全套毕业设计基于视频的车辆检测系统

全套毕业设计基于视频的车辆检测系统内容摘要：

路面，维护方便。 可以说基于视频的汽车检测系统将被普遍使用，是今后发展的方向。 视频车辆检测系统概述 通过对道路交通 信息和交通目标的各种动态行为（如停车、违章超速、超车等等）的实时监测，实现自动统计各交通路段上行驶的车数量、计算行驶车速度，识别分类行驶车辆等各种交通参数，达到监测交通道路状况的作用。 同时，将监测和识别的交通状况信息存储下来，为分析和管理交通提供依据，因此它可视为一个交通信息的管理系统。 利用摄像机将交通流图像捕捉下来，然后将这些捕捉到的视频图像传到计算机进行图像处理、分析和理解，得到交通流数据与交通路况等信息。 将摄像机安装在合适的位置，一般高度为 520 米。 若道路口有龙门架、隧道、过街桥、红绿灯杆可直接 安装，不需再安装杆。 摄像机一般为工业用黑白或彩色 CCD 芯片型，拥有 300 线上的清晰度，通常安装于室外防护罩中。 目前众多城市都架设有电子警察系统，可以利用 CCD 摄像机把两者合二为一，降低了成本；将摄像机捕捉的视频送入视频车检器上。 在检测器的视频画面上标记监测区域，这种用软件方法设置监测区域提高了系统的通用性和灵活性，使它可以使用各种交通路口；对捕捉的视频运用一定的图像分析处理算法进行处理，提取相关的交通参数。 把视频图像进行压缩，通过通信线路或无线把交通参全套设计（图纸）请联系 174320523 各专业都有 数和压缩后的图像传到远端控制中心，供操作人员使用。 图像处理概述 视频车辆检测系统是一种利用图像处理和模式识别技术实现对交通目标检测和识别的计算机处理系统。 “ 图 ” 是物体投射或反射光的分布， “像 ”是人视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，是主观和客观的结合。 图像处理即是对图像进行加工处理，从而达到人类的视觉心理和应用的要求。 人类获取外界信息有多种方法，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等。 但绝大部分是来自我们视觉所看到的图像信息，即所谓 “百闻不如一见 ”。 图像的范围非常广泛，包括：各类图片，如普通照片、 X 光片、遥感图片；各类光学图像，如电影、电视等； 人们心目中的有形影像以及外部描述，如绘图、绘画等。 数字影像是将照片或录像等模拟信号经抽样和数字化后形成。 因为便于计算机运算与储存。 所储存的亮点即为图像的基本单位，成为像素。 像素的亮度是灰度值，灰度值被划分为 256 等级，最暗为 0，最亮为 ，每一格标有一对坐标，一个表示行值，另一则表示列值。 行值从影像的最左边开始标记自 0 一直到n,n 表示行值中最大值。 相同的，列值从最上方起定位 0，自下移动至 m 值， m 表示图形全部列数。 数字图像处理目的就是对图像的强度分布视为一连串整数值的 集合，使用数字计算机对图像进行某些特定的加工和分析。 数字图像处理涵盖范围非常广泛，但是，所采用的原理与方法基本一致。 整体来说，主要内容包括图像的增强与复原、图像编码与压缩、图像切割、图像识别、图像特征匹配等等。 图像分割是将图像中的目标物解析出的过程。 图像分割是图像的分析过程中最为重要的步骤之一，通常所采用的方法主要为边缘的检测及临界值法。 图像特征匹配，特征匹配法的 “ 特征 ” ，需先加以定义。 所谓匹配，即将目标特征与存在计算机中之样本特征加以比较，若相似度或非相似度小于或大于某预设的门限值，则匹配成功。 特征 匹配目的是对具有相同或类似特征的物体进行关联，便于辨认或分类。 就交通方面而言，特征匹配用来区别不同的交通工具。 举例而言，若图像中某物体长度 4 米，宽 2米，形状呈矩形，该物体极有可能被分类为小汽车；若长为 10 米，宽 米的矩形，则可被分类为大型车。 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。 全套设计（图纸）请联系 174320523 各专业都有 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。 软件环境： XP/WIN7。 全套设计（图纸）请联系 174320523 各专业都有 2 软件介绍 MATLAB 概况 本次设计是基于 MATLAB 来实现的图像预处理和边缘检测，所以在本节对 MATLAB的一些基本知识进行介绍。 MATLAB 的名字由 MATrix 和 LABoratiry 两个词的前 3 个字母组合而成，是由MathWorks 公司于 1982 推出的一套高性能的可视化数值计算软件。 它的典型应用包括如下方面：数学和计算，数据获取，算法开发 ，原型设计、建模和模拟，数据研究、分析和可视化，科学和工程图形，应用开发。 MATLAB 是一种交互式系统，其基本数据元素是并不要求确定维数的一个数组，这就允许人们用公式化方法求解许多技术计算问题，特别是涉及矩阵表示的问题。 因此在矩阵运算和数值计算等方面 MATLAB 非常直观、简洁，且效率高，因而它在科学与工程计算方面的优势是显而易见的。 MATLAB 有三大特点：一是功能强大（数值计算和符号计算、计算结果和编程的可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算）；二是界面友好、语言自然（以复数矩阵为计算单元，语句表达与 标准教科书的数学表达式相近）；三是开放性强（仅 MathWorks 公司本身就推出了 30 多个应用工具箱）。 MATLAB 的这些特点使它获得了对应用学科的极强适应力，并很快成为应用学科计算机辅助分析、设计、仿真、教学以及科技文字处理不可缺少的基础软件。 现有的 MATLAB 工具箱主要有信号处理、控制系统、图像处理、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、最优化、弘分析和综合、模糊逻辑、小波、样条、通信、统计等工具箱，而且其种类和数量还在不断增加。 这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具，借助于这些工具，研究 人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作，从而大大节省了时间。 MATLAB 在图像处理领域应用广泛。 MATLAB 的图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的。 所支持的图像处理操作有 :图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性滤波和滤波器设计、变换（ DCT 变换等） 、图像分析和统计、二值图像操作等。 下面就 MATLAB 在图像处理中各方面的应用分别进行介绍。 图像文件格式的读写和显示。 MATLAB 提供了图像文件读入函数 imread（），用来读取如 :bmp、 tif、 tiffpcx 、 jpg 、 gpeg 、 hdf、 xwd 等格式图像文件；图像写出函数 imwrite（） ，还有图像显示函数 image（）、 imshow（）等等。 图像处理的基本运算。 MATLAB 提供了图像的和、差等线性运算 ，以及卷积、相关、滤波等非线性运算。 例如， conv2（ I， J）实现了 I， J 两幅图像的卷积。 图像变换。 MATLAB 提供了一维和二维离散傅立叶变换（ DFT） 、快速傅立叶变换（ FFT） 、离散余弦变换 （ DCT） 及其反变换函数，以及连续小波变换（ CWT）、离散小波变换（ DWT）及其反变换。 图 像的分析和增强。 针对图像的统计计算， MATLAB 提供了校正、直方图均衡、中全套设计（图纸）请联系 174320523 各专业都有 值滤波、对比度调整、均值滤波等对图像进行处理。 以上所提到的 MATLAB 在图像中的应用都是由相应的 MATLAB 函数来实现的，使用时，只需按照函数的调用语法正确输入参数即可。 具体的用法可参考 MATLAB 丰富的帮助文档。 图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用，在 MATLAB 中，函数 edge（）用于灰度图像边缘的提取，它支持六种不同的边缘提取方法，即 Sobel 方法、 Prewitt 方法、Robert 方法， Laplacian 方法、和 Canny 方法。 MATLAB 的语言特点 一种语言之所以能如此迅速地普及，显示出如此旺盛的生命力，是由于它有着不同于其他语言的特点，正如同 FORTRAN 和 C 等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作一样，被称作为第四代计算机语言的 MATLAB，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。 MATLAB 最突出的特点就是简洁。 MATLAB 用更直观的，符合人们思维习惯的代码，代替了 C 和 FORTRAN 语言的冗长代码。 MATLAB 给用户带来的是最直观，最简洁的程序开发环境。 以下简单介 绍一下 MATLAB的主要特点。 语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。 MATLAB 程序书写形式自由，利用起丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。 由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担心函数的可靠性。 可以说，用 MATLAB 进行科技开发是站在专家的肩膀上。 具有 FORTRAN 和 C 等高级语言知识的读者可能已经注意到，如果用 FORTRAN 或 C语言去编写程序，尤其当涉及矩阵运算和画图时，编程会很麻烦。 例如，如果用户想求解一个线性代数方程，就得编写一个程序块读入数据，然后再使用一种 求解线性方程的算法（例如追赶法）编写一个程序块来求解方程，最后再输出计算结果。 在求解过程中，最麻烦的要算第二部分。 解线性方程的麻烦在于要对矩阵的元素作循环，选择稳定的算法以及代码的调试动不容易。 即使有部分源代码，用户也会感到麻烦，且不能保证运算的稳定性。 解线性方程的程序用 FORTRAN 和 C 这样的高级语言编写，至少需要四百多行，调试这种几百行的计算程序可以说很困难。 以下用 MATLAB 编写以上两个小程序的具体过程。 MATLAB 求解下列方程，并求解矩阵 A 的特征值。 Ax=b,其中： A= 32 13 45 67 23 79 85 12 43 23 54 65 98 34 71 35 全套设计（图纸）请联系 174320523 各专业都有 b= 1 2 3 4 解为： x=A\b。 设 A 的特征值组成的向量 e， e=eig（ A）。 可见， MATLAB 的程序极其简短。 更为难能可贵的是， MATLAB 甚至具有一定的智能水平，比如上面的解方程， MATLAB 会根据矩阵的特性选择方程的求解方法，所以用户根本不用怀疑 MATLAB 的准确性。 运算符丰富。 由于 MATLAB 是用 C 语言编写的， MATLAB 提供了和 C 语言几乎一样多的运算符，灵活使用 MATLAB 的运算符将使程序变得极为简短。 MATLAB 既具有结构化的控制语句（如 for 循环， while 循环， break 语句和 if 语句），又有面向对象编程的特性。 程序限制不严格，程序设计自由度大。 例如，在 MATLAB 里，用户无需对矩阵预定义就可使用。 程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。 MATLAB的图形功能强大。 在 FORTRAN和 C语言里，绘图 都很不容易，但在 MATLAB里，数据的可视化非常简单。 MATLAB 还具有较强的编辑图形界面的能力。 MATLAB 的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。 由于 MATLAB的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。 功能强大的工具箱是 MATLAB 的另一特色。 MATLAB 包含两个部分：核心部分和各种可选的工具箱。 核心部分中有数百个核心内部函数。 其工具箱又分为两类：功能性工具箱和学科性工具箱。 功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能，图示建模仿真功能，文字处理功能以及与硬件 实时交互功能。 功能性工具箱用于多种学科。 而学科性工具箱是专业性比较强的，如 control,toolbox,signl proceessing toolbox,mumnication toolbox 等。 这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的，所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高，精，尖的研究。 源程序的开放性。 开放性也许是 MATLAB 最受人们欢迎的特点。 除内部函数以外，所有 MATLAB 的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件，用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新 的工具。