tái)

2、。同時(shí)，本文改進(jìn)了傳統(tǒng)車輛檢測(cè)算法，使之更適應(yīng)實(shí)時(shí)道路車輛檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)證明，本文構(gòu)建的嵌入式車輛檢測(cè)系統(tǒng)穩(wěn)定、高效，具有廣闊的應(yīng)用前景。本文的主要工作如下： 第一，針對(duì)智能交通監(jiān)控系統(tǒng)需要提取豐富車輛描述信息以及基于視覺(jué)的車輛檢測(cè)傳感器所具有的安裝簡(jiǎn)便、成本低廉等特點(diǎn)，本文提出了基于背景建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方案。通過(guò)比較現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法以及成型的智能監(jiān)控系統(tǒng)，本文選取了Running Average的背景模型進(jìn)行建模。同時(shí)，本文

3、針對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法閾值選取困難，檢測(cè)結(jié)果易受陰影影響，以及建模過(guò)程中受連續(xù)車流干擾產(chǎn)生殘影等問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。分別提出了采用雙閾值分割前景，HSV空間進(jìn)行陰影檢測(cè)與消除以及利用反饋信息優(yōu)化背景建模結(jié)果的算法改進(jìn)方案。有效的解決了傳統(tǒng)算法的問(wèn)題，顯著提升了算法的準(zhǔn)確性和可靠性。 第二，本文對(duì)現(xiàn)有智能交通監(jiān)控系統(tǒng)總體構(gòu)架進(jìn)行了研究，現(xiàn)有系統(tǒng)由于所有圖像處理操作均在監(jiān)控中心PC平臺(tái)完成，造成監(jiān)控中心計(jì)算量過(guò)于龐大，無(wú)法完成多路